基于氣象測量場的風電爬坡事件與功率預測.pdf

1、隨著風力發(fā)電大規(guī)模接入電網，風電爬坡事件的風險不斷增大，對電力系統(tǒng)的影響日益突出。風電爬坡是指在短時間尺度內，風功率的大幅度波動。風力發(fā)電受氣象環(huán)境條件影響，風能的波動性和間歇性特點是風電爬坡的重要原因。爬坡事件進程中的顯著風功率波動會破壞電網原有的功率平衡和頻率穩(wěn)定，對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來巨大的隱患。因此，深入研究風電爬坡事件，提高風電爬坡事件預測精度，能夠推動風力發(fā)電并網和清潔可再生能源使用，同時也對電網安全運行和優(yōu)化調度具有

2、重要作用。
　　本文的工作圍繞風電爬坡的預測展開，旨在提出爬坡時段區(qū)域風功率預測模型和風電場爬坡事件預測模型。風電爬坡事件與氣象條件變化密切相關，區(qū)域氣象信息是研究風電爬坡事件的重要數據基礎。有效關聯(lián)氣象數據和爬坡事件典型特征，建立預測模型是爬坡事件預測的關鍵。
　　多觀測點氣象測量場能夠捕捉不同位置、不同時刻的風速、風向等氣象動態(tài)變化，準確表達風電爬坡時段氣象參數的特性，這是現有其他預測方法所欠缺的。論文利用經驗正交函數分

3、解方法對氣象數據構成的氣象要素場進行空間模態(tài)分析和主分量提取，為構建風電爬坡預測模型提供數據支持。本文在分析風電場中風速分布特性和風功率特性的基礎上，對風電爬坡事件進行了數據特征分析。通過對不同爬坡定義下風功率波動的統(tǒng)計分析，深入剖析了風電爬坡事件特性。同時對氣象測量場中不同觀測站間的風速序列進行相關性分析，分析結果顯示氣象觀測站的風速序列間存在著各自不同的相關性，受地理位置、地形等因素影響。
　　為提高風電爬坡時段風功率的預測效

4、果，本文提出了一種基于氣象測量場的爬坡時段區(qū)域風功率預測方法。考慮爬坡時段風速場的動態(tài)變化，利用經驗正交函數分解，將風速資料陣分解成不同空間模態(tài)和主分量，通過多元非線性逐步回歸方法建立風速場主分量和區(qū)域風功率間的映射關系?？紤]風速預測誤差，采用區(qū)間正交函數分解，將上述模型擴展為處理非確定性數據的預測方法。實際區(qū)域風功率預測結果表明，預測模型能夠顯著提高風電爬坡時段風功率預測的精度，對存在風速預測誤差的情況具有較強的魯棒性。
　　氣