风电出力的波动特性及预测方法研究

风能作为一种清洁能源,其有效利用对于全球能源互联网技术的发展具有重要意义。风电出力具有随机性、间歇性、波动性和不确定性的特点,这给电力系统的安全稳定运行及调度计划的合理制定等方面带来了挑战。基于大量实测数据,对风电出力的波动特性及其预测方法进行研究。首先,利用统计学的方法对风电出力在日内、日间、月度、季度等不同尺度下的平均值变化特点进行散点统计,并利用概率论对各时间尺度下的概率密度分布规律进行分析;其次,采用自回归模型与滑动平均模型相结合的时间序列法对风电出力进行短期预测。算例分析表明,风电出力具有不同时间尺度下的规律性,且文中所用预测方法误差较小,具有实用价值。     

新型变电站网式安全围栏设计

针对变电站使用的传统网式安全围栏提示和警告作用不明显的问题,设计一种新型网式安全围栏,通过加装红外对射感应元件和声光报警元件,起到时刻防止人员误入带电间隔,保证人员安全的目的。通过基于Zig Bee和红外对射探测器组成的无线传感器网络,实现区域内安全围栏拉网和红外对射的一体化布防。通过后台系统对站内安全围栏布置情况进行监测,可及时发现人员误入及围栏布置错误等问题。现场试验表明,该网式安全围栏增强了检修人员工作环境的安全性,可有效防止人身伤害事故的发生。     

风电场出力的纵向时刻概率分布特性

提出一种新的纵向时间序列分析法,基于实测历史数据,统计365 d或更长天数内每天同一时刻的风电出力,得到96个不同时刻的概率分布结果,并通过函数拟合归纳出由分段函数表达的风电出力概率特征,在此基础上实现对风功率预测值的预评估。算例分析表明,经该方法得到的各时刻概率分布分段函数对不同年份数据有较好的适用效果,对不同置信水平下的预测值预评估效果较好,进一步说明纵向时刻概率分布特性是风电出力的固有属性。