考虑波动趋势和相关性的多风电场模拟出力数据生成方法

为构建多风电场出力序列以便为电力系统规划与运行提供依据,在深入分析风电场出力波动特性的基础上,提出了一种考虑多风电场出力波动趋势和相关性的模拟出力序列建模方法。首先,将各风电场出力序列划分为多个顺序连接的风过程,将其定义为局部的波动过程,并定量表达得到反应出力局部极值和变化趋势等特征的拟合参数;然后,在对特性相近月份聚合后,统计拟合参数,并从拟合参数的角度分析各风电场出力的相关性,构建描述互相关性的Copula函数;最后,结合Copula函数序贯抽样多风电场的拟合参数,构建具有显著相关性的模拟趋势序列,并重构为模拟出力序列。提出的方法从波动过程的角度考虑了局部相关特性,避免了以往只关注整体相关性而不能很好模拟局部特性的问题。对中国某省两风电场进行了仿真模拟,在满足局部相关特性的同时,两风电场的历史与模拟序列的互相关性和统计特性基本一致,验证了方法的有效性,为电力系统随机生产模拟、电力系统风电接纳能力评估等奠定了基础。     

大规模风电基地无功补偿方案分析

随着我国风电的大规模开发,风力发电占总装机容量的比例越来越大,电压问题对电网稳定运行带来不稳定因素。分析风电场、大规模风电基地有功出力变化的时间尺度特性;研究风电机组、风电场、大规模基地在不同有功出力的情况下的无功电压时间尺度特性以及各类无功补偿(静态与动态)装置无功补偿时间尺度特性。结合风电基地接入电网最佳运行功率因素提出风电场、大规模风电基地无功补偿设备设计方案。     

考虑风电出力相关性的输电网规划

在风电大规模并网的背景下,考虑风功率不确定性以及多个风电场随机输出功率之间的关联特性成为电网规划中必须考虑的关键因素。本文采用Copula理论研究了邻近风电场随机出力间的关联特性,并通过蒙特卡洛模拟技术对大规模风电接入后的直流概率潮流特性进行了分析,在此基础上,构造了基于逐步倒推法的输电网规划模型。以我国西北两座实际风电场的历史出力数据为样本,对基于Copula理论构建的风电随机出力相关性模型进行了准确性评估,并将其接入Garver 6节点系统,构建了仿真算例,验证了本文所提模型及算法的可行性。仿真结果表明,输电网规划中考虑风电出力相关性具有重要意义。     

基于Copula理论的风电出力相关性建模及在输电网规划中的应用

在风电大规模并网的背景下,考虑风功率不确定性,以及多个风电场随机输出功率之间的关联特性,成为电网规划中必须考虑的关键因素。采用Copula理论研究了邻近风电场随机出力间的关联特性;并通过蒙特卡洛模拟技术对大规模风电接入后的直流概率潮流特性进行了分析;在此基础上,构造了基于逐步倒推法的输电网规划模型。以中国西北两座实际风电场的历史出力数据为样本,对基于Copula理论构建的风电随机出力相关性模型进行了准确性评估;并将其接入Garver 6节点系统,构建了仿真算例,验证了所提模型及算法的可行性。仿真结果表明,输电网规划中考虑风电出力相关性具有重要意义。     

考虑风电出力偏差和调度经济性的风电接纳水平优化

采用威布尔风速分布模型,给出风电出力偏差期望值,并分析风电出力偏差给常规机组和风电并网运行的经济性带来的影响.在此基础上,建立综合考虑常规机组发电成本与风电场运行经济性的多目标经济调度模型,采用多目标粒子群优化算法,以风电出力预测值作为基准来定量优化与评估风电接纳水平.算例表明,该模型能够平衡常规机组与风电场运行的经济性,从经济性角度评估系统接纳风电的能力并为电网调度和风电场运行与规划提供一种依据.     

