不规则风速概率分布的混合半云建模方法

针对目前风电场风速概率分布模型拟合精度低、通用性差的问题,根据不确定性数学理论,提出一种基于混合半云模型的风速建模方法。该模型通过逆向云发生器求取区域风速样本的期望、熵、超熵数字特征,建立相应区域的半云模型,应用正向云发生器对不规则的风速概率分布进行分区拟合。单峰、不规则、多峰特性风速概率分布实例计算结果表明:所提风速混合半云模型简单高效、通用性强,适用于任意风速概率分布,对具有单峰、不规则、双峰或多峰特性的风速概率分布均能获得较高的拟合精度。     

含具有风速相关性风电场的发输电系统可靠性评估

提出了一种改进相关矩阵蒙特卡罗模拟法与拉丁超立方采样法相结合的多维相关风速抽样方法,并把该方法应用于含多个风电场的发输电系统可靠性评估。通过实际风速数据对模型的验证表明：提出的风速相关模型能够充分保持实际风速数据的概率分布,基本统计量和相关特性。将该模型和方法应用到 MRTS可靠性测试系统中,证明了该方法适用于含具有风速相关性的风电场的发输电系统可靠性评估。并通过算例,对风速相关性程度、风电场接入位置和风能渗透水平三个因素对含风电场的发输电系统可靠性的影响进行了分析。     

考虑时变故障率的含分布式风电配电系统可靠性评估

分布式风电的间歇性和不确定性给配电系统的安全可靠运行带来影响.传统风电系统可靠性分析未考虑风速对风机故障的影响,或仅能提供系统可靠性指标的近似解.通过分析风速对风机故障率变化的作用机理,考虑风机故障率的时变特性,提出基于马尔可夫过程的分布式风电出力可靠性模型.在此基础上,基于通用生成函数方法这一解析方法,定量分析含分布式风电的配电系统可靠性.最后,通过改进IEEERBTS系统验证了该方法的有效性。     

考虑风速相关性的发输电系统可靠性评估

基于Copula函数理论,提出了一种产生多维相关风速的模型并把该模型应用于含多个风电场的发输电系统可靠性评估的蒙特卡洛模拟方法中。通过历史风速数据对模型的验证表明:与常规的矩阵变换法相比,文中所提出的Copula函数模型能够更好地保持历史风速序列的概率分布、基本统计量和相关特性。将所述模型和方法应用到含风电场的IEEE-RTS发输电可靠性测试系统中,证明了与所提出的Copula函数法相比,常规的矩阵变换法会造成对系统可靠性指标的低估。     

基于互Box-Cox变换和Markov链风速云模型的发电系统充裕度评估

为准确计及风速随机性和自相关性对风电并网系统充裕度的影响,建立基于互Box-Cox变换和Markov链的风速云模型,并将该模型与时序Monte Carlo模拟法结合,提出计及风速随机性和自相关性的风电并网系统充裕度评估方法。仿真结果表明,所提模型产生的仿真风速样本与实测风速样本具备相似的概率分布特性和自相关性,所提方法可较精确地评估风电并网系统充裕度及风电容量可信度。     

风速时序仿真模型及其在发电系统可靠性评估中的应用

风速模拟在风电领域相关研究中具有重要的应用。基于多项式正态变换和连续状态马尔科夫链技术,提出了一种时序风速的模拟方法。该方法首先利用多项式正态变换方法将原始数据变换为服从正态分布的数据;然后利用连续状态马尔科夫链描述变换后数据的随机波动过程;最后,通过正态逆变换获得模拟产生的风速数据。实际风速数据验证表明,模型能够较好地保持原始风速数据的概率分布特性和短期相依特性。将该模型应用于IEEE-RTS可靠性测试系统,结果表明模型可进行含风能的电力系统可靠性评估。     

考虑风电机组故障的风电场可靠性模型及其应用

提出一种风电场可靠性模型,该模型考虑风电机组故障,将风电场可用容量的概率分布与可用风能的概率分布相结合,计算出风电场输出功率的概率分布,然后将输出功率离散到数个降额运行出力水平,将风电场等效为一个多状态常规机组。模型不仅适用于由同种风电机组组成的风电场,还可用于由多种不同型号风电机组组成的风电场,可方便地应用于解析法和模拟法来评估风电场接入对电力系统可靠性的影响,以简化含大型风电场电力系统可靠性评估的复杂程度。以IEEE-RTS 79系统为算例,验证了所述模型的有效性。     

