小时风速的向量自回归模型及应用

短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。该文简述了短期风速预测的价值和方法,分析了小时风速的日变化特点。在此基础上,提出将单变量小时风速时间序列向量化,以消除日周期非平稳,进而建立了向量自回归(vector autoregression, VAR)模型,并用于小时风速预测。算例表明,正常天气条件下,该模型可以预测提前72 h的短期风速。该文提出的方法和模型具有一定的普适性,可用于其它领域的时间序列建模与预测。     

区间时间序列向量自回归模型在短期电力负荷预测中的应用

电力负荷数据通常随着时间的不同而呈现一定的波动性。针对电力负荷随着时间波动呈现出一个范围波动的特点,采用区间时间序列估计与向量自回归相结合的方法对短期电力负荷进行预测,预测结果拟合良好,提高了电网公司对电力负荷的预测精确度,为电网公司制定负荷预报曲线提供精准数据信息,为电网公司编制电力负荷计划提供理论支持和有效的方法。     

基于自回归法的风电场脉动风速模拟

脉动风速模型主要反映脉动风速的位置分布和时间变化特性,其对整个风力发电机组与电网的运行状态有重要影响,是风力发电仿真研究的基础。文中根据风力发电机的结构特点与脉动风的特性,利用自回归法建立了具有一定功率谱密度特性的脉动风速模型,利用Matlab进行了仿真模拟。仿真结果表明：在工程精度范围内,文中风速模型较好地反映了脉动风的特性,满足了工程应用要求。     

风力发电系统动态仿真的风速模型

风力发电机组不同于火电等传统发电机组的最大之处在于其原动机功率的本质不可控,这是由风速的易变性和不可控性造成的。风速状况对风力发电系统的性能有着重要的影响,也使得风速模型成为风力发电系统仿真模型的重要部分。该文针对风速随机变化的特性,在风速统计特性研究的基础上,用自回归滑动平均(ARMA)方法建立了具有一定功率谱密度特性的风速模型。对该模型所模拟的风速序列进行了分析和验证,并与现有仿真程序中风速模型的结果进行了对比,结果表明该文提出的ARMA模型能够有效地产生动态分析和仿真所需的风速序列。     

基于支持向量回归的时间序列预测

该文简要介绍了时间序列预测的研究状况以及支持向量回归的基本原理,将支持向量回归用于对Box-Jenkins煤气炉时间序列的预测,并同其他前馈网络——BP神经网络、自适应特征空间扩张神经网络进行比较,仿真结果表明,BP神经网络和自适应特征空间扩张神经网络在预测性能上比较接近,而支持向量回归在预测性能方面明显优于这两种方法,为进行模型辨识与建模研究奠定基础.文章最后分析了支持向量回归优于BP神经网络和自适应特征空间扩张神经网络的机理.     

输电塔结构风力功率谱随机振动分析

根据输电塔结构所受自然风特性,采用达氏风速谱,在ANSYS中通过施加风速功率谱的方法进行输电塔结构的随机振动分析,得到输电塔的前32阶模态及风速谱施加后的各向位移、结构内力变化等情况,并将Y方向和Z方向动力计算结果与静力计算结果比较,得出两者基本吻合的结论。     

基于概率测度变换的风速时间序列建模方法

结合中国东北某实际风电场多年测风数据,分析风电场风速的统计特性,得出多年月内同一时刻风速同样服从Weibull分布.通过概率测度变换衔接实际风速序列与回归分析模型时间序列,基于自回归滑动平均(ARMA)模型,建立单一风电场风速时间序列模型;基于向量自回归(VAR)模型,给出了不同风电场间风速相关性考虑方法,分别给出了模拟风速时间序列的模型及参数.通过对比得知,实际风电场风速数据与模拟得到的风速时间序列具有较好的一致性,基于概率测度变换构建模拟风速时间序列是可行、有效的.     

基于支持向量回归的协调系统建模

电厂单元机组协调系统的控制品质,从很大程度上取决于对机组的动态特性的预测程度。而支持向量机SVM（Support Vector Machines）作为在统计学习理论上发展起来的一种实用算法,其原理经过严密地理论证明已经得到了普遍认可,且已经广泛地应用于模式识别、函数拟合、预测和神经网络等诸多领域。运用支持向量回归的方法对山西阳光发电有限责任公司的协调系统模型进行了预测,并进行了仿真试验,证明了该方法的有效性。     

基于向量自回归模型的高损线路窃电检测

接入配电线路的用户窃电将直接导致分线线损电量异常波动,因此用户用电量与分线线损电量间存在长期动态互动。该文提出基于向量自回归模型检测造成线损波动的异常用户的方法。首先,运用边限协整检验分析线损电量和用户用电量的长期均衡关系;然后,构建线路线损电量与接入用户用电量的向量自回归模型,计算脉冲响应函数分析线损电量与用户用电量的动态作用机制;再通过方差分解分析线损电量与用户用电量间冲击作用的贡献度,将对线损电量有显著影响且波动贡献度最大的用户识别为窃电用户;最后,结合实际高损线路用户数据识别窃电嫌疑用户,并运用现场稽查的手段验证了所提方法的有效性。     

VMD滤波重构的时间序列自回归建模研究

为了获取反映磁流变减振系统自身特征的分析信号,选取适合系统的时间序列自回归模型,提出了谐波系数搜索最优惩罚因子和分解模数的变分模态分解(VMD)滤波重构方法,通过建立与系统的动力学模型同阶的重构分析信号时间序列ARMA和AR模型,对比基于快速傅里叶变换(FFT)、经验模态分解(EMD)信号滤波重构算法,分析了各模型模拟精度。研究表明,3种滤波重构方法中,未简化的高阶模型均比简化的低阶模型拟合精度高,同阶ARMA模型模拟精度均比AR模型高,采用谐波系数搜索最优惩罚因子和分解模数的VMD滤波重构方法的自回归模型模拟精度最高,其中基于VMD重构信号的ARMA(4,1)模型建模精度最高,最适合用于系统的建模与分析。     

