基于风速衰减因子法的大型风电场尾流效应模拟方法研究EI北大核心CSCD

在大型风电场尾流计算中,多台风机的尾流叠加方法一直是个难点。传统的尾流叠加方法均基于实际风速值,导致模型复杂、计算必须依据气流流经风机的顺序,且由于风机尾流之间的覆盖关系较为复杂,容易出现漏算、重复计算的问题。提出风速衰减因子(尾流风速与来流风速之比,Rv)及基于风速衰减因子的风电场尾流计算方法,称为风速衰减因子法(Rv法)。该方法物理意义明确、简单易行,可按照任意风机顺序进行计算,避免漏算、重复计算问题。此外,基于实例风电场,采用法模拟了尾流影响下全部风机的功率情况,对比显示模拟结果与实测数据较为一致(相关性系数0.86);采用Rv法模拟了风电场三维尾流分布,并与实测风廓线进行了对比,对比结果显示在大气稳定条件下,模拟结果与实测数据较为一致。     

考虑预测功率变化趋势的风电有功分群控制策略

风电随机性和波动性导致有功功率调节难度大,为此提出了考虑功率预测趋势的风电有功动态分群控制策略。该策略利用风电超短期功率预测信息和风电场实时运行状态将风电场动态划分6类机群,给出了对风电功率先降后升和先升后降2种非单调变化趋势风电场群的功率预处理方法。在此基础上,确定了各类风电场群的控制原则,通过分析有功功率调节能力给出具体分配方法。利用国内某风电基地超短期功率预测数据进行仿真,验证了所提策略的有效性,结果表明通过风电场动态分群和优化控制,能够实现风电场有功功率的平滑控制,减少输出功率的波动次数。     

基于机舱风速数据的风电场弃风电量计算方法研究

为准确评估风电场弃风时段的电量损失,提出了一种新的风电场理论功率与弃风电量计算方法—机舱风速法。该方法基于风电机组正常运行时段的输出功率与机舱风速计的测量风速建立映射关系,再应用到弃风时段,计算风电场的理论功率与弃风电量。为研究该方法的可靠性,分析了仪器测量偏差、风机尾流波动性、开停机状态对理论功率计算结果的影响,并给出了开、停机状态下机舱测量风速的换算方法。采用风电场实测数据对机舱风速法进行了验证,验证结果显示机舱风速法计算的理论功率的相关性系数平均为0.9960,均方根误差平均为1.87%,理论电量误差平均为0.68%。与已有方法相比,机舱风速法计算精度高,便于区分电量损失来源,能针对不同开机方案进行灵活设置。机舱风速法不需要建立测风塔,但如能引入测风塔数据修正机舱风速,有可能进一步提升计算精度。     

风火联运源端系统有功优化运行分层协调思路

中国风资源与负荷中心逆向分布的特点客观上形成了含集群风电的多电源联运源端系统,其中最典型的是风火联运源端系统,提高其发电的控制灵活性对于促进风电消纳十分重要。针对"三北"地区风火联运源端系统特点,提出在调度中心和源端发电单元之间建立有功优化运行层,对局部分散的风电场和火电机组进行协调控制,从而提高源端电力的控制灵活性,充分利用消纳空间以提高风电利用率;其中,异特性多类型机组联运的控制复杂性问题、强刚性风火联运源端系统应对可再生能源发电波动性难题是实现源端系统有功优化运行的关键难题。文中从区域风电场群协调模式、多空间尺度分层协调模式以及多时间尺度逐级精细化策略3个方面提出了相应的解决思路;在此基础上,提出多时空尺度分层协调有功优化运行体系,并梳理相应的运行性能评价指标;最后,着重从体系中风火协调层、集群风电协调层两个角度阐述关键技术问题。     

风电功率相关性分析

通过对风电功率的相关性分析,可更加直接地掌握风电场、风电场群、风电基地三个层次的互补特性,对风电基地规划、电网的安全稳定运行都有着重要的指导意义。本文利用酒泉地区风电场的实测功率数据,通过相关系数法研究风电场、风电场群和风电基地在1~10 h三种不同时间尺度的风电功率相关性,研究功率相关性随不同时间尺度的变化规律。最后利用时移数据的相关系数法分析风电场、风电场群的功率上下游关系,其结果与地理分布情况一致。