基于概率预测的储能系统辅助风电场爬坡率控制

大规模风电接入后,风电场的爬坡率控制对电网稳定运行有着重要意义。为此提出了基于概率预测的储能系统辅助风电场爬坡率控制方法。利用Gaussian过程回归预测对下一时段风电场输出功率进行预测,得到风电场的预测爬坡率,当预测爬坡率超出限定要求时,通过储能充放电做出补偿。基于某风电场的历史出力数据进行了案例计算,结果表明,基于Gaussian回归的单步预测精度可满足风电场爬坡率控制的要求。考虑储能充放电容量限制后,储能可减少风电场50%以上的爬坡事件。此工作为储能辅助风电场爬坡率控制提供了有效的策略,可在实践中加以应用。

浅谈高边坡工程施工的坡率控制

高边坡坡率控制广泛应用于地质灾害治理工程,同时也是一个十分复杂的过程。准确确定施工坡率控制情况,必须要提高坡率控制能力。本文结合工程实际,就高边坡工程施工的坡率控制进行了探讨。

抑制风电爬坡率的风储联合优化控制方法

利用储能平抑风电波动时,应当保证并网功率爬坡率满足国家风电并网标准中的相关要求。文中研究了抑制风电爬坡率的风储联合优化控制方法。根据国家标准中"有功功率变化"的文字说明,提出了新的风电并网功率爬坡率的数学表达,并提出同时考虑弃风和储能控制手段的风储联合控制方法,以风储联合运行的效益最大化为目标,利用风功率超短期/短期预测数据进行滚动优化控制。基于实际的风电场数据设计了算例系统,并采用遗传算法求解。结果表明该控制方法能够保证风储联合发电功率满足国家风电并网标准对风电有功功率变化的要求。