风氢互补发电系统构建初探

为了解决风力发电输出功率的不平稳性和电压的波动性,以解决并网的瓶颈问题,提出风氢互补发电系统,将风力发电输出“波谷”对应的可控出力作为风电场能保证恒定输出的功率,“波峰”至“波谷”之间对应的不可控的出力,采用“波峰”制氢进行“削峰”、“波谷”氢气发电进行“填谷”的方式进行平衡。并以如东风电场为例进行了实例分析与计算,结果证明采用该风氢互补系统基本能保证发电输出平衡,是解决风电并网有效可行的途径。     

基于MATLAB及PSASP的风电场并网潮流改进算法

风电场并网潮流计算一般将风电场当作PQ节点或PV节点,其有功出力一般被设定为所有风机额定有功出力之和。通过建立风力发电机及风电场稳态模型,考虑风电场出力与并网点电压之间的相互作用,提出了风电场并网潮流的新算法,并基于MATLAB及PSASP平台编制了风电场并网潮流计算程序。结合算例验证,新算法准确性得到了提高,且收敛性较好,从而实现了对风电场并网潮流算法的改进,具有很高的实用性。     

基于聚类分区的风电场无功电压优化控制策略

随着风电渗透率的不断增大,并网风电场的机端电压稳定面临巨大挑战。研究了风电场内部各节点的无功电压特性,提出一种基于机组有功出力聚类分区的无功电压优化控制策略：通过自动电压控制系统获取风电场当前的电压指标与实际运行数据,计算出风电场的无功需求;以历史有功出力数据对场内机组进行模糊C聚类分区;利用改进的粒子群算法寻找最优无功分配方案,对每一区域进行无功电压控制。在MATLAB上进行仿真,与传统根据各机组无功容量进行分配的方案进行对比,仿真结果表明,所提控制策略能够有效改善风电场并网点电压控制性能,减小风电场内机组机端电压的波动。     

考虑风电机组旋转备用的风电系统备用容量计算

文章提出变速风电机组旋转备用概念和实现算法,设置风电场出力上限,利用风电机组出力可控性,实现风电场间互补备用,减少常规机组提供的备用容量。采用 K-均值聚类算法对风电场历史数据进行聚类分析,分析风电场功率预测偏差引起的风电系统备用需求的概率分布。设定电网安全运行置信度,计算常规机组所需提供的备用容量值。结果证明,风电机组旋转备用和良好的风场风资源互补性可以减少常规机组所需提供的旋转备用容量,多风场聚合为一个等值风场,可以减少调度出力给定值。     

一种考虑时空分布特性的区域风电功率预测方法

为了有效解决风电场数据丢失时直接相加法无法进行区域风电功率预测的问题,提出了一种考虑时空分布特性的区域风电功率预测方法.为降低模型的复杂性,根据风电场及风能信息对子区域进行具体分析.在此基础上,利用相关系数法,选择风电场出力与子区域出力间相关系数绝对值大的风场为基准风电场.以所选基准风电场预测功率为输入,利用神经网络方法,直接预测各子区域功率,整个区域预测结果为各子区域预测值之和.算例结果表明:利用相关系数法选择基准风电场无需大量历史数据支撑,原理简单易于实现;模型与风电场所采用的预测系统无关,易于工程推广应用;模型无需考虑非基准风电场功率预测情况,成本更低、效益更高;采用该模型后子区域预测误差比直接相加的方法降低了5％,整个区域预测误差仅为20.8％.     

用于提高电网中风电渗透率的混合储能容量优化分析

为提升电网中风电渗透率,通过提出由电池、超级电容器和抽水蓄能构成的混合储能系统,构建缓和风电并网时不稳定性的双层容量优化模型。首先,提出了风电典型场景和极端场景的提取方案,获得充分逼近原风电出力场景的场景集合。然后,使用小波包分析法,配置电池和超级电容器的容量用来平抑风电功率波动,并在电力系统中利用抽水蓄能进行削峰填谷,建立双层混合储能容量优化模型对储能容量进行优化。最后,利用某风电场一年输出功率数据,对改进的 RTS-96 系统进行仿真验证并分析。算例结果表明：建立的双层混合储能容量优化模型在确保经济性的条件下提升了风电渗透率。     

风力发电系统中SVG的电气二次设计应用实例

风资源的不确定性和风电机组本身的运行特性使风电机组的输出功率是波动的,导致出线并网功率因数不合格、电压偏差、电压波动和闪变等问题,对于大容量风电场接入系统时还存在稳定性问题;同时系统电压的波动也会对风机的正常运行造成影响,上述问题都可以通过合理的配置无功补偿得到改善。本文结合具体工程实践介绍了SVG在风电场升压站设计中的注意事项以及应用SVG之后电网电能质量的改善情况。     

基于PSO算法的风电场储能容量优化计算

本文提出为风电场配置合理容量的储能设备,用于平滑其输出功率的随机波动,并建立了储能容量优化配置的数学模型。该模型以风电弃风率最小化和储能投资成本最小化为多目标函数,以有功功率偏差率来衡量平滑效果,应用粒子群算法（PSO）对该模型进行求解,可以快速、精确地求得最优储能容量值,使得风电场的综合效益实现最优。算例表明,该研究可以较小储能成本及弃风率实现风电场功率的平滑输出。     

