基于CBAM-LSTM的风电集群功率短期预测方法

风电功率的精准预测对我国实现“碳达峰”、“碳中和”的目标具有重要意义。传统的风电功率预测方法往往忽视了时间序列数据中的长期依赖关系和空间相关性,导致预测结果不准确。为了解决这个问题,文中提出了了卷积块注意力机制(Convolutional Block Attention Module, CBAM)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合的模型。首先,使用CBAM对风电功率时间序列数据特征和数值天气预报中蕴含的空间特性进行提取,该模块能够自适应地学习时间和空间上的重要特征;然后,将提取的特征输入到LSTM层结构中进行功率预测。为了验证所提方法的有效性,使用中国吉林省某风电场的数据集进行验证,实验结果表明,与其他功率预测方法相比,文中所提方法平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)平均降低2.67%;决定系数(R-Square, R2)平均提高23%;均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)平均降低2.69%。

基于自适应优化AP聚类与BP加权网络的多区域复合短期风电功率预测

精准的风电集群区域功率预测对电源侧的竞价上网具有重要意义。由于同一地区多个风电场受气候影响波动程度相近,可看作具有时空相关性的风电场群,并以此进行集群的合理划分。为此,提出一种基于自适应优化近邻传播(AP)聚类与反向传播(BP)加权神经网络的多区域复合短期风电功率预测模型。首先,通过粒子群优化算法(PSO)优化AP聚类方法对风电场群的历史数据进行集群的聚类与划分;然后,根据得到的最优聚类结果构建风电场群子区域样本训练集;最后,利用基于相关系数权重的BP神经网络对各子区域进行功率预测。算例结果表明:所提方法在24 h日前预测相较传统叠加法与单一BP神经网络可提高1.35%和2.62%的精度,可表明该模型具有优越的预测性能。

保持主导振荡模态的双馈风电场动态聚合等值方法

针对风电场详细建模出现的“维数灾”问题,计及双馈风电机组各控制环节与系统振荡模态的关系,以保持等值前后主导振荡模态一致为目标,提出考虑风电机组多时间尺度级联特性的风电场站等值聚合方法。首先考虑风电机组多控制环节级联建立风电场状态空间模型;其次,利用振荡能量级判别系统主导振荡模态,并基于参与因子分析不同模态的关键影响因素;在此基础上,以主导振荡模态的关键影响因素为分群指标,结合自编码器进行数据降维处理,经改进聚合算法聚类和拓扑变换获取等值参数等环节后得到等值模型。最后,在Matlab平台分别搭建单机模型和含24台双馈风电机组的风电场模型,验证了所提等值方法的有效性。

集群化发展模式下风电场预测、规划及控制关键技术综述

随着我国风电行业的快速发展,规模化发展风电对能源转型的推进至关重要。然而,由于风电场所处的复杂环境和高昂的建设运营成本等因素,集群化发展模式下的风电场面临着一系列技术难点和挑战。因此,文中针对集群化发展模式下风电场的建设和运营,重点总结了相关的预测、规划及控制关键技术。文中围绕风电场集群的关键技术与研究思路进行了归纳总结;针对风电场集群的特点,包括风资源量化表征与预测技术、多风电场协同优化规划技术以及多风电场控制与运行技术进行了详细探讨,对于每个技术领域,分析了当前的研究现状和取得的成果;最后,阐明了风电场集群建设和运营关键技术领域的发展趋势,并指出了待解决的技术难点,通过总结这些技术的研究成果为我国风电的规模化、集群化开发提供参考。

拒绝服务攻击下的风电场群优化调度研究

电力系统网络层与物理层的深度耦合使得电力系统遭受网络攻击的风险不断上升。风电场群调度系统是自动化调度系统中的复杂信息物理系统,其对于实现发电计划、新能源消纳有重要作用。鉴于网络攻击可以改变调度的最优有功分配,甚至影响电力系统的稳定,文中提出随机受限的拒绝服务攻击下风电场群调度系统模型,该模型在已有风电场群有功调度的基础上,结合Bernoulli分布模拟攻击数据的丢失,制定相应攻击指标模拟攻击方的攻击路线,并以粒子群优化算法对模型进行求解,最后通过某风电场群的仿真调度系统验证所述方法的有效性。

