基于混合半云模型的相关性风速及风电场并网可靠性分析

针对现有相关矩阵法生成相关性风速的不足,文中引入风速的混合半云模型,改进风速的抽样过程。采用蒙特卡洛抽样生成具有相关性的风速样本,通过历史风速与模型结果的对比表明,所提出的改进相关矩阵法生成的风速间的相关系数与真实数据更为接近。然后,选取不同相关系数对风电场出力和并网可靠性进行分析,分析结果表明相关系数对风电场出力和可靠性有较大影响,考虑风速相关性可以得到对风电场出力和并网可靠性更加准确的分析。

基于Copula理论及时序重构技术的相关性风速模拟

风速模拟技术能够为风电场的规划及电力系统概率潮流分析提供基础数据。为考虑多风电场风速的互相关性及自相关性,首先建立基于秩相关系数与Copula函数的互相关风速初步发生模型,再根据风速的马尔可夫转移概率矩阵对多维风速时间序列进行时序重构,得到新的风速时间子序列。仿真结果表明,所提方法能够模拟出与真实风速具有相似概率分布,且同时满足互相关性和时序自相关性的多维风速时间序列,验证了方法的有效性和实用性。

考虑时空相关性的风电机组风速清洗方法

为获得完整可靠的风速数据,提出一种考虑时空相关性的风电机组机舱风速清洗方法。利用图卷积神经网络(GCN)提取风速的空间相关信息、利用双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)提取时间相关信息,建立GCN-LSTM模型重构各机组风速序列,实现对异常风速数据的识别和清洗。分析风速的时空特性及其对模型清洗精度的影响,确定最优时间尺度和机组节点数量2个重要的建模参数;以中国4个不同地形风电场为例对GCN-LSTM模型进行验证,结果表明考虑时空相关性可有效提高风速清洗精度,风速的时空相关性越高风速清洗误差越小,且该模型在不同地形风电场的风速清洗中表现出良好的鲁棒性。

计及风速相关性的风电功率预测方法研究

风电功率的准确预测对于风电场的运行控制及电力系统的安全稳定具有重要的意义,但风电功率具有典型的随机波动特性,风电功率预测存在较大的难度。针对风电功率预测准确率不理想的现状,提出一种计及风速相关性的风电功率预测模型,利用风速时空相关特性建立风电场间的功率相关性模型,由集合经验模态法和游程法求得不同变化趋势的模态分量,利用自回归条件异方差模型获得预测功率。通过风电功率预测实例的对比分析,表明考虑风速相关性可使预测误差降低35.67%,而自回归条件异方差模型可使预测误差进一步降低5.26个百分点,因此所提出的风电功率预测模型具有很好的的优越性。

考虑风速相关性的概率潮流计算及影响分析

不同风电场之间风速的相关性会影响概率潮流计算的结果。通过对多维独立随机样本进行线性变换,得到具有任意相关性的多维随机样本,从而可计算考虑风速相关性的概率潮流;针对风电场异步发电机吸收无功的特性,提出了一种描述该特性的变系数二次多项式模型。在计及负荷随机扰动的同时,研究并分析了风速相关性的变化对节点电压概率密度和支路潮流概率分布的影响规律,以及考虑相关性后对风电场并网点无功补偿容量的配置。研究算例表明文中方法是有效可行的,考虑风速相关性可以更合理的分析评估风电场对系统静态电压和支路传输功率的影响,从而可为系统规划和运行方式的确定提供更准确完善的参考信息。

计及气象因素和风速空间相关性的风电功率预测模型

建立了一种计及数值天气预报中气象因素和风速空间相关性的组合加权风电功率预测模型。首先,考虑到数值天气预报数据中的风速精确度不高,建立了基于高斯过程的数值天气预报风速修正模型,计入其他气象因素,如风向、温度、湿度、气压等,进行风电预测。同时,基于目标风电场与相邻风电场区域的风速空间相关性分析,求得其最大相关系数点的延迟时间,建立风速空间相关性预测模型。然后,基于数值天气预报偏差修正的风电功率预测模型和空间相关性预测模型,建立组合加权预测模型,并利用拉格朗日乘子法求得组合模型中各个单一模型的加权值。算例结果表明,所提模型及方法能够有效提高风电功率预测的精度。

风速相关性下的最优旋转备用容量

在兼顾系统经济性和可靠性的基础上,同时考虑负荷预测偏差以及风电出力预测偏差等不确定性因素后,研究了计及风速相关性下的电网最优旋转备用。采用成本效益分析法,建立了系统发电成本、备用成本和期望停电成本之和最小的目标函数,利用基于随机模拟的量子行为粒子群算法对其进行求解,并对相关影响因素进行敏感性分析。通过算例分析了风速相关性对旋转备用的影响,验证了所提模型和算法是可行的。

