风电场动态分析中风速模型的建立及应用

考虑风电场内机组间尾流效应的风速模型能较准确地描述风速扰动下风电场输出功率的波动,使研究结果更具有实际意义和价值。该文分析了风力机背面风速的计算方法,提出应用风电场及场内风电机组通常可得到的数据,根据在某风向上游风力机对下游风力机的遮挡及遮挡面积的不同,建立考虑机组尾流效应的风速模型,此方法适合于由任何台数风电机组组成的大型风电场风速建模。将输出风速与电力系统分析程序,DIgSILENT/PowerFactory相连,形成了以风速为基础的风电场与电力系统相互影响研究的计算程序,分析了尾流效应对风电场输出特性的影响。

不同风速模型和可靠性指标对风电可信容量评估的影响

目前关于风电可信容量的研究存在风速模型和可靠性指标的选取缺少依据的问题。为此,比较了实测风速法、实测风速均值法、概率抽样法、时间序列分析法所产生的风速序列用于发电系统可靠性评估效果的差异,并分析原因。结合well-being框架内的风险、临界、健康状态的概率、频率、持续时间及失负荷量等可靠性指标,分别应用于风电可信容量评估。利用基于序贯蒙特卡洛模拟的可信容量求解方法,通过加入风电的IEEE-RTS算例,结合2种风速场景,对比分析了不同风速模型和可靠性指标对发电系统可靠性和风电容量可信度评估的影响,并针对评估需求给出选用建议。

风力发电系统动态仿真的风速模型

风力发电机组不同于火电等传统发电机组的最大之处在于其原动机功率的本质不可控,这是由风速的易变性和不可控性造成的。风速状况对风力发电系统的性能有着重要的影响,也使得风速模型成为风力发电系统仿真模型的重要部分。该文针对风速随机变化的特性,在风速统计特性研究的基础上,用自回归滑动平均(ARMA)方法建立了具有一定功率谱密度特性的风速模型。对该模型所模拟的风速序列进行了分析和验证,并与现有仿真程序中风速模型的结果进行了对比,结果表明该文提出的ARMA模型能够有效地产生动态分析和仿真所需的风速序列。

强风环境非平稳风速模型及应用

提出了强风环境非平稳风速分析模型。该模型将风速记录分解为时变平均风和零均值平稳脉动风分量两部分,给出了经验模型法确定时变平均风的步骤并重新定义了风特性参数的计算公式。分别采用非平稳和平稳风速模型进行了1 851小时实测强风资料的风特性参数计算并做了对比分析。结果显示非平稳模型计算得到的紊流强度和积分尺度较平稳模型小,而平均风速及相干函数的衰减系数则相当接近,非平稳模型较平稳模型更适合描述强风特性。

基于时序和随机风速模型的含风电场发电系统充裕性评估

建立基于蒙特卡洛模拟(MCS)的含风电场发电系统可靠性评估模型,包含时序和随机风速模型的建立及序贯和非序贯蒙特卡洛模型的建立,并把该模型应用到RBTS测试系统中。由不同风速模型和不同MCS方法构成4种组合可靠性评估模型,本文分析4种组合模型的系统缺电概率LOLP、缺供电时间期望LOLE、期望缺供电量EENS、可靠性指标,并确定时序和随机风速模型及序贯和非序贯MCS方法对系统充裕性的影响,同时分析了风电场装机容量、系统峰值负荷等因素对系统充裕性指标的影响。

风电机组动态分析适用风速模型

为研究风电传动系统气动耦合作用下的动载荷变化规律,提出了低频风和高频风描述的风速模型,并用窗口平均方法实现高频风截除和低频风提取。通过对低频风特性和方法特点的分析,证明了风速模型的有效性;通过对时间参数的影响分析,指出该风速模型具有良好的时间尺度性。该风速模型能有效应用于风电系统相关动态问题的研究。

大型风力机模拟系统中的三维风速模型研究

该文在比较了几种风速模拟方法后,给出了自回归算法(AR),明确提出AR算法中的最优阶数、最优采样周期的选取。模拟风轮转矩时,之前通常取风轮的平均高度处风速作为输入参量,而实际风力机的风轮直径不断增大,会产生较大误差。针对上述问题,该文引入高度变量,基于功率谱密度(PSD)方法得到任意高度的风速序列,选择适当的风源,拟合得到三维风速模型,提高了研究当前大型风力机的精确度。