基于多目标原子轨道搜索算法的风电场集群最优经济调度

随着环保意识的增强以及风电渗透率的不断攀升,使得电力部门对含风电系统的经济调度提出了更高的要求。为了在降低污染物排放及促进风电消纳的同时将发电成本控制在最低,建立了考虑环境与经济指标的风-火多随机变量经济调度模型。该模型中的目标函数考虑了火力发电成本、风力发电成本、弃风惩罚成本及污染气体排放。采用多目标原子轨道搜索算法进行模型求解,该算法在传统原子轨道搜索算法的基础上添加了存档机制、网络机制以及领导者选择机制,具有较强的多目标优化执行能力。结合修改后的IEEE30节点算例进行仿真分析,结果验证了所提模型的可行性以及多目标原子轨道搜索算法求解此类问题的有效性。

计及电压稳定性约束的海上风电场集群VSC-MTDC组网优化方法

海上风电场将朝深远海、集群化方向发展,多端柔性直流输电技术(voltage source converter based multi-terminal direct current,VSC-MTDC)对远距离、大规模海上风电接入系统表现出明显优势,因此有必要对海上风电场集群VSC-MTDC组网优化进行研究。考虑到风电场集群出力的聚集效应会影响电气设备的容量配置,以及陆上电网的公共连接点(point of common coupling,PCC)电压稳定性对大规模风电接入容量的影响。文中推导了PCC点电压稳定性指标,并引入了“N+”原则对电气设备进行容量配置,提出一种计及“N+”原则和PCC点电压稳定性的海上风电场集群VSC-MTDC组网优化方法。采用改进的NSGAⅡ算法对海上风电场集群VSC-MTDC系统进行分析。算例结果表明,按“N+”原则进行容量配置可以更好提高收益,考虑PCC点电压稳定性虽然会增加投资成本,但能够提高PCC点电压稳定性。

适应风电场宽频振荡研究的模糊度量层次聚类法

为助力“双碳”目标实现,推动风电产业发展,研究并治理风电场并网宽频振荡问题迫在眉睫。为建立适用于风电场振荡研究且能准确高效反映实际风电场输出特性的仿真模型,提出基于模糊度量的层次聚类法,改善传统综合层次聚类算法使用距离度量造成的聚类结果偏移。利用F检验法定量评价聚类效果,横向比较F评分确定最优聚类方案,纵向比较确定最优聚类分群数。评价结果表明,模糊度量层次聚类法的聚类效果良好。最后采用PSCAD结合青海省海南新能源基地风电场实例进行了仿真分析,验证了模糊度量层次聚类法对风电场聚类的适用性。

考虑风电场并网性能差异的风电集群有功控制策略优化

为更合理准确地控制大规模风电集群接入多重嵌套断面场景下的新能源出力,提出了一种考虑风电场并网性能差异的风电集群有功控制优化策略。该控制策略考虑了新能源发电量、各风电场的指令功率输出偏差值及指令功率输出与实际功率输出偏差值三个方面的影响。在不满足网络安全约束的情况下,将根据风电场并网性能差异实施强制触发策略。通过仿真算例验证了该策略可实现对风电集群有功出力的精确控制,并有效提高了风电的消纳率。

计及尾流效应的风电场短路故障动态等值建模

快速、准确分析大型风电场短路特性具有重要的工程应用价值,而尾流效应影响下风电场各机组短路特性差异大,需建立风电场短路故障时等值模型.提出一种考虑尾流效应影响的风电场短路故障动态等值方法,首先定义尾流效应因子反映机组受尾流效应影响程度,并采用尾流效应因子作为分组依据,缩小尾流效应影响下组内各机组运行状态差异性.为提高非对称短路故障下的等值模型有效性,分析风电场短路时正、负、零三序网络的构成,提出适用于零序集电网络的等值方法,搭建平台并加以验证.仿真结果表明,该风电场短路故障动态等值模型能准确反映尾流效应影响下风电场有功、无功短路输出特性.

