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。     

基于实测数据的大型风电场功率模型研究

大型风电场的装机容量已成为风功率波动影响电网安全稳定运行的一个重要因素。针对该问题并结合实测数据,提出基于最大风速的风电场输出功率时序特性建模方法。根据风电机组等效出力模型,引入风能利用系数评价不同机组出力的相互影响,在此基础上建立最大风速条件下的等效风能利用系数矩阵,通过拟合法构建风能利用系数的分布函数相并确定其相关参数,建立风电场输出功率等值模型。对实际风电场进行建模仿真,结果表明考虑风电场时序分布特性的机组功率模型能够准确反映该风场的出力特性,并能有效利用当地风能资源。仿真结果与实测数据的对比结果验证了所提方法的正确性与合理性。     

基于戴维南电路的双馈风电场动态等值方法

根据双馈感应发电机(DFIG)的3阶简化动力学模型,提出了基于戴维南电路的双馈风电场等值方法。首先,根据风电机组的功率—转速特性对含风电场的电力系统进行快速潮流计算,确定各DFIG的初始运行点,应用离线计算确定DFIG暂态内电势动态特性发生显著变化时所对应的风速上、下界,据此将DFIG分群;接着,通过理想变压器将同群DFIG戴维南等效电路中的暂态内电势节点移置到公共等效母线上,并借鉴同步发电机参数聚合方法求取等效风电机组电气参数,按照总机械功率不变的原则,在设定的等效风电机组功率—转速特性基础上,推导出等效注入风速及等效机转速;最后,进行网络化简,消去移相变压器及其他联络节点,得出等效DFIG与公共连接点之间的电气连接。对6机双馈风电场算例的仿真表明:单机等值方案稳态精度较好,但动态误差偏大;按照DFIG机电暂态特性分群的3机等值模型兼具较高的稳态与动态精度,能较好地适用于内部连接复杂且注入风速相差较大的风电场。     

基于双馈感应发电机风电场等效建模中控制器聚合方法分析

在对风电场进行等效建模时,一般以风电机组运行状态相近为原则进行分群聚合,从而得到风电场的多机等效模型。如果在保证精度的情况下能够对运行状态有明显差异的风电机组进行聚合,将有助于建立更加简化的风电场等效模型。以基于双馈感应发电机(DFIG)的风电场为研究对象,针对承受风速有显著差异的DFIG机组的聚合问题,提出了相应的DFIG机组转子侧控制器聚合方法。该方法通过调整等效控制器的控制参考值,来提高风电场等效模型的稳态和动态精度,从而实现风速差异显著的DFIG机组的聚合。文中给出了基于控制参数调整的DFIG风电场单机等效建模流程,为建立具有良好精度的风电场等效模型提供了一种不同于分群聚合的思路。最后,通过仿真算例对所提方法进行了分析和验证。     

基于实测数据的大型风电场稳态等值建模

针对大型风电场仿真模型复杂、计算量大的缺点,提出一种利用实测数据建立大型风电场稳态等值模型的方法。对于实测风速数据中的各种干扰,通过粒子滤波算法进行滤除;同时采用聚类算法对反映风电机组风速差异性的特征风速进行提取。然后,以特征风速为输入,实测风电输出功率为输出,采用BP神经网络拟合风电场稳态等值模型。最后,利用不同季节不同日期的实测风速功率数据对稳态等值模型进行泛化能力分析和精度验证,仿真结果表明该建模方法合理,所建模型具有一定的准确性。     

双馈机组风电场动态等效模型研究

针对大型双馈机组风电场,提出一种新的动态等效建模方法.该方法以双馈风电机组桨距角控制动作情况作为机群分类原则,通过提取反映桨距角控制动作的特征向量,并将其作为支持向量机的输入,从而进行双馈风电机组的动态分群以及同群机组的合并、等效.在此基础上给出了等效模型的参数计算方法,得出以3台风电机组表征的风电场等效模型.与传统等效建模方法的对比结果表明,所提出的三机表征模型能够更准确地反映双馈机组风电场并网点的动态特性.     

