基于运行数据的风电场等效建模方法比较

比较研究了传统的和基于运行数据的风电场等效建模方法。分析了传统单台风电机组输出功率累加的方法存在误差的原因。探讨了基于运行数据的等效建模方法,结果表明该方法更符合现场实际。但如何把握选择运行参数的复杂度与模型的简化度之间的关系,以既达到等效的效果又满足仿真精度的要求是下一个有待解决的问题。     

基于实测数据的风电场风速功率特性仿射建模方法

提出基于实测数据的风电场风速-功率曲线仿射建模方法。以预报误差、地形差异以及尾流效应影响因素作为噪声元,建立输入风速的仿射模型;将风电场功率实测数据划分为多个所属风速区间,求取各个风速区间的中心值,拟合仿射中心值曲线,进而辨识风速-功率仿射模型中的噪声元系数。实测数据验证了所提方法的有效性。     

基于运行数据的海上风电场功率特性分析

随着海上风电场并网容量的逐渐增加,海上风电功率的随机性与不确定性问题进一步对电网规划与运行提出挑战。针对缺乏实测数据导致目前海上风电出力特性研究不足的现状,该文基于海上风电场现场实测运行数据与区域电网负荷特性,围绕电网运行与调度关注的关键问题,分别从定性分析与定量分析的角度对海上风电功率波动性规律进行了分析与总结。研究结果表明,我国东南沿海海上风电功率拥有较高的容量可信度、具有昼高夜低的日内变化特征及秋高夏低的季节变化特征等。研究结果可用于中长期发电计划编制、调度决策、调峰调频容量配置等方面,为大规模海上风电合理消纳提供参考依据。     

风电场电能质量监测及风机功率特性曲线修正分析

随着风力发电量在电网中所占比例的快速增加,对风电场电能质量监测和传统风机功率特性曲线的修正变得越来越重要。电能质量特性监测和评估方法是：通过对电压允许偏差、谐波、三相不平衡度及电压闪变等方面的分析,结合相关标准进行评估;风机功率特性曲线的修正方法是：利用风能可利用率曲线与功率特性曲线的关系,通过校准风能可利用率曲线来校准功率特性曲线。     

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。     

风电场有功功率异常运行数据重构方法

风电场真实的历史运行数据是准确研究风电功率预测、出力特性及对系统影响的基础。针对目前限风情况下风电场历史运行数据存在的不良数据的实际问题,提取了不良数据的时序特性,采用分段判定方法进行识别;基于可用的历史数据,一方面利用风电场出力之间的延时相关性还原重构缺失数据,另一方面利用风电自身出力数据,采用基于自回归滑动平均(ARMA)模型的双向权重比重构方法重构完整的时间序列。以中国某风电基地实际风电场历史运行数据为算例,采用所提出的方法可以有效识别并重构缺失数据。文中比较了两种重构方法的重构效果,并给出了各自的适应性。     

计及系统备用约束的风电场功率优化控制研究

具备一定的备用容量是电力系统安全稳定运行的基础,但风电场并网后会增加系统的备用容量压力,因此需对考虑系统备用约束的风电场功率优化控制进行研究.在对风电机组降载运行模式的有功调节与备用能力分析的基础上,在满足系统备用等相关安全约束的前提下,建立了考虑风电机组降载运行的风电场功率优化控制数学模型,并提出了改进的遗传粒子群融...     

基于风电场功率特性的风电预测误差分布估计EI北大核心CSCD

风电功率预测对风电场运行和电网调度决策具有重要影响。基于风电场的功率特性曲线,提出了一种风电预测误差分布的估计方法。首先根据历史运行数据对风电场的功率特性曲线进行拟合;然后按照风电场的切入风速和额定风速将历史实测数据划分为3部分,并利用改进后的广义误差分布等模型提取每一部分风电功率预测误差的概率密度特性,根据其数值特征,设定相应的风电功率修正方法和预测误差分布的估计方法;最后按照待测日预测风速的大小选择对应的修正方法补偿所预测的功率,并估计预测误差的分布范围。结合中国北方某风电场的实际运行数据进行了仿真算例分析,验证了所提方法的有效性。     

基于两步处理的大型海上风电场分布式运行功率优化方法

随着海上风电场逐步走向大型化,尾流效应对风电场发电效率的影响加剧。已有风电场尾流控制方法的计算负荷较大,优化效果有限。对此,基于风电场网络的更新与分簇,提出一种两步功率优化方法。基于海上风电场尾流效应完善网络化定义,提出将优化分为两个阶段以处理优化动作对风电场网络和功率的影响;引入谱聚类方法实现网络分簇,结合改进的平衡优化算法进行高效求解,并通过分簇更新与优化迭代的结合实施两步优化策略。案例仿真结果表明,相对于集中式优化,所提出的方法优化效果接近,求解时间显著缩短;与单步优化相比,在具有复杂尾流关联的场景下,能以增加一定的求解时间为代价,获得更大的功率增益。最后,对不同规模风电场和分簇数量进行了探究,所提出方法对大型海上风电场具有较好的应用前景。     

