風電功率爬坡事件的識別方法研究.pdf

1、風電功率爬坡事件是指風電功率在短時間尺度內(nèi)的大幅度波動，會對風電場及電網(wǎng)造成很大的危害。為更好地識別爬坡事件，認識和了解爬坡事件的機理，論文選用風電場的風功率觀測數(shù)據(jù)、WRF模式模擬結果，對目前常用的三種爬坡事件確定方法進行了比較分析。在此基礎上利用權重系數(shù)法、旋轉門SDT算法提出了兩種新的爬坡事件的識別方法；探討了新方法在膠東半島風電場的適用性；利用膠東半島20個風電場，結合各風電場測風塔的觀測數(shù)據(jù)、FNL再分析資料分析了大范圍爬坡事

2、件的機理。研究結果表明：
　　目前常用的三種爬坡事件的識別方法—Kamath定義、Haiyang定義和Bossavy定義，存在著一定的局限性。Kamath定義對爬坡速率快的爬坡事件識別不敏感；Haiyang定義對持續(xù)時間長的爬坡事件識別不敏感；Bossavy定義對功率波動變化快、上下爬坡過程連續(xù)的爬坡事件識別不敏感，且識別的爬坡事件持續(xù)時間偏長。相比較Bossavy定義的爬坡事件識別率最高，但也僅達到84.6％。
　　針對現(xiàn)

3、有爬坡事件識別中存在的問題，提出了兩種爬坡事件識別的新方法：改進的Bossavy定義和基于SDT算法的定義，識別率分別達到了92.7%和93.2%。爬坡實例的統(tǒng)計分析表明基于SDT算法的定義既能完整識別一般的爬坡事件，又能識別過程較為復雜的爬坡事件，爬坡事件的識別能力優(yōu)于其他方法。
　　通過對膠東半島東興風電場爬坡事件的爬坡高度、爬坡速率和爬坡持續(xù)時間等特征統(tǒng)計量的分析發(fā)現(xiàn)，提取出的爬坡事件各統(tǒng)計量的分布特征以及在向上、向下爬坡事