基于运行数据的风电机组建模方法

为了准确分析风电机组的动态特性,针对定速风电机组,给出一种基于运行数据的风电机组建模方法。利用数理统计方法分析了风电场中风电机组的运行数据,得出风电机组的实测功率曲线,并给出利用实测功率曲线搭建定速风电机组的建模方法。利用该方法对额定容量为750 kW的风电机组进行建模,并与风电场的实测数据和利用厂家提供的标准功率曲线搭建的风电机组模型以及常用风电机组建模方法进行了比较分析。仿真结果表明,基于实测运行数据的风电机组建模方法是有效和实用的,该模型能准确反映风电机组的实际运行特性,从而提高仿真模型的精确性。     

风电场动态等值模型的多机表征方法

为提高风速分布不均匀时风电场等值模型的精度,提出了一种适用于定速机组风电场动态等值的多机表征方法。该方法以风电机组具有相近运行点为机组分群原则,定义了新的机群分类指标,结合聚类算法对风电机组进行动态分群,并给出了等值模型的参数计算方法及其仿真建模过程,从而得到多机表征的风电场模型。通过算例仿真,并与传统等值方法进行了比较分析。结果表明,提出的机群分类指标是有效的,所建立的多机等值模型能够较准确地反映风电场并网点的动态特性。     

基于运行数据的风电机组建模方法

为了准确分析风电机组的动态特性,针对定速风电机组,给出一种基于运行数据的风电机组建模方法.利用数理统计方法分析了风电场中风电机组的运行数据,得出风电机组的实测功率曲线,并给出利用实测功率曲线搭建定速风电机组的建模方法.利用该方法对额定容量为750 kW的风电机组进行建模,并与风电场的实测数据和利用厂家提供的标准功率曲线搭建的风电机组模型以及常用风电机组建模方法进行了比较分析.仿真结果表明,基于实测运行数据的风电机组建模方法是有效和实用的,该模型能准确反映风电机组的实际运行特性,从而提高仿真模型的精确性.     

基于改进FCM聚类算法的风电场等值建模研究

考虑风电场中各机组接收到的风速、机械特性、控制特性等差异,以风速-功率作为聚类指标,并以隶属度-权值构成的多条件聚合约束对风电机组进行分群优化,结合尾流效应模型提出了改进FCM聚类算法的风电场等值建模方法。最后,以陕西某风电场实测数据为样本进行等值建模,验证了模型的准确性和有效性。     

考虑空间效应的风电场动态特性等值方法研究

提出了一种基于聚类算法和实测数据的风电场动态等值建模方法,根据某风电场的实测数据,通过随机抽样比较的方式证明了风电场内机组间的空间效应,并且利用风速曲线和功率曲线在不同机组间的显著差别,说明风电机组间的空间效应在建立风电场动态等值模型时是不可忽略的。利用K-means聚类分析方法并以实测的数据作为分群指标,将某风电场的33台UP77-1.5 MW风电机组聚成4个机群,每个机群对应建立一个等值模型,消除了机组间的空间效应。最后,通过将各个模型与实测的数据的等值比较与误差分析,验证了模型的合理性。与传统模型进行比较,实际验证结果表明该方法建立的模型比传统模型精确度高。     

尾流效应对风电场输出功率的影响

研究了风电机组尾流效应对风电场输出功率的影响,提出了风电机组效率矩阵、风电机组的功率特性矩阵,以及等效输出功率特性等新的概念和相应的算法,从而建立了比较全面的风电场输出功率和风速的关系模型,为研究并网风电场运行和规划方面的有关问题奠定了基础。     

基于DIgSILENT的风电场等值建模研究

本文针对实际风电场运行条件复杂、运行工况动态变化等特点,提出了一种基于马氏距离的模糊聚类算法对风电场进行等值建模的方法。以风电场在不同风况下、季节变化时间段内所采集的实测风速-功率数据作为分群指标进行机群聚类划分,将同群的风电机组等值成一台机组并在DIgSILENT和其Matlab接口下实现风电场的动态等值建模。仿真结果表明,该等值模型在风速波动时和高压侧线路故障的情况下,风电场并网点的有功、无功变化与实测数据曲线的动态变化基本一致,可用于含双馈风电机组的风电场接入电力系统时的稳定性分析。     

