風(fēng)電機(jī)組短期可靠性預(yù)測模型與風(fēng)電場有功功率控制策略研究.pdf

1、風(fēng)能作為一種成熟的可再生能源技術(shù),近年來在世界范圍內(nèi)得到快速發(fā)展。然而,由于長期處于惡劣的自然環(huán)境中,風(fēng)電機(jī)組的停運率較高,降低了風(fēng)電場的運行經(jīng)濟(jì)性。同時,在電網(wǎng)的約束下,風(fēng)電場也會因為風(fēng)電功率預(yù)測誤差和風(fēng)電機(jī)組強(qiáng)迫停運產(chǎn)生一定程度的發(fā)電量損失。本文以提高風(fēng)電場運行經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo),對風(fēng)速與風(fēng)電功率預(yù)測誤差分布特性、風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)參數(shù)異常辨識方法、風(fēng)電機(jī)組短期可靠性預(yù)測方法以及風(fēng)電場有功功率控制策略進(jìn)行了研究。主要研究內(nèi)容包括：
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2、提出了風(fēng)速與風(fēng)電功率預(yù)測誤差的核密度分布模型,研究了預(yù)測誤差分布特性。采用多種典型方法進(jìn)行風(fēng)速預(yù)測,對比分析了單機(jī)風(fēng)速和風(fēng)電場風(fēng)速的預(yù)測精度。建立了基于實測數(shù)據(jù)的功率曲線,結(jié)合風(fēng)速預(yù)測方法進(jìn)行了風(fēng)電功率預(yù)測。研究了單機(jī)風(fēng)速與風(fēng)電功率預(yù)測誤差分布與風(fēng)速、預(yù)測時間間隔之間的關(guān)系。結(jié)果表明,在三種預(yù)測方法下,單機(jī)風(fēng)速的預(yù)測誤差均明顯大于風(fēng)電場風(fēng)速的預(yù)測誤差,不同風(fēng)速區(qū)間內(nèi)的預(yù)測誤差分布差異明顯,預(yù)測誤差隨預(yù)測時間間隔的增大而增大。
　　

3、②提出并建立了風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)參數(shù)廣義模糊異常辨識模型。研究了風(fēng)電場SCADA系統(tǒng)提供的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)參數(shù)與自然環(huán)境和機(jī)組工作特征的關(guān)聯(lián)關(guān)系,建立了狀態(tài)參數(shù)的預(yù)測模型,分析了影響預(yù)測模型精度的主要因素。對比了本機(jī)近期數(shù)據(jù)模型、本機(jī)歷史數(shù)據(jù)模型和其他機(jī)組近期數(shù)據(jù)模型這三類預(yù)測模型的預(yù)測精度,在此基礎(chǔ)上提出了預(yù)測模型的選擇方法和預(yù)測殘差的異常程度量化方法,最終采用模糊綜合評判進(jìn)行狀態(tài)參數(shù)的異常辨識。結(jié)果表明,廣義模糊異常辨識模型綜合了多個預(yù)測模型

4、的異常辨識結(jié)果,具有更高的準(zhǔn)確度。
　?、厶岢隽孙L(fēng)電機(jī)組短期可靠性預(yù)測模型。計及風(fēng)速與風(fēng)電機(jī)組停運率的相關(guān)性,建立了考慮風(fēng)速的風(fēng)電機(jī)組統(tǒng)計停運模型。對與自然環(huán)境密切相關(guān)的狀態(tài)參數(shù),提出了基于狀態(tài)參數(shù)概率預(yù)測的保護(hù)動作模型;對具有保護(hù)動作整定時間的狀態(tài)參數(shù),提出了基于越限時間的保護(hù)動作模型。最后,綜合考慮各狀態(tài)參數(shù)的越限保護(hù)動作概率和統(tǒng)計停運概率,提出了計及狀態(tài)參數(shù)越限的風(fēng)電機(jī)組短期可靠性預(yù)測模型。結(jié)果表明,通過對狀態(tài)參數(shù)越限概率的

5、計算,風(fēng)電機(jī)組短期停運模型的準(zhǔn)確性得到大幅提高。
　?、芴岢隽丝紤]機(jī)組短期可靠性和功率預(yù)測誤差的有功功率控制方法。分析了風(fēng)電場在無電網(wǎng)約束和限功率運行兩種情況下的發(fā)電量損失原因,在無電網(wǎng)約束情況下,通過對低可靠性機(jī)組進(jìn)行降功率控制以減小其短期停運概率。針對風(fēng)電場限功率運行情況,提出采用功率損失風(fēng)險對可能損失的功率進(jìn)行量化,并提出了多臺機(jī)組總功率損失風(fēng)險的蒙特卡洛模擬計算方法,獲取了單機(jī)功率損失風(fēng)險和風(fēng)電場總功率損失風(fēng)險的關(guān)系,提出