风速廓线在风电场功率预报中的应用

过分析我国内陆河北省张北县和吉林地区风电场内的风速廓线变化特性发现,各高度间风速的差异分布大体相同：各高度间风速差异由夜间到白天逐渐缩小,在中午达到最小,由白天到夜间逐渐增大,并且在各个阶段又相对稳定,即在日出后由地面向上的热量输送逐渐增强,湍流加强,各层间的风速差异减少,并迅速趋于稳定,直至日落湍流减弱。各层间的风速差异迅速增大,并趋于稳定。这一规律的发现对解释涡轮高度不同时间、相同风速条件下风机出力不同及风电功率建模有重要意义。     

大气模式物理过程参数化对风电场风速预报的影响

准确预报风电场风电功率对风电稳定发展至关重要,可有效减轻风电对电网的不利影响,提高风电场运行效益,其前提是准确预报风电场风速。以宁夏某风电场为例,基于中尺度大气模式WRF,采用不同物理过程参数化方案设置对提前72h的逐时风速进行预报,并将预报结果与实际风速资料对比,分析了WRF模式不同物理过程参数化方案设置对风速预报结果准确度的影响,并优化了物理过程参数化方案设置。结果表明,行星边界层参数化方案与辐射过程参数化方案设置对风速预报结果准确性影响较大,微物理过程参数化方案与积云对流参数化方案设置对风速预报结果准确性影响较小。     

风电场风速预测模型研究

介绍了两种风电场风速预测模型,分别是BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型。BP神经网络模型是风速预测中常用的模型之一,小波技术和BP神经网络结合,即为组合模型。小波技术将风速时间序列按时间和频率两个方向展开,体现了各成分对预测值贡献率的不同。将BP神经网络模型和小波-BP神经网络组合模型分别应用到我国朱日和风电场的逐时风速预测中,从预测结果对比得出组合模型更适合该风电场的逐时风速预测。     

提高低风速风电场发电量措施研究

近年来,风资源丰富的区域受到资源和规模等因素的限制,人们悄然把目光转向更为广阔的低风速区域,而风电机组发电量直接影响风电场经济效益。安徽来安低风速风电场作为全国首个低风速风电场,至今已运行两年多。本文针对影响低风速风电场发电量的因素,制定风电机组各种优化方案,对比分析来安风电场各项提升发电量测试方案的初步结论,提出进一步提升发电量的改进措施,为今后风电场设计、建设、生产运行提供参考。     

风速波动时风电场动态特性分析

为了分析风速波动时风电场的电压特性,建立了考虑风机组尾流效应的风机输入风速模型及考虑风机输入风速不同的风电场动态模型,并对风电场采用不同模型时风电场的输出进行仿真比较,结果表明在分析风速波动风电场动态特性时,采用考虑风机间尾流效应和风电场内机组排列布置的风电场模型能够相对准确地反映实际风电场的动态特性,而采用不考虑风机尾流效应的风电场单机模型,夸大了风电场对系统的影响.同时对风电场分别采用恒速风电机组和双馈变速风电机组时的输出特性进行仿真,分析了以上两种风电机组的无功电压特性.     

中国气象局风能太阳能预报系统（CMA-WSP）在风资源短期预报中的检验评估

[目的]为检验中国气象局风能太阳能预报系统（CMA-WSP）风速产品在风资源短期预报中的可靠性,对CMAWSP 100 m风速3 d预报产品进行检验分析。[方法]文章利用湖北省枣阳周楼、麻城蔡家寨和大金中部3个风电场100 m风速实测数据开展研究。[结果]研究结果如下：（1）CMA-WSP对枣阳风电场3 d内风速的整体预报效果较好,预报结果与实测风速变化趋势较为一致,逐15 min、小时平均和日平均风速第1 d的预报与实测风速相关系数可达0.728、0.740和0.860,随着预报时效增加,预报与实测相关性逐渐降低。（2）CMA-WSP预报风速与实测风速相对误差变化规律性强,逐15 min、小时平均和日平均风速第1 d预报相对误差分别为68%、70%和92%,预报风速整体高于实测风速;小时平均风速及相对误差均呈现白天小、晚上大的特征;月平均风速变化与MRE值变化呈相反趋势,且在1～6月和10～12月最低、7～9月最大。（3）从地区差异来看,CMA-WSP对枣阳周楼风电场风速的预报效果最好,第1 d预报与实测风速相关性可以达到0.728,第2～3 d的预报相关性也超过0.6,CMA-WS...     

基于物理原理的风电场短期风速预测研究

对符合功率预测要求的短期风速预测进行研究,提出了基于物理原理的预测方法,该方法以数值天气预报(Numerical-Weather-Prediction,NWP)风速为输入数据,采用粗糙度变化模型与地形变化模型反映风电场局地效应对大气边界层风的影响;通过与不同风况下的实测风速进行比较,表明预测结果基本能满足预测精度的要求,但预测准确性会随风速变化剧烈程度的增强而有所降低;根据误差分析,NWP风速的准确性是影响预测结果的最主要因素。     

风电场代表年风速计算方法的分析

在对风电场进行风资源评估时,常采用气象站与测风塔的相关关系,将现场测风数据订正为一套反映风电场长期平均水平的代表性数据进行风资源分析,而对代表年风速订正是否合理是影响风资源评估误差的重要因素。文章以内蒙古地区某风电场风资源分析为例,探讨采用常规方法和改进方法对代表年风速的订正所产生的误差情况,结果表明,通过改进方法进行修正得到的代表年平均风速的变化规律与气象站多年的变化规律一致,此方法弥补了常规方法中的一些不确定因素对代表年修正结果的影响,减小了误差范围。     