区域风电场群集中式功率预测系统设计

为实现对区域风电场群集中式功率的准确预测,提出并设计了一种适应性强、维度高的预测模型。首先,通过AHP分析法发现影响区域风电场群集中式功率预测系统的五个必要因子;然后,构建预测评估模型得到其设计附加值的数据构建状态空间模型;接着,将该状态空间模型在人工智能的数据空间中进行部署并加以神经网络训练;最后,对这一预测系统模型进行实证验证,发现其数据吻合度较高。该预测模型可以用于对区域风电场群集中式功率进行预测,具有较广泛的应用价值。

高比例风电并网系统线路过载问题研究

以风电为代表的可再生能源电源会增加电力系统的不确定性。为了实现高比例可再生能源电力系统的状态估计和风险评估,提出一种基于典型场景聚类的高比例风电并网系统线路过载安全风险评估方法。利用K-means算法构建系统典型场景,结合风险理论对线路过载这一风险指标进行评估,表征线路潮流波动和系统状态的变化。IEEE39节点系统验证了所提方法的有效性。结果表明,系统典型场景的变化直接影响到电力系统的运行情况和风险指标。其中,在风电水平较高和负荷水平较低的场景下,系统的风险指标较高。

大模型辅助的大型海上风电场集电系统拓扑优化

集电系统拓扑优化是大型海上风电场规划建设的核心问题,本质上是一个涉及多约束、多目标的复杂混合整数优化问题。针对该问题,提出了一种基于大语言模型(large language model,LLM)辅助的大型海上风电场集电系统拓扑优化方法。首先,基于大语言模型辅助对风电机组群进行聚类,通过链式提示法使LLM理解优化目标,并利用LLM将大型海上风电场分割为若干小型区域,以降低优化问题维度,提升求解速度和质量。然后,构建集电系统拓扑优化模型,基于混合整数线性规划求解器,获得海上风电场的最优集电系统拓扑设计方案。最后,利用1个含有75台风电机组的大型海上风电场系统进行方法性能验证,仿真结果表明:与传统优化技术相比,所提方法获得的聚类风机数量更加均衡,在考虑拓扑功率损耗的同时,生成的拓扑方案经济性最优。LLM在集电系统拓扑辅助优化中具有较高的有效性,为海上风电场集电系统拓扑设计优化提供了一种新思路。

考虑SVG控制模式的风电场系统中频谐振分析与抑制

目前对集群风电场谐振的研究多集中于次同步与高频谐振问题,缺乏对含静止无功发生器(SVG)的集群风电场中频谐振机理的深入探索.针对空载线路投入导致的风电场区域系统中频谐振问题,根据谐波线性化理论,分别建立定功率因数控制与恒无功控制模式的SVG序阻抗模型以及直驱风机序阻抗模型.采用阻抗分析法,发现SVG采用定功率因数控制将扩大风电场区域系统中频负阻尼范围,增加风电场区域系统发生中频谐振的风险,因此提出一种基于SVG电压前馈施加低通滤波器的谐振抑制措施,实现对风电场区域系统的阻抗重塑,以减小风电场区域系统负阻尼区间.最后通过仿真验证了理论分析和所提谐振抑制措施的正确性.

基于两步处理的大型海上风电场分布式运行功率优化方法

随着海上风电场逐步走向大型化,尾流效应对风电场发电效率的影响加剧。已有风电场尾流控制方法的计算负荷较大,优化效果有限。对此,基于风电场网络的更新与分簇,提出一种两步功率优化方法。基于海上风电场尾流效应完善网络化定义,提出将优化分为两个阶段以处理优化动作对风电场网络和功率的影响;引入谱聚类方法实现网络分簇,结合改进的平衡优化算法进行高效求解,并通过分簇更新与优化迭代的结合实施两步优化策略。案例仿真结果表明,相对于集中式优化,所提出的方法优化效果接近,求解时间显著缩短;与单步优化相比,在具有复杂尾流关联的场景下,能以增加一定的求解时间为代价,获得更大的功率增益。最后,对不同规模风电场和分簇数量进行了探究,所提出方法对大型海上风电场具有较好的应用前景。

