基于模拟退火粒子群算法的风电场短期风速预测

针对风电场短期风速预测存在精度较低的问题,引入了一种基于灰色模型与模拟退火粒子群优化BP神经网络(SAPSO-BP)相互嵌入而成的预测模型。该方法在SAPSO-BP网络的输入层前增加一个灰化层,在网络输出层后增加一个白化层,以改进网络的拓扑结构,提高模型的容错能力。仿真试验结果表明,该预测模型具有较好的鲁棒性,其平均绝对误差及均方误差分别为18.7%和5.11%,可用于风电场短期风速的预测。     

基于EMD-RVM的风电场机组分组功率预测

通过识别不同风电机组的相似性将风电场内各机组区分为不同的机组群,对每组机群分别建立功率预测模型,既提高了计算效率,又改善了大型风电场短期功率预测精度,较好解决了风电波动性和间歇性对电力系统安全运行的影响.提出了一种基于戴维森堡丁指数与聚类算法的风电场机组分组功率预测方法,以实际测量风速,测量功率以及两者的组合作为机组分...     

基于机组分类的风电场有功功率分配方法研究

针对单一风速预测方法预测精度不高,以及按风速比例进行风电场机组功率分配时,跟踪功率调度指令误差较大的问题,提出一种组合风速预测方法,并基于机组预测风速、当前风速及输出功率的机组分类,提出一种风电场有功功率分配方法。采用模糊C均值分类方法对机组进行分类,根据分类结果确定功率调节优先级,将功率指令分配到不同类机组,再按某一类各机组输出功率的比例分配至每台机组,实现整个风电场有功功率分配。以某风电场实际风速数据进行风速预测和有功功率分配仿真研究,仿真结果表明,该文提出的组合风速预测方法和风电场有功功率分配方法具有风速预测精度高、风电场输出功率跟踪精度高,参与有功功率调节的机组数目少的优点。     

考虑机组组合问题的机组检修计划优化新模型

以经济费用最小为目标函数,建立了发电机组检修计划优化问题（UMS）新模型。由于生产费用在经济费用中占有的比例最大,因此在计算新模型的生产费用时考虑了发电机组组合优化问题（UC）。鉴于考虑UC问题的UMS问题为双层优化问题,其中UMS问题为上层优化问题,UC问题为下层优化问题,提出了一种改进离散粒子群算法（MDPSO）,并将其用于搜索UMS问题的最优解向量,即解决上层优化问题;而由于拉格朗日松弛法在解决UC问题上具有计算速度快、结果精度高等优点,将其用于解决下层优化问题。利用该新模型和MDPSO算法对IEEE-RTS系统的机组的年检修计划进行优化,并与离散粒子群算法（DPSO）比较,结果表明DPSO算法在解决UMS问题上具有精度高、收敛速度快等优点。     

陆上风电场技术降本方案研究

以河南某风电场为例,分析典型陆上风电项目的工程造价构成情况,对风电机组、塔架和基础定制化设计,集电线路精细化设计等多种技术降本方案进行总结,为降低风力发电成本、促进风电平价上网提供参考建议。     

基于改进粒子群文化算法的机组组合联合调度研究

摘要： 电力系统联合优化调度可以提高电网运行可靠性的同时提高经济和环境效益。电力系统联合优化调度主要依赖于优化算法。建立了包含火电、光伏储能的机组组合问题调度模型,并针对机组组合问题的优化求解,提出了改进的粒子群文化算法。通过个体进化和参数调整选择粒子全局最优位置,采用循环拥挤距离来控制非劣解集的大小,实现信度空间和种群空间之间的交互。最后,针对实际的电力系统,结合改进粒子群文化算法和分支定界法对火电电力系统、包含光伏电力系统和储能的机组组合问题进行求解。算例验证了该方法的有效性。     

基于粒子群算法的并网风电场最大接入容量研究

大规模的风电接入对电力系统的安全运行有着较大影响,因此确立并网风电场的最大接入容量极有意义。文章首先建立风电场接入容量的约束条件,然后基于不定维度的粒子群算法,以总接入容量为目标函数,研究并网风电场的最大接入容量求解方法,最后利用IEEE30节点系统进行算例分析,结果证明文章的方法能够有效计算并网风电场的最大接入容量,在实际工程中为风电场接入电力系统的容量选取提供依据。     