计及随机波动风速、风向的风电场建模方法研究

提出风电场建模方法建立风电场随机模型,对风电场运行特性进行仿真,为实现大规模风力发电的可预测、可控制目标服务。通过对风电场等值模型与详细模型的仿真比较,验证建模方法的合理性,并得出在研究风电场动态特性及其对电网影响时应考虑风速、风向的随机波动建立风电场模型。     

酒泉地区风电场风电功率预报研究

利用NOAA天气预报模式Weather Research andForecasting Model(WRF)结合统计订正方法对酒泉地区短期风电功率预报进行了预报实验。与实际出力比较24 h短期风电功率预报精度较高。并在此基础上利用风电场附近测风塔观测数据通过时间序列发进行了0~4 h超短期预报实验,预报结果显示0~2 h预报结果有利于运行调度。     

基于EMD分解的风电场风速和输出功率年度预测

应用历史年份的小时平均风速数据,预测下一年度逐月的风速和风电功率.对历史年份的逐月风速数据进行经验模式分解,采用递推最小二乘法建市各分量的二元线性回归预测模型,将各分量预测模型等权求和得到次年度对应月份的预测模型.对实测数据的仿真计算表明,提前一年的风速月度预测的平均MAPE为16.25%,提高了此类预测的精度.考虑具体风力发电机组的功率特性、机组效率和设备运行情况,可得出次年风电场的输出功率值.     

基于人工神经网络模型的风速预测

利用在达坂城风电场30m轮毂高处的1min实测风速数据,采用人工神经网络模型ANN对未来短时间风速进行预报。通过对风速反复训练与检测来选择一组合适的模型参数,并对模型进行了误差分析。研究结果表明,使用BP神经网络对未来风速进行短时间预测能够达到较好的效果,误差较ARMA模型更精确,但是对于突变信息的处理能力仍然有限。     

中国风速概率分布及在风能评估中的应用

运用Weibull分布模型研究了我国日平均风速的概率分布、平均风能密度以及风能可利用时数,并比较了此模型与正态分布拟合风速概率分布的区别。结果表明:Weibull分布比正态分布能更好地表示出风速概率分布的偏度和峰度。我国平均风能密度春季最大,夏季最小。山东半岛、闽浙沿海及岛屿地带的平均风能密度最大;新疆和甘肃的北部地区、内蒙古中东部和东北地区次之;塔里木盆地、四川盆地、云贵高原以及两广的内陆地区的平均风能密度最小。风能可利用时数与平均风能密度的地理分布和季节差异定性上一致。     

基于支持向量机的风速预测模型研究

由于风速的随机性很大,风速大小的影响因素较多,风速预测的准确度不高.针对这种现象,该文基于支持向量机(SVM)理论,结合风速资料,建立支持向量机(SVM)预测模型来进行短期的风速预测,由支持向量机预测模型得到的预测风速与实际风速基本一致,预测效果较理想,预测的平均绝对百分比误差为10.07%,验证了支持向量机预测模型在风速短期预测中的可行性.     

海陵岛区域风速廓线特性及利用模式进行沿海风能评估过程中风速廓线的作用

通过对广东省阳江市海陵岛地区为期一年的铁塔观测资料进行分析,发现当风向为海风风向和陆风风向时,当地的风速廓线有很大差异,陆风风向阶段风随高度的切变较大,而海风风向阶段切变较小.因此在利用模式进行近海风能评估时,若能较好的利用风速廓线的性质,将大大提高近海风能评估的精确性,弥补观测资料不足所带来的缺憾.     

考虑风向影响的风速随机模型研究

为了研究风力发电系统控制、功率输出估计及动态特性需同时考虑风速和风向的随机特征,建立考虑风向影响的风速模型.根据Box-Jenkins的建模思想,以样本相关分析为出发点,并借助于样本典型相关分析的有关概念及分析方法,建立了考虑风向影响的合成风速模型.在Matlab/Simulink仿真平台上对风速模型进行了仿真;实现了与电力系统分析程序DIgSILENT/PowerFactory的接口;通过仿真验证所建模型的合理性.     

风速差异条件下的风电场自适应频率响应控制方法

提出一种适用于大型风电场的自适应频率响应控制方法,使风电场能参与电力系统频率调节.低频事件发生后,每台风电机组的下垂控制系数均根据其本地实时风速和功率裕度呈反比例自适应调节.高频事件发生后,每台风电机组的高频响应控制增益随其本地实时风速自适应调节.由此,风电场频率响应支撑功率可自适应的在多台风速各异的风电机组之间实现合...     

海上风电场风能计算中关于海面粗糙度问题的探讨

提出一种利用海上10m高度的实测风速推求海面粗糙度的新方法。通过分析计算并与实测值进行对比,采用新方法计算时,风速误差为2.04%,风功率密度的误差为10.39%;采用传统零粗糙度计算方法时,风速误差为4.51%,风功率密度的误差为16.88%;在大风时段,用新方法计算时风速和风功率密度的计算结果比传统方法的计算结果更接近实测值。实例表明:采用新的粗糙度计算方法能够使海面推求的风资源结果更接近真实值。     

风电机组高速制动器壳体的应力分析

本文利用ANSYS Workbench软件中的Static-Structural模块对现代化的某型号风电机组的高速制动器壳体进行了应力分析.分析结果显示:高速制动器在制动过程中,其上壳体的最大应力大于其壳体材料的屈服强度,这极易造成上壳体结构的变形,而通过增加半径为1 mm的圆角进行过渡,使上壳体的应力大幅减小,最大应...     

微分几何在水平轴恒速风力发电机系统的应用

直接利用推导得到的仿射性非线性模型,采用微分几何精确线性化理论,实现恒速风力机全局精确线性化控制,给出了反馈控制算法,并对闭环系统进行了数字仿真。