水平轴风电机组短时风速模型研究

提出一种建立水平轴风电机组短时风速模型的方法,首先根据自然风短时风速的湍流特性,建立自然风短时风速模型;然后研究风轮旋转效应和塔影效应对自然风短时风速的影响,建立包括风轮旋转效应和塔影效应的水平轴风电机组的短时风速模型。对建立的短时风速模型进行仿真分析,证明该方法建立的水平轴短时风速模型能客观地反映自然风短时风速流经风电机组的短时风速动态过程。

基于FCM-等值风速模型的风功率日前预测

由于风速的随机性、间歇性,以及风电场内各机组风速、功率的分散性,给风功率预测带来了较大难度。在计算风速线性相关的权值基础上,提出了改进模糊C均值聚类算法(fuzzy c-means,FCM)的风速模型,建立了风电场等值风速与改进FCM风速的关系函数。以某风电场实测数据进行验证,结果表明:所提风电功率预测方法算法简单;该方法预测精度提高了71.35%。在该风电场不同日周期下,验证了所提预测方法的有效性和普适性。

计及杆塔绕流效应的风速模型及其对风电机组输出功率的影响研究

风电场中电力杆塔对风的遮挡可能造成下游风电机组输出功率的降低,为了分析杆塔遮挡对下游风电机组迎风风速的削弱作用,提出了一种基于亚临界雷诺值的杆塔绕流风速模型,该模型计及了尾流效应、山体地形、随机风向三个因素,研究了杆塔绕流对风电机组输出功率的影响;通过理论评估值与山西某风电场的实际监测数据的对比分析可知:在一些特定环境下,绕流效应对风电机组输出功率的影响不可忽视。因此,有必要评估杆塔绕流效应对风电机组输出功率的影响,为风电机组的微观选址提供理论指导。

综合考虑风剪切塔影效应的脉动风速模型

风速是影响风机输出功率的重要因素。运用谐波叠加法在Matlab软件中进行仿真建模和分析,建立脉动风作用下的模型,并使用Von Karman目标功率谱对模拟风速谱进行校核,以保证风速时程曲线的准确性。通过分析风机风轮和塔架等特点,阐述了风速和方位角的关系。综合考虑脉动风、风剪切和塔影效应对轮毂风速、平均风速的影响,通过分析风轮扫掠面上各点的风速动态模型,得到模型时空分布特性。结果表明,该模型既考虑自然风的突变性和不确定性,又考虑了风机自身结构特性引起的风速周期性波动,能够理想的反映实际风速,对于模拟风机运行状况具有直接意义。

连续状态马尔科夫链风速模型及其在风电系统可靠性评估中的应用

基于连续状态马尔科夫链模型提出一种时序风速模拟模型。该模型利用Box-Cox技术将风速序列变换为服从正态分布的序列,进而在多维正态概率空间内构造变换数据的连续状态马尔科夫链模型。在此基础上,利用Box-Cox反变换将正态序列变换为风速序列,进而得到时序风速的连续状态马尔科夫链。采用实测风速数据验证本文模型的有效性,结果表明:本文提出的模型可保持原风速的概率分布和自相关特性。采用IEEE-RTS可靠性测试系统验证本文模型的应用性,结果表明:本文模型可用于含风能的电力系统发电可靠性评估。

基于风速模型的风电机组动态转矩前馈控制技术

对基于风速模型的风电机组动态转矩控制技术进行研究。首先基于扩展Kalman滤波器构建风速估计模型,利用风电机组空气和结构动力学特性建立动力学方程并对其进行线性化。在利用扩展Kalman滤波器进行状态观测器设计时,采用连续离散混合类型的迭代方式构建风速估计模型。然后利用该风速模型估计出风轮气动转矩,利用估计出的气动转矩建立风电机组动态转矩前馈控制算法,并给出了控制算法稳定性设计方法。最后以国内某厂家2MW风电机组为例,对风速估计前馈控制算法进行了仿真和现场测试验证。结果表明,风速模型的估计值与现场实测值吻合度较高,风速相关性达98.4%,基于风速模型的风电机组动态转矩控制方法可以有效降低风电机组关键部位的极限载荷。