基于风电机组聚类的风电场有功分层分配策略

针对风电场传统有功功率平均分配策略造成风电机组运行损伤差异性大、机组调整和启停次数多等问题,提出基于风电机组聚类的降功率分层分配策略。考虑实际风电机组调控能力,设计基于鲸鱼优化算法(WOA)的改进极限学习机(ELM)风电机组功率预测模型。构建实际风速、实际发电功率和预测功率的三维特征矩阵,提出基于模拟退火遗传算法(SAGA)的改进模糊C均值(FCM)聚类模型。以预测功率平均值和标准差、最大降功率值确定机群和机组调度优先级序列,构造“机群-机组”的两层分配策略,减少调整机组和停机机组的数量、提升风电机组损伤均衡性。结合某风电场实际工况,设计限功率模式不停机与停机的分配策略验证方案,对比分析3种不同策略的分配效果,算例结果验证了提出的分配策略的有效性。

考虑故障弃风影响的海上风电场集群MTDC系统规划

当前海上风电开发呈现集群化与深远海化特征,多端直流(MTDC)系统因其在大容量风电功率远距离输送中经济性优、可控性强等优点,逐渐成为大规模海上风电场集群并网接入的重要方式之一。围绕大规模海上风电场集群MTDC系统规划问题,提出了一种海上风电场集群MTDC系统故障下的弃风率指标,并构建了兼顾投资成本与风电场弃风率的海上风电MTDC系统优化模型。算例分析表明,该优化模型和指标能够有效优选规划方案,并且可在保证经济性的同时降低风电场的弃风率。

计及调峰辅助服务的风电场/群经济制氢容量计算

针对“双碳”目标下风电深度消纳及电网灵活性提升的规模化风电制氢经济容量配置问题,该文提出计及调峰辅助服务的风电场/群经济制氢容量计算方法,实现单个风电场及省级风电最佳制氢容量计算。在计及电解水制氢系统规模化成本效应的情况下,以净现值最大为目标,考虑电网调峰需求,构建制氢容量经济优化目标函数,对电解水制氢系统的初始投资成本、制氢电价、氢气售卖价格、电解槽转化率和设备退化率等参数进行敏感性分析,并在其基础上预测未来风电场/群制氢经济性。通过吉林省49个风电场进行算例分析,结果表明,风电制氢参与调峰辅助服务市场能够在最大化消纳风电、提升电网动态调节能力的同时,计算出49个风电场及吉林省省级最佳经济制氢容量。该文为风电场/群制氢容量配置提供有效计算方法。

基于改进降噪自编码器和多元时序聚类的海上风电功率预测

针对海上数值天气预报(NWP)精度低、气象因素复杂等特点,提出一种基于改进的双向降噪自编码器(BDAE)和多元时序聚类的短期海上风电功率预测方法。首先,利用Toeplitz矩阵逆协方差聚类(TICC)进行风况相似性分类,即根据30、70、100 m海上NWP风速进行多元序列实时分割与聚类;然后,针对不同风况类型分别建立可提取过去、未来双向有效信息的改进BDAE修正模型,以修正轮毂高度风速的预测误差;最后,基于修正后的轮毂高度风速以及其余NWP数据,利用TICC算法划分气象相似类型,并在此基础上建立对应的海上风电功率预测模型。采用国内某海上风电场数据进行实验验证,结果表明所提方法能提高海上风电功率预测精度,具有一定工程实用价值。

Initial Exploration of Wind Farm Cluster Hierarchical Coordinated Dispatch Based on Virtual Power Generator Concept

China has made many strides in large-scale development and centralized integration of wind power in recent years.The wind power penetration of some regions has reached a high level,which brings significant challenges for power system dispatch due to the inherent variability and uncertainty of wind resources.To increase the dispatch capabilities of wind power generation,the spatial smoothing effect among adjacent wind farms needs to be fully utilized.This paper presents the concept of hierarchical coordinated dispatch for wind power based on a new concept of a virtual power generator.The spatial smoothing effect of wind power is analyzed first.Next,the virtual power generator method of a wind farm cluster is defined and established.Then,the hierarchical coordinated dispatch mode is compared with an existing wind power dispatch mode for individual wind farms.Finally,the proposed concept is implemented on a simulation case to demonstrate applicability and effectiveness.