含风力发电的发输配电系统可靠性综合评估

风力发电对电力系统可靠性具有一定的影响,考虑风速随机性和间歇性的特点,建立了服从正态分布的风速概率模型,并在此基础上提出了基于蒙特卡罗模拟法的风电场可靠性模型.为考虑风电机组对配电系统可靠性的影响,引入发输电组合系统的多状态节点等值模型,实现了含风力发电的发输配电系统可靠性综合评估.应用风速概率模型对国内某风电场进行了出力模拟,并将该风电场与RBTS(Roy Billinton Test System)系统相连,实现了含风力发电的RBTS系统可靠性综合评估.     

风电场可靠性建模

考虑风速和风向的随机变化、风电机组的功率特性、不同风电场之间风速的相关性以及风电机组停运模型、风电场尾流效应和气温的影响,建立了风电场可靠性模型及尾流效应模型。仿真结果验证了所提模型的有效性。该模型为进一步研究含风电场的电力系统可靠性评估、风电场容量可信度以及其他风电场并网问题打下了基础。     

基于Johnson分布体系的含风电场发电系统可靠性评估

提出了一种基于Johnson分布体系的多维变量建模方法,并将其应用于含风电场发电系统年度可靠性指标计算中。该方法利用风速历史数据和持续负荷曲线构建风速和负荷与标准正态变量的关系,即模拟风速和负荷的概率分布特征,进而通过模拟相关多维标准正态变量来实现对风速相关性的模拟,避免了因假设风速概率分布模型可能导致模拟精度低的缺点。通过算例分析,验证了算法在模拟负荷和风速分布时的精度以及应用于含风电场发电系统可靠性评估中的适用性。在此基础上分析了风电场风速相关性对含风电场发电系统可靠性指标的影响。     

计及风电场的发输配电系统可靠性评估

考虑风速时序性和自相关性的特点,建立了风速的自回归移动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型,并结合常规机组、线路和变压器等状态模型,建立了基于蒙特卡罗仿真方法的风电场可靠性模型,对含风电场的发输电组合系统进行可靠性评估,同时建立了发输电组合系统的多状态机组等值模型,将该等值模型与配电系统相结合,计算了平均停电频率和停电电量损失等配电网可靠性指标,通过分析和比较可靠性指标研究了风电场对配电系统可靠性的影响,结果表明风电机组的接入对提高电力系统可靠性具有一定的作用。     

计及风机故障相关性的发输电组合系统可靠性评估

随着风电场规模的不断扩大,风电并网对系统可靠性的影响越来越明显。基于非序贯蒙特卡罗模拟法建立了含风电场的发输电系统可靠性评估模型,该模型考虑了风速的随机性和同一风电场内风电机组停运事件的相关性。建立了计及风电上网量的多目标优化切负荷模型,并应用于风电场接入后系统可靠性评估。以IEEE RTS-79系统为例验证了算法和模型的有效性,并分析了风电场接入后系统可靠性的影响因素。     

计及风速与线路故障率周期时变特性的风电并网系统可靠性评估

目前在风电并网系统长期可靠性评估中,风速多采用威布尔概率分布模型,输电线路故障率多采用年均值故障率,其评估结果无法反映系统可靠性随时间的变化情况。提出了综合考虑风速和输电线路故障率周期时变特性对电网的影响进行可靠性评估。在风电场出力方面,建立了风速的时间周期时变模型,并根据风机输出功率与风速的函数关系进一步建立了风电场的出力模型;在输电线路故障率方面,通过统计气象引起的输电线路故障次数计算历史同期各月故障率,用曲线拟合模拟其变化规律,建立了输电线路故障率周期时变模型。基于上述两种模型,用蒙特卡洛模拟法,对风电并网系统的时变可靠性进行评估,最后用算例进行了验证,评估结果可为电网中长期调度、运维及检修决策等提供参考。     

风力发电系统可靠性评估解析模型

为了进行风力发电系统的可靠性评估,基于小时风速的平均值和标准差,建立了较为精确的风速概率解析模型,弥补了常用的ARMA模型需要每小时风速实际数据和长时间模拟的不足。进而利用风电机组输出功率与风速的关系,建立了风电机组输出功率分布的解析模型。应用IEEE-RTBS和IEEE-RTS系统,将该模型和ARMA模型在风速概率分布、发电功率概率分布、可靠性指标等方面的计算结果进行比较分析。算例结果验证了所建立的解析模型的正确性和有效性,能实现包含风电场的电力系统的可靠性评估。     