基于MATLAB的风力发电系统风速模型的研究

风能的随机性和间歇性,会导致风电过程的不稳定。分别介绍了基于四分量组合模型、威布尔分布模型、ARMA模型生成风速时间序列的方法。为研究这三种不同的方法,使用MATLAB工具对给定参数下的数学模型进行建模仿真,通过与实测风速数据对比,验证所建模型的有效性。对这三种时间序列进行功率谱分析,阐述各种方法的优缺点及适用情况,为实验室进行风力发电系统的模拟研究提供理论依据和重要支撑。

一种Lévy指数的非高斯风速模型模拟方法

常用的威布尔分布由于具有高斯特性,不能精确描述风速性能,为了更准确地描述风速的非平稳、非高斯特性,建立一种Lévy指数风速模型,并结合安装时间相近、运行环境相似的6台2 MW风电机组轮毂处风速进行研究,对比威布尔分布指数变化及Lévy指数变化区间。结果表明:威布尔分布无法体现出机组服役期间的差异性,而Lévy指数较小的机组轮毂处风速较稳定,中间区域机组轮毂处风速受其他机组尾流与主流风速的共同干扰,容易在轮毂处增强瞬时湍流强度,加速部件退化。Lévy指数非平稳、非高斯风速模型可为进一步分析机组所受风载荷提供支持,同时也为风电机组的微观选址及机组部件的后续维护提供参考。

基于粒子群算法的组合风速模型参数提取方法

真实风速模型构建是风电机组控制系统在实验环境下实现故障检测的重要保障。针对风电机组控制系统经验参数提取方法的不足,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的四分量组合风速模型多参数自动提取方法。该方法分为两步,以三分量模型参数和随机风分量模型参数为多维输入,风速预测值与真实值之间的均方根误差(RMSE)为目标输出,通过建立PSO算法寻优RMSE的最小值得到最佳的四分量模型参数;将得到的参数代入四分量组合模型得到风速预测值,并和实际测得的风速进行对比验证,使得四分量模型参数的提取更加智能化,提高其准确性并降低风速预测过程的时间成本。

考虑ARMA风速模型半直驱风电行星齿轮传动系统动力学分析

针对半直驱风电行星齿轮系统的变速变载的特点,考虑风速变化引起的外部载荷激励,采用自回归-滑动平均(ARMA)方法建立模拟风速模型,在考虑时变啮合刚度、啮合阻尼等因素的基础上,采用集中参数法建立了行星齿轮传动系统平移-扭转耦合动力学模型。并采用四阶龙格-库塔法,求解1.5 MW半直驱风力发电行星齿轮传动系统的动态响应。

组合风速模型研究与模拟

主要介绍了随机变量可以分解成的4个分量,以及这4个分量在变量发生随机变化时的主要作用。并将这一原理移用到风速标量中(暂时忽略风向矢量),使1个随机的风速模型分解为基本风、随机风、阵风、渐变风4个分量,代表了风速模型的稳定性、随机性、突变性和渐变性,并以表达式定义了各个分量,且以1个简单的示例模拟了一段短暂时间的风速模型。

基于Copula函数的多维时序风速相依模型及其在可靠性评估中的应用

风速模拟是对含风电的电力系统进行可靠性评估的先决条件。基于Copula函数和马尔科夫过程理论,提出了一种多维时序风速相依模型及该模型的两阶段蒙特卡洛模拟方法。该模型将多维相依关系分解为单维风速时间序列的短期相依关系和多个风速序列之间的同期相依关系。利用1阶连续状态马尔科夫链描述风速时间序列的变化规律;利用Copula函数捕捉风速序列中存在的短期相依关系和同期相依关系。通过实际风速数据对模型进行了验证,结果表明提出的模型能够较好保持风速序列的概率分布、自相关和互相关特性。将该模型应用到IEEE-RTS可靠性测试系统中,结果表明上述模型能够直接用于风电场可靠性效益评估。

基于风电场动态时空关系的风速分布模型研究

通过测风塔风速和风向数据计算风电场各机组的动态空间位置,基于Matlab平台在综合风电机组尾流效应和时滞效应数学模型的基础上,建立了风速在各台风机上的分布模型。算例以实际风电场为研究对象,将测风塔的实测数据输入该模型计算场内各风机风速,分析了尾流和时滞因素对风速模型及风电场出力的影响,结果表明尾流降低出力、时滞平滑出力。最后将风速模型转换成全场输出功率模型,并与风电场实测出力数据进行比较,验证了所建风电场风速模型的有效性。