計(jì)及風(fēng)電機(jī)組發(fā)電可靠度的風(fēng)電場(chǎng)有功功率控制策略.pdf

1、隨著風(fēng)電技術(shù)的不斷發(fā)展，風(fēng)電裝機(jī)容量不斷增加，風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)各機(jī)組地理位置分布愈加廣泛，同一時(shí)刻不同位置的機(jī)組所處的環(huán)境狀態(tài)差異明顯，使不同風(fēng)機(jī)的出力存在差異。風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)機(jī)組的健康狀況與其出力情況有密切關(guān)系，各機(jī)組的健康程度決定了整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行可靠性。為提高風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行可靠性，并能更好地執(zhí)行電力系統(tǒng)調(diào)度部門下達(dá)的有功功率控制指令，在下一控制周期內(nèi)針對(duì)各機(jī)組發(fā)電可靠度進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)內(nèi)各機(jī)組功率分配尤為重要。文章以提高風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)行可靠性為目標(biāo)，對(duì)風(fēng)速與風(fēng)功

2、率預(yù)測(cè)方法、風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)功率優(yōu)化調(diào)度策略進(jìn)行了深入研究。首先，通過風(fēng)速與風(fēng)功率預(yù)測(cè)得到每臺(tái)機(jī)組在全功率運(yùn)行狀態(tài)下的出力大??；其次根據(jù)機(jī)組各狀態(tài)參數(shù)提出機(jī)組發(fā)電可靠度模型；最后根據(jù)電網(wǎng)的調(diào)度指標(biāo)和機(jī)組的發(fā)電可靠度，以風(fēng)電場(chǎng)總發(fā)出功率可靠性最大為目標(biāo)，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)中各風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度，從而提高了風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行可靠性。論文的主要內(nèi)容包括：
　　①建立風(fēng)速預(yù)測(cè)模型。基于SCADA數(shù)據(jù)，建立組與組之間的數(shù)據(jù)相關(guān)性的訓(xùn)練矩陣，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和基

3、于Adaboost_BP改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對(duì)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明不同的樣本和時(shí)間尺度，風(fēng)速預(yù)測(cè)的精確度與所采用的訓(xùn)練模型有很大關(guān)系。通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，當(dāng)時(shí)間尺度、訓(xùn)練數(shù)據(jù)元素個(gè)數(shù)、單步多步、測(cè)試樣本等模型參數(shù)相同的情況下，Adaboost_BP預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度高但預(yù)測(cè)時(shí)間較長(zhǎng)。
　?、诮⒘孙L(fēng)功率短期預(yù)測(cè)模型。通過 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法將風(fēng)速與其對(duì)應(yīng)的風(fēng)功率作為訓(xùn)練輸入以得到其相互之間的關(guān)系。分析了預(yù)測(cè)風(fēng)速與實(shí)際風(fēng)速兩種風(fēng)速作為

4、模型輸入對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)的影響。研究結(jié)果表明，通過預(yù)測(cè)風(fēng)速值替代實(shí)際風(fēng)速值作為風(fēng)功率預(yù)測(cè)模型的輸入可減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)帶來的誤差與抽樣過程和數(shù)據(jù)傳輸過程中產(chǎn)生的噪聲影響。
　?、劢C(jī)組發(fā)電可靠度模型。通過對(duì)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行風(fēng)速溫度相關(guān)的擬合與異常狀態(tài)修正，建立包含工況信息的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)參數(shù)體系。定義參數(shù)異常指數(shù)PAI對(duì)狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行描述，并得到狀態(tài)參數(shù)異常程度與該參數(shù)對(duì)應(yīng)的權(quán)重。將狀態(tài)參數(shù)的異常程度按照其權(quán)重組合，得到該機(jī)組的發(fā)電可靠度。