風(fēng)電預(yù)測(cè)技術(shù)及其運(yùn)行分析.pdf

1、能源與環(huán)境問(wèn)題的進(jìn)一步惡化，加速了可再生能源的發(fā)展。較其他新能源發(fā)電技術(shù)，風(fēng)力發(fā)電技術(shù)成熟、發(fā)電成本低，且易實(shí)現(xiàn)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，因此逐步成為能源與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的主力軍。風(fēng)速預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度關(guān)系到風(fēng)電系統(tǒng)的調(diào)度計(jì)劃，風(fēng)電大規(guī)模并網(wǎng)必將對(duì)系統(tǒng)安全、穩(wěn)定產(chǎn)生影響。風(fēng)速預(yù)測(cè)是應(yīng)對(duì)大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)運(yùn)行問(wèn)題的重要手段。本文圍繞風(fēng)能的隨機(jī)波動(dòng)性及間隙性，對(duì)風(fēng)速預(yù)測(cè)修正及經(jīng)濟(jì)調(diào)度問(wèn)題進(jìn)行了研究。主要包括預(yù)測(cè)分析、預(yù)測(cè)誤差修正、風(fēng)功率波動(dòng)性分析、儲(chǔ)能系統(tǒng)容

2、量配置以及考慮風(fēng)功率預(yù)測(cè)可信度的經(jīng)濟(jì)調(diào)度與決策分析等一系列研究?jī)?nèi)容。
　　(1)本文首先對(duì)風(fēng)速分布特性進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上提出一種風(fēng)速綜合修正預(yù)測(cè)模型，該模型由風(fēng)速組合預(yù)測(cè)模型與預(yù)測(cè)誤差修正模型組成。其中，組合預(yù)測(cè)模型由時(shí)間序列和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，且BP模型的輸入量由歷史數(shù)據(jù)和時(shí)間序列得到的殘差值組成。分析了風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差的主要成因，提出一種新的預(yù)測(cè)誤差修正模型——經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(Empirical Orthogonal Funct

3、ion,EOF)模型，該模型可以對(duì)風(fēng)速誤差值進(jìn)行EOF分解，提取主要變量后，再經(jīng)過(guò)EOF回歸模型建立誤差修正模型，具有展開(kāi)式收斂快、能以少數(shù)幾項(xiàng)逼近原場(chǎng)狀態(tài)等優(yōu)點(diǎn)。對(duì)比單一的時(shí)間序列模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，風(fēng)速綜合修正預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于短期風(fēng)速預(yù)測(cè)中，能夠更好地預(yù)測(cè)風(fēng)速的變化趨勢(shì)。
　　(2)風(fēng)功率波動(dòng)是風(fēng)電并網(wǎng)研究的主要內(nèi)容。本文將符號(hào)時(shí)間序列方法應(yīng)用于風(fēng)功率波動(dòng)分析中，針對(duì)風(fēng)功率數(shù)據(jù)的非均勻分布，提出一種自適應(yīng)分區(qū)的方法，該方法可

4、以根據(jù)數(shù)據(jù)序列分布的密集程度，實(shí)現(xiàn)區(qū)域的非均勻分割，以便反映數(shù)據(jù)的變化情況。以符號(hào)序列直方圖為基礎(chǔ)，通過(guò)直方圖求逆實(shí)現(xiàn)了原始數(shù)據(jù)序列關(guān)鍵區(qū)域的定位。最后以某一風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)風(fēng)功率數(shù)據(jù)驗(yàn)證了本文方法的有效性，為風(fēng)電功率調(diào)度提供參考。
　　(3)采用分區(qū)擬合的思想，將風(fēng)功率預(yù)測(cè)誤差分區(qū)，在每個(gè)區(qū)間中應(yīng)用β分布擬合后，加權(quán)求得全區(qū)域的誤差分布函數(shù)。基于此建立了考慮預(yù)測(cè)誤差分布的風(fēng)電場(chǎng)儲(chǔ)能容量的數(shù)學(xué)模型。該方法將儲(chǔ)能容量表示為缺失容量的函數(shù)，

5、并詳細(xì)介紹了儲(chǔ)能容量與誤差累計(jì)分布函數(shù)和荷電狀態(tài)的關(guān)系。最后提出一種新的系統(tǒng)容量缺額的評(píng)價(jià)指標(biāo)，用于比較儲(chǔ)能容量?jī)?yōu)化效果?？傊摲椒梢栽谝欢ǜ怕仕较缕揭诛L(fēng)功率預(yù)測(cè)誤差帶來(lái)的功率波動(dòng)，同時(shí)降低對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的要求。
　　(4)從變速風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的空氣動(dòng)力學(xué)特性出發(fā)，對(duì)風(fēng)功率概率統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行了分析，應(yīng)用非線性變換技術(shù)實(shí)現(xiàn)了風(fēng)功率均值與協(xié)方差的快速計(jì)算?；诖吮疚膶?duì)含風(fēng)電系統(tǒng)的線路負(fù)載率進(jìn)行了分析，算例通過(guò)對(duì)風(fēng)速概率分布進(jìn)行重復(fù)隨機(jī)抽

6、樣，計(jì)算相應(yīng)的風(fēng)電場(chǎng)功率輸出值，接著采用固有潮流計(jì)算方法對(duì)系統(tǒng)各狀態(tài)量進(jìn)行分析，最終可通過(guò)概率統(tǒng)計(jì)方法對(duì)各狀態(tài)量的概率進(jìn)行描述，驗(yàn)證了該方法的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。結(jié)論表明:該方法計(jì)算方便，也為進(jìn)一步對(duì)風(fēng)電并網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行及對(duì)系統(tǒng)的影響分析提供了基礎(chǔ)。
　　(5)為最大限度的捕獲風(fēng)能，最大功率跟蹤研究一直是風(fēng)電技術(shù)行業(yè)關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。本文從變速風(fēng)力發(fā)電機(jī)組空氣動(dòng)力學(xué)模型入手，在最大功率跟蹤算法——爬山搜索法的分析基礎(chǔ)之上，引入模擬退火算法中

7、概率函數(shù)的定義式，用于定義自適應(yīng)步長(zhǎng)，從而使跟蹤開(kāi)始時(shí)具有較好的動(dòng)態(tài)特性和在跟蹤結(jié)束時(shí)具有較好的穩(wěn)態(tài)特性。在Matlab環(huán)境下，建立了變速風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)模型，仿真分析了風(fēng)速變化對(duì)輸出功率的影響，改進(jìn)的跟蹤算法能夠使輸出功率最終穩(wěn)定在新的工作點(diǎn)上，且具有較好的穩(wěn)態(tài)特性和動(dòng)態(tài)特性。
　　(6)含風(fēng)電系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)調(diào)度的研究，可為大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)運(yùn)行提供相關(guān)對(duì)策。本文針對(duì)風(fēng)電出力預(yù)測(cè)水平的局限性，首先建立了風(fēng)功率預(yù)測(cè)可信度模型，完善了風(fēng)功率預(yù)測(cè)誤