基于风电场动态时空关系的风速分布模型研究

通过测风塔风速和风向数据计算风电场各机组的动态空间位置,基于Matlab平台在综合风电机组尾流效应和时滞效应数学模型的基础上,建立了风速在各台风机上的分布模型。算例以实际风电场为研究对象,将测风塔的实测数据输入该模型计算场内各风机风速,分析了尾流和时滞因素对风速模型及风电场出力的影响,结果表明尾流降低出力、时滞平滑出力。最后将风速模型转换成全场输出功率模型,并与风电场实测出力数据进行比较,验证了所建风电场风速模型的有效性。     

基于实测数据的大型风电场功率模型研究

大型风电场的装机容量已成为风功率波动影响电网安全稳定运行的一个重要因素。针对该问题并结合实测数据,提出基于最大风速的风电场输出功率时序特性建模方法。根据风电机组等效出力模型,引入风能利用系数评价不同机组出力的相互影响,在此基础上建立最大风速条件下的等效风能利用系数矩阵,通过拟合法构建风能利用系数的分布函数相并确定其相关参数,建立风电场输出功率等值模型。对实际风电场进行建模仿真,结果表明考虑风电场时序分布特性的机组功率模型能够准确反映该风场的出力特性,并能有效利用当地风能资源。仿真结果与实测数据的对比结果验证了所提方法的正确性与合理性。     

基于实测数据的风电场风速-功率模型的研究

建立准确的风电场模型是风电接入系统相关研究的基础。首先通过对某双馈风电机组的标准功率特性曲线和实测风速-功率散点图进行对比,针对它们之间的差异问题,建立基于实测运行数据的风电机组风速-功率模型。其次,针对地形复杂、机组排列不规则的大型风电场风速差异性问题,利用K-means聚类算法对风电场内所有风电机组按实测风速数据进行聚类划分,建立了整个风电场的等效风速模型,进而给出了基于实测运行数据的风电场风速-功率模型。然后,以某实际风电场为例,对该风电场内的风电机组按风速进行K-means聚类划分,结果显示该划分结果与简单按地理位置的机群划分结果有明显差异。最后,对传统的风速-功率模型和所提出的风速-功率模型输出结果进行比较,结果证明所提出的模型相对于传统模型而言,准确性有了较大的提高。     

含风电场的互联发电系统可靠性评估

为得到更准确的风速序列,建立了小时级的时序风速概率分布模型,并根据该模型进行抽样获得时序风速序列。考虑风电机组的功率输出特性、尾流效应等因素,建立了风电场可靠性模型。采用分区的方法,结合增加了由25台风电机组组成的风电场的IEEE-RTS 24节点算例,利用时序蒙特卡洛模拟法对含风电场的互联发电系统进行可靠性评估。所提模型考虑了风速和负荷的时序相关性以及风电机组的功率输出特性、尾流效应等影响风电场出力的因素,使风电场接入系统后的可靠性评估更为客观、准确。     

基于运行数据的风电机组间风速相关性统计分析

统计分析风电机组间的风速相关性对风电场的等值建模、风速/风功率预测及机组集群控制优化均具有指导意义。鉴于风电机组间的风速相关性研究工作开展较少,首先构建基于风电机组输出功率为索引的风电机组实际运行数据清洗方法与流程,然后基于Copula函数理论建立风电机组间风速相关性计算方法,最后基于张北地区某风电场风电机组运行数据进行案例应用分析。案例分析结果表明,提出的数据清洗整定方法可有效消除异常数据,提高风速相关性分析基础数据的质量;不同的时间尺度、风速、风向下的相同风电机组间的风速相关系数差异较大,案例中相同两台风电机组不同条件下风速运行数据相关性最大可达0.96,最小则降为0.55,风电机组间的风速相关系数表现出的时变性和差异性对基于风速相关性的风电场等值建模、风速/风功率预测精度影响较大。     