风电场储能容量合理取值范围分析

风电场配置适当的储能容量可以有效改善因风速变化而造成的输出功率波动。针对怎样选取储能容量较为经济合理问题,在结合一种所需储能容量计算方法的基础上,提出了评判风电场输出改善效果的两种指标。通过详细分析储能容量合理取值受到的各种影响因素,利用储能容量成本及风电场输出功率平滑效果辅助判据,得出风电场储能容量合理的取值范围。     

风电场尾流干涉效应及布局优化研究

为探寻风电场尾流干涉效应及定量预报不同风电场布局下整体输出效能,从工程中预报单台风电机尾流效应使用最普遍的Jensen模型出发,基于风电场布局中上游风力机对下游风力机的遮蔽效应及遮蔽模式,构建尾流干涉效应数学模型,编制风电场尾流干涉效应预报程序,研究齐位排列方式下风电场整体输出效能随风电场规模、行列间距及风向角的变化规律,以及错位排列方式下风电场整体输出效能随错位间距和风向角的变化规律。结果表明：不同风电场规模下整体输出效能均随着行列间距的增大而增大,不同行列间距下整体输出效能均随着风电场规模的增大而减小;不同错位间距和风向角下风电场整体输出效能差异明显,需根据风电场所在地风向来合理安排风力机行列间距,以最大化整体输出效能。研究可为工程中预报任意风电场布局下风电机组尾流干涉效应及合理化设计风电场布局提供技术支撑。     

基于径向基神经网络的风电场无功补偿优化算法

 针对风电场无功补偿容量计算工作量大、计算过程复杂的问题,提出了应用径向基神经网络优化风电场无功补偿容量计算的方法。首先建立了含风电场的电力系统潮流计算模型,以某风电场实际有功功率作为模型的输入,计算该风电场所需的无功补偿容量;以有功功率作为输入数据,以计算所得的无功补偿容量作为目标输出,建立径向基神经网络,并对该神经网络进行训练。用训练后的径向基神经网络代替潮流计算模型,对该风电场所需无功功率进行计算,结果表明,该方法计算复杂度比潮流计算模型低,计算量少。研究表明可用训练后的径向基神经网络模型代替潮流计算模型,实时计算风电场无功补偿容量。     

小型水平轴风力机特征风速的确定与气动特性的实验研究

应用WASP软件,在认为风速服从两参数Weibull分布前提下,对内蒙古4个地区的风资源进行分析,推导出特征风速的计算公式,计算内蒙古4个地区的切入风速和额定风速;然后从低成本角度出发,优化风力机的特征风速,缩短风轮直径,降低制造工艺难度,来优化设计风力机;最后通过风力机气动实验分析和风力机单位面积发电量模拟计算进行了对比验证。结果表明:采用特征风速优化后设计的新翼型风力机输出功率得到提高,并且在实际风场中比传统翼型风力机单位面积发电量平均提高了28.0%.     

风电功率波动的相似性研究

随着风能的大规模开发利用,风电在电网中所占的比例逐渐增大,风电的波动给电网的稳定运行带来许多不利影响,风电功率波动研究逐渐成为风能研究领域的热点课题。基于风电场实测数据,提出一种功率相似性分析方法,首先对原始数据进行必要的处理以及滤波,然后提取功率时间序列的特征值,将原始数据序列转化为特征值序列,从而减少了数据样本点,通过计算特征值序列之间的动态时间弯曲距离,实现了风电功率波动的相似性分析。通过分析某风电场两年的历史数据,验证了本方法具有较强的实用性。     

The investigation on computational grids in wind turbine positioning optimization using greedy algorithm

In this paper, the effect of the computational grids on the wind turbine positioning optimization is studied. The linear wake flow model is used to calculate the turbine wake flow. The power law is used to model the power curve of wind turbine. Greedy algorithm with repeated adjustments is introduced to solve the wind turbine positioning problem, with the target of maximizing the total power output of wind farm. Square grid and triangle grid with various orientations are used to discretize the area of wind farm. Three numerical cases are introduced to study the effect of the computational grids on the optimized results. The results show that the optimized power output can be improved through choosing appro- priate grid orientation. The suggested grid orientations for single direction wind case and multi-direction wind case are given.