改进人工蜂群算法及在风电场群调度中的应用

针对遗传算法的停滞时间长以及粒子群算法容易陷入局部极值问题,引入一种EA和SWARM交叉算法即蜂群遗传算法(BSGA)。在蜂群算法局域搜索部分,应用遍历性较强的混沌搜索算法进行局域优化,以最大限度地避免最优解被排除的问题。将改进后的算法(BSGA-CAO)应用于我国内蒙古中西部地区风电场群的调度优化问题,与BSGA算法、粒子群算法以及遗传算法相比较,运行时间分别缩短69,23和40 s,总发电量实验结果改进率分别为8.49%,5.29%和3.36%。     

ESA对DFIG风电场并网系统静态电压稳定性影响

针对双馈式风电场接入电网影响原有电力系统静态电压稳定的问题.采用潮流方程雅可比矩阵的特征结构分析法(ESA),结合相关节点的参与程度和系统的静态电压稳定裕度,给出了正常负荷下的弱稳定区和极限负荷下的失稳区.风电场并网的简化模型在标准IEEE39节点测试系统进行仿真分析.研究结果表明:接入风电场后系统的静态稳定裕度降低,弱稳定区域扩大;风电场的接入使得系统的负荷裕度降低,但不影响失稳区和失稳模式;随着风电场有功出力的减小,风电场所在节点的参与因子逐渐增大,系统的静态稳定裕度逐渐减小,风电场所在节点逐渐成为影响系统电压稳定的关键节点.     

一种风速预测方法的探讨

风速预测对提高电网的稳定性及降低运行成本具有重要意义,但风速具有较大的波动性,导致预测精度不高．针对这种情况,利用灰色系统理论GM（1,1）模型的基本原理,依据某风电场实测数据,建立了风速预测的物理模型,对该风电场的风速进行了提前一小时预测．实验表明,其预测平均绝对百分比误差为13％,这说明基于灰色理论的风速预测模型是有效的,     

基于卡尔曼滤波法的福建沿海风电场风速订正

为进一步提高福建沿海风电场短时风速预报的准确性,运用卡尔曼滤波递推方程组对2017年9月至2018年4月福建中部沿海某测风塔不同预报时效和不同高度层下的风速进行订正,并通过误差分析来探究卡尔曼滤波法对福建沿海风电场短时(0～9h)预报风速的订正效果,以2017年10月和2018年3月作为典型月作进一步分析.结果表明,订...     

基于TMD控制的浮式风力机稳定性研究

针对浮式风力机受到各种复杂载荷而产生的稳定性问题,通过在5 MW Barge风力机机舱内配置调谐阻尼质量器(TMD),利用FAST模拟结构的动力特性,研究TMD对海上浮式风力机平台运动特性、塔顶位移以及塔架根部载荷的控制效果.此外,基于遗传算法对TMD结构参数进行优化,并比较了在无控制、无优化TMD控制以及优化TMD控...     

桂北山地风电场的鸟类撞击风机现象研究

随着对可再生清洁能源的需求增加，风电机的数量也快速增长，而风电机对鸟类造成的影响也越发明显，此情况也引起了生态学家与保护生物学家的关注.近年来的研究表明，风电机的存在会造成鸟类个体死亡以及种群数量、密度和多样性的降低.然而对于鸟类撞击风电机所造成死亡情况的研究仍有不足.笔者通过对目标风电场的风机平台进行实地寻检的方法取得研究区域内鸟类撞击风电机事件的数据；通过数据分析以及对计算过程进行修正的方式，对造成撞击事件发生的原因以及撞击概率进行调查研究，得出研究区域内鸟类撞击风电机的撞击率为18.75%,风电机对候鸟造成的影响较留鸟更大.     

广西兴安县兴安片区风电场秋季鸟类多样性及其受风机的影响

风电场建设对鸟类的影响是近年来鸟类生态学研究的热点之一。为了解广西兴安县兴安片区风电场的鸟类物种组成及其受风机的影响，本研究于2021年9-10月，采用样线法对该区域的鸟类多样性进行调查。调查结果显示，共发现鸟类10目34科68种，目、科种类最多的分别是雀形目(Passeriformes,54种)和鹟科(Muscicapidae,6种)。白头鹎(Pycnonotus sinensis)多度(49.7%)最高，其次是棕头鸦雀(Sinosuthora webbiana,19.1%)和暗绿绣眼鸟(Zosterops simplex,15.0%)。调查的各生境类型中，灌木林记录的鸟类种类(42种)最多。距风机700 m以外鸟类丰富度最高，且数量明显增加，而700 m范围内鸟类数量变化不明显。研究结果表明，鸟类受风机的影响可能与局部的地形和植被差异有关。