计及风电机组发电可靠度的风电场有功功率控制策略

【摘要】：随着风电技术的不断发展,风电装机容量不断增加,风电场内各机组地理位置分布愈加广泛,同一时刻不同位置的机组所处的环境状态差异明显,使不同风机的出力存在差异。风电场内机组的健康状况与其出力情况有密切关系,各机组的健康程度决定了整个风电场的运行可靠性。为提高风电场运行可靠性,并能更好地执行电力系统调度部门下达的有功功率控制指令,在下一控制周期内针对各机组发电可靠度进行风场内各机组功率分配尤为重要。文章以提高风电场运行可靠性为目标,对风速与风功率预测方法、风电场内功率优化调度策略进行了深入研究。首先,通过风速与风功率预测得到每台机组在全功率运行状态下的出力大小;其次根据机组各状态参数提出机组发电可靠度模型;最后根据电网的调度指标和机组的发电可靠度,以风电场总发出功率可靠性最大为目标,对风电场中各风电机组进行优化调度,从而提高了风电场的运行可靠性。论文的主要内容包括:①建立风速预测模型。基于SCADA数据,建立组与组之间的数据相关性的训练矩阵,利用BP神经网络法和基于Adaboost_BP改进的神经网络法对风速进行预测。研究结果表明不同的样本和时间尺度,风速预测的精确度与所采用的训练模型有很大关系。通过对比发现,当时间尺度、训练数据元素个数、单步多步、测试样本等模型参数相同的情况下,Adaboost_BP预测模型的预测结果准确度高但预测时间较长。②建立了风功率短期预测模型。通过BP神经网络法将风速与其对应的风功率作为训练输入以得到其相互之间的关系。分析了预测风速与实际风速两种风速作为模型输入对预测结果会的影响。研究结果表明,通过预测风速值替代实际风速值作为风功率预测模型的输入可减少训练数据带来的误差与抽样过程和数据传输过程中产生的噪声影响。③建立机组发电可靠度模型。通过对状态参数进行风速温度相关的拟合与异常状态修正,建立包含工况信息的风电机组状态参数体系。定义参数异常指数PAI对状态参数进行描述,并得到状态参数异常程度与该参数对应的权重。将状态参数的异常程度按照其权重组合,得到该机组的发电可靠度。④建立了基于风机分组的风电场内有功功率优化调度模型。根据每台机组风功率出力的预测数据与发电可靠度,在满足电网调度指令的前提下,提出了考虑机组发电可靠度的多目标风电场功率优化调度策略。通过优化调度提高风电场发电的安全性和稳定性。 【关键词】：功率优化调度 风速预测 风功率预测 发电可靠度
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-18
• 1.1 研究背景与意义8-9
• 1.2 研究现状9-16
• 1.2.1 风速与风功率预测研究现状9-12
• 1.2.2 风功率优化分配研究现状12-15
• 1.2.3 存在的问题15-16
• 1.3 本文主要研究内容16-18
• 2 风速与风功率数据处理方法研究18-26
• 2.1 引言18
• 2.2 风机选择18-22
• 2.2.1 SCADA系统18-19
• 2.2.2 风速与风功率数据归一化19-20
• 2.2.3 零功率点数据的处理20-21
• 2.2.4 风机选择过程21-22
• 2.3 模型数据的预处理22-24
• 2.3.1 SCADA数据处理23-24
• 2.3.2 模型训练和测试矩阵建立24
• 2.4 小结24-26
• 3 风速与风功率预测模型26-42
• 3.1 引言26
• 3.2 人工神经网络基本原理26-27
• 3.3 风速预测模型27-36
• 3.3.1 单步与多步的风速预测模型27-30
• 3.3.2 训练样本数对模型精度的影响分析30-31
• 3.3.3 基于Adaboost_BP的风速预测模型31-36
• 3.4 风功率预测36-40
• 3.4.1 风功率预测模型建立过程37-38
• 3.4.2 风功率预测范围38-40
• 3.4.3 风功率预测结果40
• 3.5 小结40-42
• 4 基于风速预测的风电机组发电可靠度评估方法42-52
• 4.1 引言42
• 4.2 风电机组状态参数选择与拟合方法42-47
• 4.2.1 描述风电机组运行状态的参数选择42-44
• 4.2.2 状态参数拟合与修正44-47
• 4.3 风电机组发电可靠度评估47-50
• 4.3.1 状态参数异常程度量化47-48
• 4.3.2 状态参数异常辨识过程48-49
• 4.3.3 风电机组发电可靠度49-50
• 4.4 小结50-52
• 5 风电场内有功功率优化调度52-62
• 5.1 引言52
• 5.2 风电机组网络结构分类52-55
• 5.3 基于遗传算法的风电场内有功功率优化调度55-58
• 5.3.1 优化目标55-57
• 5.3.2 遗传算法基本原理57
• 5.3.3 约束条件57-58
• 5.4 算例分析58-61
• 5.4.1 优化过程58-59
• 5.4.2 优化结果59-61
• 5.5 本章小结61-62
• 6 结论与展望62-64
• 致谢64-66
• 参考文献66-72
• 附录72
• A作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录72
• B作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目情况72

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