风资源预测与风电场CIM模型研究

伴随着全球范围内的常规能源总量下降以及环境污染日益严重等负面效应影响,各国都在寻找新的替代能源以利于全球的可持续发展。风能以其无污染、利用率高、利用方法简单等优点,越来越受到重视。本文主要研究了风能资源的特性和风速预测的方法以及如何建立风电场公共信息模型使得风电场更方便的参与大电力系统的统一调度。 风能资源的评估主要是对风电场的风速统计特性进行分析,其中最重要的一种体现形式就是风速的概率分布。本文首先利用双参数Weibull分布的模型对风电场的风速分布进行拟合,通过三种不同的计算方法:最小二乘法、矩估计法、极大似然估计法分别计算出双参数Weibull分布的参数值。利用不同方法获得的分布参数值计算相应的风能特征指标值,如:平均风速、平均风能密度、有效风能密度、年风能可利用时间等。经过与实际值比较说明极大似然估计法是比较精确的计算方法。 对于风电场的风速预测,本文选择了不同的预测对象:风速的分布参数预测与风速序列的预测。前者适用于对风电场中长期的风速分析和风能资源的概略计算,后者适用于风电场的实时功率输出计算。文中分别建立它们的时间序列预测模型,对每年相同月份的风速分布参数和小时平均风速进行预测,结果表明预测方法的精确度较高。 国际电工专业委员会制定了电力系统能量管理系统的应用程序接口(EMS-API),其中之一电力系统公共信息模型(CIM)。利用CIM建立整个电力系统信息的逻辑视图,以有利于系统的集成。随着风电场规模的扩大,风电场已经完全具有了并入大规模电网的条件,建立风电场的CIM模型势在必行。本文在深入学习电力系统的公共信息模型的基础上建立了风电场的简单CIM模型。