用VB语言实现泵或风机性能曲线的绘制和换算

为实现泵或风机性能曲线绘制的自动化，利用最小二乘法对实验数据进行拟合，以Visual Basic语言编程，当已知泵东风机在某一转速的实验数据时，可以快速绘制在该转速下的性能曲线，并对该性能曲线进行换算，绘制出换算的性能曲线，与手工绘制方法比较，提高了效率。     

联网风电机组风速-功率特性曲线的研究

介绍了变速恒频风力发电机的基本运行机理及其PSASP/UPI仿真模型的开发原理。采用统计学方法分析了风电场中风电机组的实测运行数据,并在此基础上重新建立了适用于联网风电机组仿真模型的风速–功率特性曲线。仿真结果表明,该曲线更接近于风电机组的实际运行情况,在变速恒频风力发电机的仿真模型中,采用上述曲线能显著提高仿真的精确性。     

基于经验模式分解的风电场风速趋势预测研究

风速预测对风电场和电力系统的运行具有重要意义。对风速进行准确的预测可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争力。由于风速时间序列的非线性和非平稳性,传统的预测方法难以对其准确预测。该文提出将经验模式分解与最小二乘法相结合对风速时间序列进行建模预测。对风速时间序列进行经验模式分解可以得到若干不同频率的平稳分量和趋势项;以趋势项为自变量,建立二元线性回归分析的预测模型,依据最小二乘法原理来获取预测模型的两个系数;再利用预测模型对未来风速变化趋势进行预测。仿真结果验证了此方法的有效性。     

基于单机最优功率曲线拟合的多场景风电功率预测方法

风的时变和间歇性制约风电与负荷的实时能量平衡,准确的功率预测有助于风能成为可调度能源。针对风电不确定性问题,提出了基于单机最优功率曲线拟合的多计算流体力学(CFD)场景风电功率预测方法。首先,离散求解大气物理运动方程,并建立能反映风电场流体分布的CFD加速比矩阵。其次,针对风轮旋转尾流效应,提出了参考风轮推力系数的自由与带有激盘模型流场的变权重CFD组合预测。最后,提出了一种利用经过尾流修正风电机组自身风速计数据的迭代风电功率曲线拟合方法,以贡献率为判断指标,迭代剔除坏点并拟合单机最优功率曲线。实际算例结果证明所提方法可以有效提高功率曲线拟合和预测精确度。     

利用短期测风资料推算风电场设计风速的方法探讨

在确定风电场风区的过程中,分析风电场处50 年一遇10 min 平均最大风速是难点之一。介绍了利用短期测风资料推算风电场50 年一遇10 min 平均最大风速的数理统计方法,并以河北坝上地区、太行山山区及山前区、环渤海滨海区3 种不同地貌的10 个具有短期测风资料的地方进行了实例推算,并与常规风速推算方法进行了对比,验证了短期资料推算法的合理性。     

基于功率曲线的风电机组数据清洗算法

针对风电机组性能分析过程繁琐低效、数据清洗不彻底以及传统方法难以有效识别复杂多变的异常发电状态的问题,提出一种用于风电机组功率曲线分析的数据清洗算法。通过分析风电机组数据采集与监控(SCADA)系统采集的风速功率数据,优化数据处理规则与数据分析过程,提出最优组内方差清洗算法,检测机组发电性能异常的状态,降低对检测工具和数据维度的硬性要求。实例分析表明该方法实用、高效,在不增加硬件设备投资的前提下,能准确清洗风电机组功率曲线数据并识别出机组异常运行状态,显著提高了风电机组性能分析的准确性。     

基于最小二乘综合权重优化模型的风电场电能质量评估

针对主观或客观赋权方法的局限性,提出基于最小二乘综合权重优化模型用于风电场电能质量的综合评估。构造了基于最小二乘法的综合评价模型以降低评价值的偏差,通过构造拉格朗日函数对条件极值进行求解,实现了层次分析法在主观赋值和客观赋值法的有机统一。甘肃昌马西风电场的仿真实例表明,基于最小二乘综合权重优化模型的风电场母线电能质量评估结果正确合理,从而证明了模型的有效性。     

风电场输出功率年度预测中有效风速预测研究

风电场风电功率预测在风能利用中具有重要意义。利用历史年份的小时平均风速数据对下一年年度风速进行预测。对历史年份的小时平均风速数据以季度为单位进行小波分解,采用递推最小二乘法建立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集成为次年度对应季度的预测模型。对实测数据的仿真计算表明,提前一年的风速季度预测的平均绝对百分误差(mean absolute percentage,MAPE)为12.25%,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,可得次年度风电场输出功率值。     

超级电容器在风电场有功功率调节中的仿真研究

比较和分析了电池储能系统、超导储能系统、飞轮储能系统和超级电容器储能系统、抽水蓄能以及压缩空气储能系统等多种储能设备的基本工作原理,选择了可以快速大功率充放电的超级电容器作为风电场的储能设备以抑制风电场输出有功功率的波动,给出了解决方案的数学模型、工作原理.在电力系统仿真软件Matlab/Simulink中对其进行了仿真分析,结果表明利用超级电容器储能系统能够较好地解决风电场输出有功功率的波动问题.