计及风速相关性的电网静态安全风险评估

电网内的多个风电场由于地理位置比较接近,具有较强的风速相关性,会影响概率潮流的结果。采用Nataf变换建立多个风电场间的风速相关性样本空间,进而得到具有相关性的风电场出力。以风速相关性下的系统当前运行状态为基础,构成预想事故集,将全概率理论与排序集采样概率潮流相结合,进行风速相关性下的电网静态安全风险随机潮流计算,并对电网安全风险进行评估。在风电接入改进IEEE 30节点系统中使用RSMCS方法进行仿真,结果表明所提方法可准确、快速地评估风速相关性下系统当前运行状态的静态安全风险。

考虑风速相关性的发输电系统可靠性评估

基于Copula函数理论,提出了一种产生多维相关风速的模型并把该模型应用于含多个风电场的发输电系统可靠性评估的蒙特卡洛模拟方法中。通过历史风速数据对模型的验证表明:与常规的矩阵变换法相比,文中所提出的Copula函数模型能够更好地保持历史风速序列的概率分布、基本统计量和相关特性。将所述模型和方法应用到含风电场的IEEE-RTS发输电可靠性测试系统中,证明了与所提出的Copula函数法相比,常规的矩阵变换法会造成对系统可靠性指标的低估。

风速相关性对概率潮流计算的影响分析

地理位置邻近的多个风电场之间,风速会具有较强的相关性。文中采用一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型和时移技术的方法,研究了风速相关性对概率潮流计算结果的影响,并对其相关影响因素进行了分析,重点研究了风速相关性对节点电压概率密度分布、满足一定电压质量要求的最大允许风电装机容量和最小无功补偿量这3方面的影响。研究结果表明,考虑风速相关性可以更合理地评估风电场对电网静态电压运行特性的影响,有利于更好地进行电网规划和确定电网的运行方式。

风速相关性对配电网运行特性的影响

配电网中不同风机间的地理位置比较靠近,风速会具有较强的相关性。采用逆Nataf变换建立了风速相关性模型,基于蒙特卡洛概率潮流和机会约束规划研究了风速相关性对配电网运行特性和风电最大装机容量的影响,并提出了改进的风电渗透率指标。研究结果表明,风速相关性对配电网运行特性和风电最大装机容量有重要的影响,考虑风速相关性可以更合理地用于指导含风电配电网的规划与运行;改进的风电渗透率指标考虑了风电出力的随机性与波动性,能更准确合理地表征风电接入对电力系统的影响。

风速相关性下的电网阻塞概率预测

大规模风电场接入电网后,由于风电具有间歇性和随机性等特点,会对电网潮流分布产生较大的影响。特别是当风速具有较强的相关性时,会造成部分线路出现输电阻塞。由于风速分布呈现非线性和尾部相关性的特点,使用广义Copula函数对风电场风速进行相关性建模,然后对其进行参数估计,并对风速相关性模型进行评价和对比,最后将特定相关性风速数据应用于潮流优化算法中。通过基于改进的小生境遗传算法的潮流优化和排序集抽样的蒙特卡洛仿真获取断面的潮流有功功率的概率分布,从而预测输电断面的阻塞概率。最后通过IEEE39节点系统的算例表明,在故障条件下风速相关性对电网阻塞有较大的影响,同时所提方法和模型是有效的。

基于运行数据的风电机组间风速相关性统计分析

统计分析风电机组间的风速相关性对风电场的等值建模、风速/风功率预测及机组集群控制优化均具有指导意义。鉴于风电机组间的风速相关性研究工作开展较少,首先构建基于风电机组输出功率为索引的风电机组实际运行数据清洗方法与流程,然后基于Copula函数理论建立风电机组间风速相关性计算方法,最后基于张北地区某风电场风电机组运行数据进行案例应用分析。案例分析结果表明,提出的数据清洗整定方法可有效消除异常数据,提高风速相关性分析基础数据的质量;不同的时间尺度、风速、风向下的相同风电机组间的风速相关系数差异较大,案例中相同两台风电机组不同条件下风速运行数据相关性最大可达0.96,最小则降为0.55,风电机组间的风速相关系数表现出的时变性和差异性对基于风速相关性的风电场等值建模、风速/风功率预测精度影响较大。

风速相关性对电力系统暂态稳定的影响

大型风电场中不同风机间的风速往往会因地理位置较近而具有一定的相关性。将随机响应面法应用于系统暂态稳定分析中,该方法能建立随机输入与输出响应之间的多项式关系,只需少量的仿真次数便可估计响应的统计信息。采用t-Copula函数建立具有相关性的风速模型,并用秩相关矩阵度量风速相关性。将变换后的风速作为随机响应面法的输入,来研究暂态输出响应的统计特性。云南电网的算例表明,风速相关性对系统暂态稳定有一定的影响,考虑风速相关性会使系统暂态稳定分析更贴近实际,对系统安全稳定运行有更明确的指导作用。