基于改进模糊C均值算法的电力负荷特性分类

为了进行风力发电系统的可靠性评估,基于小时风速的平均值和标准差,建立了较为精确的风速概率解析模型,弥补了常用的ARMA模型需要每小时风速实际数据和长时间模拟的不足。进而利用风电机组输出功率与风速的关系,建立了风电机组输出功率分布的解析模型。应用IEEE-RTBS和IEEE-RTS系统,将该模型和ARMA模型在风速概率分布、发电功率概率分布、可靠性指标等方面的计算结果进行比较分析。算例结果验证了所建立的解析模型的正确性和有效性,能实现包含风电场的电力系统的可靠性评估。     

不同风速模型和可靠性指标对风电可信容量评估的影响

目前关于风电可信容量的研究存在风速模型和可靠性指标的选取缺少依据的问题。为此,比较了实测风速法、实测风速均值法、概率抽样法、时间序列分析法所产生的风速序列用于发电系统可靠性评估效果的差异,并分析原因。结合well-being框架内的风险、临界、健康状态的概率、频率、持续时间及失负荷量等可靠性指标,分别应用于风电可信容量评估。利用基于序贯蒙特卡洛模拟的可信容量求解方法,通过加入风电的IEEE-RTS算例,结合2种风速场景,对比分析了不同风速模型和可靠性指标对发电系统可靠性和风电容量可信度评估的影响,并针对评估需求给出选用建议。     

含风电场的配电系统可靠性评估研究

针对传统可靠性评估中未考虑气候因素对电力系统可靠性的影响而使评估结果与实际情况存在很大误差的问题,建立了计及开关元件拒动和元件气候因素的两状态可靠性参数修正模型,并将此模型和FMEA法应用于含风电场的配电系统可靠性评估中,研究了不同孤岛划分对系统可靠性的影响.结果表明：在配电系统中接入适量的风电场对改善配电可靠性是十分可行的,合理计划孤岛划分能更好地提高系统可靠性。     

考虑风速相关性的电力系统可靠性评估

在研究风电并网对系统可靠性的影响中,风电场间的风速相关性是一个重要影响因素。首先,研究了电力系统可靠性统评估必要的相关模型;其次,为建立风电场间风速相关性的数学模型,研究了矩阵变换法并将其引入系统可靠性评估,用于定量模拟同一风带下具有一定相关性的多个风电场风况;最后,基于序贯蒙特卡罗模拟法研究了考虑风速相关性的电力系统可靠性评估流程。以IEEE-RTS79系统为例验证了本文所提模型的有效性,并分析不同风速相关程度下系统可靠性水平的变化情况。研究结果表明,风速相关性对系统可靠性有不利影响,考虑风速相关性将使评估结果更加准确可信。     

计及多重交叠故障的配电系统可靠性概率分布解析模型

为实现对配电系统随机运行特性及安全可靠水平的整体认知,本文提出一种考虑多重交叠故障的配电系统可靠性概率分布求解模型;计及多重交叠故障出现的时序随机性,推导了交叠故障出现次数的频率分布及出现时间的概率分布;构建了配电系统可靠性指标的随机函数解析表达式;并结合非参数核密度估计实现了对配电系统可靠性指标的概率密度曲线估计,从而避免了现有方法只考虑单重故障导致可靠性评估结果误差较大的缺陷。通过对RBTS-BUS6系统评估分析验证了本文方法的正确性和有效性。     

基于Copula函数的多维时序风速相依模型及其在可靠性评估中的应用

风速模拟是对含风电的电力系统进行可靠性评估的先决条件.基于Copula函数和马尔科夫过程理论,提出了一种多维时序风速相依模型及该模型的两阶段蒙特卡洛模拟方法.该模型将多维相依关系分解为单维风速时间序列的短期相依关系和多个风速序列之间的同期相依关系.利用1阶连续状态马尔科夫链描述风速时间序列的变化规律;利用Copula函数捕捉风速序列中存在的短期相依关系和同期相依关系.通过实际风速数据对模型进行了验证,结果表明提出的模型能够较好保持风速序列的概率分布、自相关和互相关特性.将该模型应用到IEEE-RTS可靠性测试系统中,结果表明上述模型能够直接用于风电场可靠性效益评估.