考虑实际运行数据的风电场稳态建模

为建立准确的风电场稳态模型,该文分区域分析了风电机组的稳态运行特性,提出一种基于实测数据的三机等效风电场稳态建模方法。首先,分析了风电机组在4个不同运行区域的稳态输出特性;然后,根据风电场内各风电机组的实测风速,采用改进型最大树法将其分类,并建立各类机群的实际风速-功率特性曲线;最后,由风电机组各区域稳态输出特性建立各类机群的风速-功率分段函数关系。在此基础上,计算各类机群的等值风速,从而建立三机等效风电场稳态模型。仿真结果表明三机等效模型可有效提高风电场稳态建模的精度。     

风电场动态分析中风速模型的建立及应用

考虑风电场内机组间尾流效应的风速模型能较准确地描述风速扰动下风电场输出功率的波动，使研究结果更具有实际意义和价值。该文分析了风力机背面风速的计算方法，提出应用风电场及场内风电机组通常可得到的数据，根据在某风向上游风力机对下游风力机的遮挡及遮挡面积的不同，建立考虑机组尾流效应的风速模型，此方法适合于由任何台数风电机组组成的大型风电场风速建模。将输出风速与电力系统分析程序，DIgSILENT/PowerFactory相连，形成了以风速为基础的风电场与电力系统相互影响研究的计算程序，分析了尾流效应对风电场输出特性的影响。     

风速波动情况下并网风电场内风电机组分组方法

以风电机组的分组方法为研究对象,采用风电机组间尾流模型并考虑风向变化对尾流效应的影响,研究了风电机组输入风速的计算方法,提出了风电机组的分组方法。考虑风速、风向随机波动的特点,提出利用三维相关系数矩阵对大型风电场风电机组分组的方法。通过研究表明:在根据风电机组的输入风速是否相同对风电机组分组时,风电场的输入风向是决定风电机组分组的主导因素;利用三维相关系数矩阵可方便查询风速和风向变化时风电机组分组情况,为建立风电场的随机模型,研究风电场的特性打下基础。     

风电场尾流分布计算及场内优化控制方法

对于已建风电场,减少尾流效应,提高风电场整体输出功率,是风电场优化控制的目标之一。文中分析了风电机组状态参数变化与输出功率、尾流分布间的耦合关系,建立了尾流与风轮交汇面积的计算方法,以及多台风电机组尾流的叠加模型。针对不同来流风向及来流风速下风电场尾流分布的不同,提出了一种风电场尾流分布计算方法,用于计算每台风电机组位置处的风速;基于该尾流分布计算方法,以风电场整体输出功率最大为目标函数,轴向诱导因子为优化参数,粒子群算法为优化算法,建立风电场优化控制模型。以丹麦Horns Rev风电场为研究对象,进行计算分析,结果表明:风电场尾流分布计算方法能够准确计算风电场尾流分布,风电场优化控制方法能够提高风电场整体输出功率。     

平原地区风电场尾流效应评估与控制优化

以河南某低风速风电场为例,利用激光扫描雷达智能测风传感捕获来流风域的准确信息,并建立准确的风电机组尾流模型;基于风电场气动模拟和风速风向数据的优化分析方法,评估风力机组尾迹对风电场功率输出的影响,优化风电场偏航调节策略,并形成一套优化控制系统。     

大型风电机组限功率运行特性分析及其优化调度

近年来大量风电场的并网给电网安全运行带来困难,为此电网调度部门对所辖风电场提出了严格的限发要求。变速风电机组需要从传统的最大风能利用运行模式向限功率运行模式转变,由于风力机功率特性具有强非线性,运行模式的改变对风电机组以及风电场的控制策略提出了更高的设计要求。提出了一种考虑风电机组限功率运行状态优化的风电场功率调度策略。首先,基于小扰动分析方法分析了限功率运行下风电机组非线性模型的稳定特性;然后,提出了一种限功率运行状态评价指标;接下来,建立了风电场功率调度多目标优化模型,并基于遗传算法设计了求解策略。最后,结合实际算例验证了所提调度策略的有效性。     

考虑风功率分布规律的风电场无功补偿容量优化决策

双馈型风电机组的无功调节范围随其有功功率输出变化而存在波动性,极端条件下,又有其不可调节性,由此必然降低其对自身电压水平支撑的持续性。为此,在依据功率估算数据对风电场输出功率分布特性进行统计分析的基础上,提出考虑风功率分布特性的风电场无功补偿容量优化决策方法。该方法在充分计及双馈感应发电机无功调节能力与风功率分布特性的前提下,以无功补偿的投资成本与运行成本最小化为目标,构建无功补偿容量优化计算模型。该研究可使双馈型风电场的无功补偿决策更具针对性,并以最小代价实现该类风电场连续、无缝的无功电压调节。应用改进粒子群优化算法对所构建算例系统进行求解,分析结果表明了该研究的有效性。     