考虑风速相关性的风电穿透功率极限的改进计算

为全面分析多风电场风速相关性对风电穿透功率极限的影响,提出了一种考虑风速相关性和电网多种约束条件的风电穿透功率极限的改进计算方法。该方法采用基于拉丁超立方采样的随机模拟技术对具有相关性的多个风电场风速进行模拟,并应用基于机会约束规划理论的最优概率潮流方法,在满足包含常规机组爬坡能力约束等系统多种约束的前提下,以系统接纳风电总装机容量最大化为目标,计算风电穿透功率极限。以IEEE-30节点系统为仿真算例,采用遗传算法对该模型进行求解,验证了上述方法的有效性。仿真结果表明,通过增加爬坡能力约束能更好地反映风速相关程度对风电接入能力的影响,从而得到更符合实际的风电穿透功率极限。

风速水平空间相关性对长横担输电塔风效应的影响

以沿海某220 kV长横担角钢输电塔为原型,考虑沿横担向的脉动风速非完全相关性,采用谐波叠加法模拟该输电塔的风速时程,并基于准定常假定进行输电塔风振时域分析,得到了结构的风振响应和杆件内力。研究表明:考虑脉动风速水平向空间相关性后,横担产生显著的转角,塔头具有明显的扭转振动,并导致塔头的斜材内力增幅明显;然而,由于风速空间相关性的引入,顺风向整体脉动风载有所减小,使得全塔的风振系数减小,尤其是塔身的风振系数减幅明显。因此,长横担输电塔设计中应考虑风速水平向空间相关性对风效应的影响。

风速空间相关性和最优风电分配

风电场分布的地域多元化能够平滑风电波动。提出基于copula函数和均值-方差模型研究分布在不同位置风电场风速空间相关性和最优风电分配。利用极大似然法选取合适的copula函数描述风速间的相关关系,计算出风速间基于copula的秩相关系数,并借助最小二乘法拟合秩相关系数和风电场距离的关系。构造适合风电场的均值-方差模型优化风电的分配,其中风场的容量因子表示收益,风电前后时刻出力变化的标准差表示风险,线性相关系数用秩相关系数代替。以荷兰40个风场为例,结果表明,Gumbel copula和t copula函数较好地拟合了风场间风速的相关关系,并且,随着距离每增加100 km,秩相关系数下降0.1。通过求解均值-方差模型,得到各风场风电最优组合,相对于单个风场,风电波动下降程度最大达到70%,海上风场在降低风电波动中作用较大。在此模型指导下,可以选择最优风电分配策略,降低风电波动给系统带来的风险和成本。

风速相关性产生新方法及对电网电压稳定影响

风速随机性导致风机输出功率不稳定,继而对电力系统电压稳定产生影响。同一地区相邻风电场风速变化具有相关性,进一步增大了对电力系统电压稳定的影响程度。本文提出一种相关风速产生新方法并应用于多风电场电力系统电压稳定分析,利用改进帕克-希恩(PS)算法产生相关正态变量,将概率变换到威布尔分布空间得到符合要求的风速相关性矩阵,再将所产生矩阵应用于潮流分析并进行奇异值分解,确定多风电场电力系统静态电压稳定程度。以风速相关的四风电场电力系统为例,证明了应用改进PS算法产生相关风速比传统的Cholesky方法更精确。以实际37节点电网为例,仿真分析了风速相关性对静态电压稳定的影响。

含具有风速相关性风电场的发输电系统可靠性评估

提出了一种改进相关矩阵蒙特卡罗模拟法与拉丁超立方采样法相结合的多维相关风速抽样方法,并把该方法应用于含多个风电场的发输电系统可靠性评估。通过实际风速数据对模型的验证表明:提出的风速相关模型能够充分保持实际风速数据的概率分布,基本统计量和相关特性。将该模型和方法应用到MRTS可靠性测试系统中,证明了该方法适用于含具有风速相关性的风电场的发输电系统可靠性评估。并通过算例,对风速相关性程度、风电场接入位置和风能渗透水平三个因素对含风电场的发输电系统可靠性的影响进行了分析。

基于风速相关性的风电场群汇聚效应分析

多个风电场汇聚后的输出功率特性具有明显的汇聚效应,这是处于不同位置风电场风能资源差异性的外在体现。本文运用Copula理论对地理位置相近地区风速的相关性进行量化分析,进行最优Copula函数类型选择以及参数的确定。通过对两两风电场风速相关性的量化分析,提出一种能够反映风电场群输出功率汇聚效应的Monte Carlo模拟方法。在已知风速历史数据的前提下,分析了场间风速含有相关性对风电场群汇集后输出功率特性的影响,从而为风电场群功率外送输电容量规划提供必要的参考。