含风电场的互联发电系统可靠性评估

为得到更准确的风速序列,建立了小时级的时序风速概率分布模型,并根据该模型进行抽样获得时序风速序列。考虑风电机组的功率输出特性、尾流效应等因素,建立了风电场可靠性模型。采用分区的方法,结合增加了由25台风电机组组成的风电场的IEEE-RTS 24节点算例,利用时序蒙特卡洛模拟法对含风电场的互联发电系统进行可靠性评估。所提模型考虑了风速和负荷的时序相关性以及风电机组的功率输出特性、尾流效应等影响风电场出力的因素,使风电场接入系统后的可靠性评估更为客观、准确。     

基于分裂层次半监督谱聚类算法的风电场机群划分方法

在谱聚类技术的基础上,面向风电场动态等值建模,提出一种基于分裂层次半监督谱聚类算法的风电场机群划分方法。首先根据风电机组的实测运行数据,构造一个可以体现原始数据结构且能为分类提供更多有效信息的特征向量矩阵Y。进而利用获取的部分样本组的先验信息,采用自顶向下的簇分裂策略,对Y中的样本组进行半监督聚类划分,得到风电机组的机群划分结果 ,采用容量加权法计算各机群等值风电机组的参数,建立风电场的动态等值模型。以某实际风电场为例进行仿真验证,结果表明,采用所提方法建立的动态等值模型与详细模型较接近,能够较准确地反映风电场的动态响应特性。     

考虑变桨机组动态响应的风电场闭环有功控制方法

受参数与工况差异影响,风电场多机组间响应特性存在差异,难以同时完成功率参考值给定,降低了控制系统的稳态精度和动态特性。文中提出一种考虑变桨机组动态响应的风电场闭环有功控制方法,使得其能够在外部控制特性上达到或接近常规机组的水平。该方法从单机定功率控制响应特性出发,建立能反映外特性的降阶模型并验证模型精度;以风电场闭环最优动态响应为目标,综合考虑含多种不同类型风电机组的风电场运行状态与动态风速信息,并且基于降阶模型等效时间常数协调。最后,通过仿真验证了所提方法的正确性和有效性。     

计及尾流效应的双馈机组风电场等值建模研究

针对双馈机组风电场内机组间尾流的相互影响,提出一种新的风电场等值建模方法。该方法考虑尾流效应,定义了"尾流影响因子"表征各台风电机组受其他风电机组尾流影响的程度,并以此作为风电场内风电机组的分组依据。将风向作为输入,从而进行风电机组的分组以及合并等值。同时给出了合并后等值模型参数的计算方法,得到风电场的多机等值模型。仿真结果表明,利用该方法建立的等值模型较之传统的等值模型能更准确地体现风电场的功率输出特性。     

基于自适应变异粒子群算法的双馈风电机组等值建模

风电机组等值建模是风电并网研究的基础,文中提出一种基于自适应变异粒子群(AMPSO)算法的双馈风电机组等值建模方法。首先依据风力机型号进行机群划分,通过简化双馈风电机组控制策略,建立了双馈风电机组等值模型。根据模型中各参数对双馈风电机组运行特性的影响特点,将其分为暂态参数和稳态参数,采用收敛速度快、通用性强的AMPSO算法对稳态参数寻优,采用试测法辨识暂态参数。通过仿真,验证了所述等值方法精确、简便,适用于大规模风电场接入电网的分析计算。     

基于扩散映射理论的谱聚类算法的风电场机群划分

针对地形复杂或布局不规则的风电场,将谱聚类方法应用于风电场机群划分,提出了一种风电场的机群分类方法.该方法以风电机组具有相同或相近运行点为机组分群原则,应用基于扩散映射理论的谱聚类算法对风电场各机组的实测运行数据进行聚类分析,找到风电机组之间动态运行过程的相似性,从而实现对风电场内所有风电机组的聚类划分.通过算例仿真验证了所提出的机群划分方法的有效性.     

风电场及机组出力损失计算模型与方法

提出了一种风电场及机组出力损失计算模型与方法。利用风电机组的历史运行数据建立风速、风向与功率间的专家数据库,基于该数据库建立风电机组出力损失计算模型,将机组故障或弃风期间的实测风速和风向代入该模型,计算得出风电机组以及该风电场的实时功率损失及在某时间段内损失的发电量。通过利用现场数据模拟计算,验证了该计算模型与方法的有效性,可对各种原因造成的机组出力损失做出准确计算。该方法既可提高风电场的运行管理水平,还可为风电场参与电网调峰调频提供准确的数据支持。