基于置信等效边界模型的风功率数据清洗方法

针对风电运行数据中存在的大量异常数据,结合风机运行过程与数据不确定性统计提出了一种基于置信等效边界模型的风功率数据清洗方法。首先,基于风机运行机理及运行策略提出了风速、风轮转速和功率三维关联性关系,依照风速对异常数据进行分段精细化剔除;在此基础上,结合Copula理论分运行区间建立了风速条件下风机输出功率的条件概率分布,进而求得功率在一定置信度水平下的等效边界模型,可直接用于异常数据识别剔除,提高有效数据占比;然后,采用分段三次Hermite插值法重构缺失数据,得到完整风速、功率有效数据;最后,定义置信度带宽比等数据清洗质量评价指标,采用k折交叉验证置信等效边界模型性能。选取某型号风机实际运行数据进行实例分析,结果显示清洗后数据具有更高的置信度带宽比、更适中的偏度及更高的峰度,进而表明有效数据占比大大增加且分布更加集中,表明了所提方法的有效性和合理性。     

南海诸海岛风能资源评估及其风机选型

针对南海亟待发展风力发电、支持海岛开发建设的需求,搜集整理东沙、西沙、南沙共6处海岛气象数据进行了风资源评估和风机选型。运用双参数Weibull分布评估了各站点的风资源情况,结合多种小型风力发电机组的风速功率输出特性曲线,估算了不同风力发电机组的容量系数;还结合基于广义Pareto极值分布模型的跨阈法,利用极大似然估计法计算各站点五十年一遇最大风速。分析结果表明,南海风资源分布和最大风速均具有显著的地域性特征,位于南海南北两侧的东沙岛和人骏滩风资源条件优越,而中部的永兴岛、珊瑚岛、太平岛和南子岛风资源相对贫乏;此外,受热带气旋纬向活动规律影响,最南沿人骏滩的五十年一遇最大风速仅为35 m/s,远低于其他岛礁。     

基于数据驱动的风电场有功功率分配算法

针对常规风电场有功功率分配中,通过风速评价机组的功率调节能力不准确的问题,提出一种基于数据驱动的风电场有功功率分配算法。首先,采集不同风速下风电机组转速和桨距角数据,利用Takagi-Sugeno模糊模型和变异系数法评价变速系统和变桨系统参与功率调节的相对权重系数,确定机组的功率调节能力。然后,完成基于机组调节能力的风电场有功功率分配。最后,在MATLAB仿真平台上完成含有10台风电机组的风电场有功功率分配。仿真结果表明,与按风速权重有功功率分配算法相比,所提分配算法的风电场有功功率波动小,风电机组的转速和桨距角变化较为平滑,且高风速机组的载荷小。     

大型风电场的风能损失计算

大型风电场由于风机数量众多,各台运转的风机之间的相互干扰作用会影响风机的有功输出,从而造成风电场的风能损失。风能损失将直接影响风电场投入运行后的年度发电能力、发电计划安排以及风电场的运行控制。文中提出了一种新的迭代回归计算方法,可有效分离风机的正常输出和非正常输出,从而正确估算风机的理想输出曲线,并定量计算风电场的风能损失,可服务于已并网的大型风电场。最后,结合实际数据对某风电场的风能损失进行了计算和分析。     

风电场无功补偿分析研究

风力发电在我国得到了快速发展,风机在电网中所占比例不断增大,对电网的安全和稳定运行带来很大的影响。文章针对风电场的实际情况和特点,搭建了风电场仿真模型,模拟风机不同有功和无功出力以及不同馈线类型和长度等情况下,风电场无功损耗和电压情况,以及固定补偿装置的无功调节配合能力。说明利用风机发出的无功功率可以减小汇集站内无功补偿装置的容量,基本实现无功平衡,提高电压稳定性。