风电集群功率汇聚效应趋势性量化方法研究

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作者
曲钰
机构
[1] 东北电力大学
关键词
风电波动; 汇聚效应; 汇聚趋势; 统计分析; 时频分析;
D O I
暂无
年度学位
2019
学位类型
硕士
导师
摘要
传统能源匮乏,能源与环境危机日益严峻,大力发展可再生能源是实现能源可持续发展的必然选择。风力发电作为最具商业化开发利用的可再生能源,一直保持着持续快速发展势头,大规模风电场集群外送输电已成定势。目前,我国已在甘肃酒泉、新疆哈密等风能资源丰富地区,投建了10个10GW级风电基地。随着风电并网容量的日益增大,风电集群功率表现出汇聚效应,分析并把握风电汇聚效应的特征对于指导大规模风电并网的规划、运行等方面均具有重要的理论及实际意义。本文以风电汇聚效应为切入点,对风电汇聚效应趋势性问题进行了如下研究。首先,基于风电长期实测历史数据分析了风电集群功率汇聚效应。建立风电汇聚效应统计分析指标以及时频分析指标,通过指标计算进行了风电汇聚效应统计分析和时频域分析。基于实测数据分析发现,随着风电集群的增大,风电输出功率波动性逐渐下降,但是下降速率逐渐降低,汇聚效应存在一定的趋势性。其次,研究基于统计分析的风电汇聚趋势性量化方法。给出风电持续出力曲线分状态划分方法,建立基于改进shapley值的风电持续出力曲线分状态组合预测模型,为了检验预测模型的准确性,构建了预测精度指标评价体系。算例对传统shapley值的组合预测模型及三种单一的预测模型和本文方法进行了比较分析,并分析了状态划分数目对模型预测精度的影响,验证了模型的正确性和所提方法对于基于统计分析的风电汇聚趋势性描述的有效性。最后,研究了基于时频分析的风电汇聚趋势性量化方法。介绍了db6离散小波应用于汇聚效应分析的思路,依据系统典型的调峰、调频时间尺度,给出面向电网运行的风电频段划分方法,为量化各个频段内风电汇聚趋势性的时频特性,构建汇聚效应时频域分析指标体系。算例分为两部分,第一部分对风电机群汇聚效应的趋势性进行了量化分析,并讨论了抽样随机性对于结论的影响;第二部分对低频段风电输出功率在更大的汇聚规模下研究其趋势性。分析表明,随着风电汇聚规模的增大,各个频段风电对电网的影响程度呈指数型下降。本文研究工作可为大规模风电并网运行及规划提供依据。
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[1]
风电功率波动特性描述方法比较研究.[A].杨树德;同向前;.第三届全国电能质量学术会议暨电能质量行业发展论坛.2013,
[2]
计及环境及经济性的含风电电力系统协调优化调度研究 [D]. 
周海涛 .
东北电力大学,
2018
[3]
基于Daubechies6离散小波的风电集群功率汇聚效应的时频特性分析 [J].
崔杨 ;
曲钰 ;
王铮 ;
张鹏 ;
严干贵 .
中国电机工程学报, 2019, 39 (03) :664-674+946
[4]
风电功率超短期预测误差的非参数估计分布研究 [J].
杨茂 ;
张强 .
东北电力大学学报, 2018, 38 (01) :15-20
[5]
基于随机预测控制理论和功率波动相关性的风电集群优化调度 [J].
叶林 ;
李智 ;
孙舶皓 ;
汤涌 ;
蓝海波 ;
吴林林 ;
仲悟之 ;
刘辉 ;
张慈杭 .
中国电机工程学报, 2018, 38 (11) :3172-3183
[6]
基于模糊粒计算的风电功率实时预测研究 [J].
杨茂 ;
杨春霖 .
东北电力大学学报, 2017, 37 (05) :1-7
[7]
风电波动平抑的储能容量配置方法研究 [J].
孙玉树 ;
唐西胜 ;
孙晓哲 ;
贾东强 ;
张国伟 ;
王平 .
中国电机工程学报, 2017, 37(S1) (S1) :88-97
[8]
基于改进马尔科夫链的风电功率时间序列模型 [J].
赵宇 ;
肖白 ;
顾兵 ;
王逍祎 ;
张钰 ;
王成龙 .
电力建设, 2017, 38 (07) :18-24
[9]
风电功率波动特性的混合Logistic分布模型 [J].
杨茂 ;
马剑 ;
李成凤 ;
董骏城 ;
齐玥 .
电网技术, 2017, 41 (05) :1376-1385
[10]
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姜文玲 ;
王勃 ;
汪宁渤 ;
丁坤 ;
杨红英 .
电网技术, 2017, 41 (02) :493-499