用于风力发电仿真的多时间尺度风速建模方法

建立多时间尺度的风速模型,其目标是模拟风电机组的出力特性,建立有效的风电场稳态和暂态模型,利用仿真分析风电场接入后电力系统的运行状态,对研究含风电的电力系统动态过程和中长期经济调度问题具有非常重要的意义。采用分段线性化方法和基于夹角距离的相似度匹配进行风速的同类趋势聚合,利用聚合数据构建径向基函数神经网络拟合风速趋势,并在此基础上结合风速集合量化概率分布和趋势变化2个约束,对概率分布函数生成的随机风速序列按照趋势的最小偏度进行重构,建立符合真实变化规律的风速模型。算例基于一组实测数据建立了同趋势的随机风速模型,从变化曲线和功率谱密度曲线对真实风速序列和模拟的随机风速序列进行了分析对比。实验结果证明,与传统的建模方法相比,建立的模型既能够反映风速的长期趋势特征,又保留了风速变化的动态特性,显著提升了风速模型的多样性与真实性。     

用实测风速校正的短期风速仿真研究

风速仿真是风力发电研究的重要手段之一。该文简述了风特征研究概况,建立了基于Kaimal风速功率谱的短期风速仿真模型;将仿真风速与实测风速时间序列做对比,发现仿真结果总体性态良好,但无法反映被仿真场址的特定风速变动规律。因此,进一步提出了用实测风速校正仿真风速的方法,校正后的仿真风速不仅总体性态良好,而且能很好地反映被仿真场址的特定风速变动规律。该文的短期风速仿真方法可以用于短期风速预测、风轮机动态仿真、风力发电控制与电能质量分析等风力发电仿真研究,也可以用于其它风工程、信号分析等领域的仿真研究。     

变速风力机的建模与仿真

阐述了变速风力机的风能捕获原理;分析了功率特性和转矩特性;建立了风速的四分量时域模型和变速风力机输出功率及转矩仿真模型.在不同风速下进行仿真,结果可为风力机性能分析提供参考.     

海上风力发电塔脉动风速时程数值模拟

为了分析海上风机结构在时域内的风振动力反应,进行了脉动风速时程数值模拟研究。根据风机结构体型特征和脉动风功率谱特性,研究了叶片与塔架风场的相干性效应,提出考虑叶片与塔架相互影响的谐波叠加法(harmony superposition method with blade-tower interaction,HSM- BTI)。通过该方法对风机结构随机风场的脉动风速时程进行数值模拟,并对计算功率谱与目标谱进行校核,验证了HSM-BTI方法对风机结构脉动风速时程模拟的适用性。     

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。     

风力发电机组动力学建模与分析

为研究并网型风力发电机组暂态过程对电力系统产生的影响,建立准确有效的机组机电暂态模型是展开分析研究的基础。文中根据风力发电机组结构将机械暂态模型划分为空气动力学模型、转子及塔筒动力学模型、传动链模型三部分,并利用理论力学的经典方法对该三部分进行了详细分析,在充分考虑各环节之间的相互影响后对模型接口进行了修正,从而完成机械子系统的建模。在MATLAB/Simulink下对3 MW双馈风电机组进行了建模,将模型线性化后利用Control System Toolbox工具箱进行根轨迹提取,从而分析出影响传动链转速动态特性的主要因素。最后,在时域下与常规机械暂态模型进行了仿真对比,验证了所述模型具有更高的精度。     

双馈风力发电机建模与仿真分析

以双馈风力发电机为研究对象,应用madab／simulink工具建立了包括风力机、传动部分、双馈感应发电机、定子磁链定向的矢量控制策略及并网部分整体模型,仿真结果表明所用控制策略得当,可以实现双馈风力发电机的功率解耦控制,双馈风力发电机组具有良好的运行特性,同时验证了所建模型的正确性和有效性。     

基于AR法的输电塔结构三维空间风速时程模拟

基于2E2-SZ2型220 kV输电塔结构的三维空间分析模型,考虑结构节点间的风速时程相关性,采用线性滤波法中的自回归(autoregressive,AR)模型,利用Matlab与Visual C++的混合编程技术,编制了高压输电塔结构的空间三维风速时程模拟程序.通过算例分析证明了其准确性和有效性,可为输电塔线的风振响...     

基于PSCAD的双馈风力发电机的仿真建模及特性分析

应用PSCAD软件建立了转子侧定子磁链定向矢量模型、网侧电压定向矢量模型以及相应的控制模型。针对所搭建的模型,采用渐变风扰动和短路故障两种方式验证其有效性和正确性,结果证明,所搭建的模型顺利实现了最大风能追踪、有功功率和无功功率的解耦,对系统侧扰动也可以实现预期的效果,从而验证了系统的正确性和有效性。     

风场与风力机模拟系统的设计与实现

为了满足变速恒频风力发电技术的研究需要,提出了一种基于谱密度分析的自回归风速模型;并结合基于叶片微元受力分析的风力机转矩计算模型,设计了一套风场与风力机模拟系统。试验证明,该系统能够根据外部设定,结合主控制器指令,真实地模拟风力机在不同风况下的实际运行状态,同时驱动直流电机输出风力机模拟风轮转矩。该系统的实现,为实验室条件下研究风力机的运行提供了一套完整的解决方案,为风力发电技术的试验开发做出了现实铺垫。