基于目标级联技术的含风电互联电网机组组合策略

针对含风电互联电网日前安全约束机组组合的规模大、约束复杂、求解困难等问题,提出基于目标级联分析技术的分散协调优化策略。将问题分解为负责区域间边界节点电压相角协调的上层优化问题和以并行方式独立优化各区域发电计划的下层优化问题。下层优化以弃风电量期望和电量不足期望,量化各区域内风电、负荷预测误差,以及常规机组强迫停运等系统运行不确定性所带来的风险,并以罚函数的形式引入目标函数,以综合优化系统可靠性与经济性。2区域12节点系统和IEEE RTS96三区域互联系统算例仿真验证所建模型和算法的有效性。     

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。     

基于风电概率预测的风电场调频容量估计方法

考虑风电的不确定性,提出一种基于风电功率概率预测区间和储能设备的风电场调频容量估计新方法。首先基于风电场弃风数据,利用粒子群算法得到风电场储能系统容量配置;然后建立Copula分位数回归模型求得日前风电功率预测区间;最后结合日前风电限值和不同置信概率下的风功率预测曲线产生最优调频容量估计。风电场实际数据的仿真证实所提方法的有效性,可为风电场调频能力研究提供有益的探索。     

基于发电效率最优的风力发电场布局研究

风力发电在风能资源丰富的沿海和山区大力发展,受机组间尾流效应的影响,风力发电机组间的相对位置对风能利用效率有较大影响,进而影响风电场的发电效率。通过分析机组间尾流效应的一般规律,得到风电场内部风电机组布局的基本原则,以降低机组间的相互影响,使得风电场发电效率最优。根据沿海、戈壁滩等开阔地带的地理特点,结合尾流效应影响,总结规则分布的风电场布局的一般规则和电气接线方式。最后,针对山区等特殊地理区域不规则分布的风电场,结合地理和电气两方面的影响,给出不规则分布风电场布局的指导性原则。     

基于风电机组无功响应速度的风电场闪变研究

针对风电机组无功响应速度对风电场并网点电压闪变的影响,从风力发电机组特性出发,基于DIg SILENT建立了含风电机组的电网仿真模型,研究风速波动时风机无功响应速度对风电场并网点电压波动与闪变的影响。算例结果表明:风电机组无功响应速度对并网点电压闪变的影响程度与系统短路容量密切相关,加快风电机组无功响应速度能有效抑制风电场并网点的电压闪变。     

Dependence of optimal wind turbine spacing on wind farm length

Recent large eddy simulations have led to improved parameterizations of the effective roughness height of wind farms. This effective roughness height can be used to predict the wind velocity at hub‐height as function of the geometric mean of the spanwise and streamwise turbine spacings and the turbine loading factors. Recently, Meyers and Meneveau used these parameterizations to make predictions for the optimal wind turbine spacing in infinitely large wind farms. They found that for a realistic cost ratio between the turbines and the used land surface, the optimal turbine spacing may be considerably larger than that used in conventional wind farms. Here, we extend this analysis by taking the length of the wind farm, i.e. the number of rows in the downstream direction into account and show that the optimal turbine spacing strongly depends on the wind farm length. For small to moderately sized wind farms, the model predictions are consistent with spacings found in operational wind farms. For much larger wind farms, the extended optimal spacing found for infinite wind farms is confirmed. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

风电场并网对电力系统的影响分析

风电场输出功事的间歇性和波动性,给系统的电能质量、稳定运行等造成了严重的影响,成为制约风电场发展的重要因素.从风力发电的特点入手,分析了风电场并网对系统正常运行造成的影响,提出了一些相应的改善措施.     

风力发电机风速放大器的研究与优化设计

研究设计了一种适用于风力发电机的风速放大器,该装置具有显著的聚风和提高风速作用。小于3m/s的风从进口端进入,经过聚风增速,在安装涡轮叶片的出口端可获得较大的风速,使风力发电机能够在风速较低的条件下正常启动和运行,提高单位面积风能利用率。文章以额定功率为1 k W的风力发电机组的风速放大器为例,对设计参数(倾斜角α,长度L,进口直径D)、出口端风速分布及变化规律、风速放大效果进行了研究和Fluent仿真优化。研究结果表明:风速放大器最高可提高风速5.32倍;在风速为0.56 m/s的条件下,风机即可启动;在风速为2 m/s时,风机可在额定功率下运行。     

Models for monitoring wind farm power

Different models for monitoring wind farm power output are considered. Data mining and evolutionary computation are integrated for building the models for prediction and monitoring. Different models using wind speed as input to predict the total power output of a wind farm are compared and analyzed. The k-nearest neighbor model, combined with the principal component analysis approach, outperforms other models studied in this research. However, this model performs poorly when the conditions of the wind farm are abnormal. The latter implies that the original data contains many noisy points that need to be filtered. An evolutionary computation algorithm is used to build a nonlinear parametric model to monitor the wind farm performance. This model filters the outliers according to the residual approach and control charts. The k-nearest neighbor model produces good performance for the wind farm operating in normal conditions.     

采用最优子集回归模型的风电场风速预测方法

风速的快速准确预报是电力系统短期调度计划的基础,为了进一步提高风速预测的精度和运算速度,针对短期风速样本数据兼具波动性和趋势性的特点,采用均生函数最优子集回归(MGF-OSR)方法建立预测模型。该模型引入了一阶、二阶差分序列拟合序列的高频部分,建立累加生成序列来拟合序列的趋势性,利用均值生成函数(MGF),对上述所有序列创建预测因子矩阵,根据双评分准则(CSC)进行粗选,剔除评分较低的因子,对其他预报因子进行寻优组合得到最优子集,并以此建立预测模型。实例分析表明,该模型预测的平均相对误差大大低于其他预测方法,预测精度优势明显。     

考虑尾流效应的风电场减载出力优化控制

在高风电渗透电力系统中,风电场参与系统调频普遍忽略了尾流效应对风电机组出力的影响。文章提出了一种考虑尾流效应的风电场减载出力优化控制方案。首先,采用改进Jensen尾流模型,给出了任意风向的尾流区域划分方法;其次,在满足系统调频需求的前提下,以风电场有功出力最大为目标,对风电场功率分配进行优化;然后,针对不同风速区间设置了相应的优化控制方案,并给出方案的具体实现方法;最后,以江苏某海上风电场为例进行算例仿真,算例结果表明,所提方案可有效地提高风电场整体出力。     

Adjustment of wind farm power output through flexible turbine operation using wind farm control

When the installed capacity of wind power becomes high, the power generated by wind farms can no longer simply be that dictated by the wind speed. With sufficiently high penetration, it will be necessary for wind farms to provide assistance with supply‐demand matching. The work presented here introduces a wind farm controller that regulates the power generated by the wind farm to match the grid requirements by causing the power generated by each turbine to be adjusted. Further, benefits include fast response to reach the wind farm power demanded, flexibility, little fluctuation in the wind farm power output and provision of synthetic inertia. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

考虑尾流效应对风电场机组布局的影响分析

尾流效应的存在会导致风电场下风向风能减少,流场湍流度增加,进而影响风电场中位于下风向风机的效率和风轮的使用寿命。文章对尾流效应研究现状进行了概述,利用WASP软件以及风资源数据进行风电场模拟计算,将上下游风机之间间距以及上下游风机连线与主导风向的偏向角作为风机定位坐标,建立了分别由2台、3台、4台风机组成的模型并进行计算。比较在不同风机布局的情况下,风电场内每台风机和风电场的年净发电量以及尾流损失值随风机布局的变化趋势。对比计算结果得出风电场机组布局中风机之间的最佳间距和偏向角的定量值,确定风机尾流效应分析在风电场内机组布局中的重要性,为优化风电机组布局以及提高风电场风能利用率提供理论依据。