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风电出力特性研究及其应用

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:58:34
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风电出力特性研究及其应用【摘要】:随着并网风电规模的扩大,风电在给人们提供清洁能源的同时,也给电网的控制、运行、规划等带了一系列的不良影响。而造成这些不利影响的本质原因,是风资源固

【摘要】:随着并网风电规模的扩大,风电在给人们提供清洁能源的同时,也给电网的控制、运行、规划等带了一系列的不良影响。而造成这些不利影响的本质原因,是风资源固有的随机波动性。目前,风电出力波动性研究已经成为了风力发电领域的一个研究热点。对于含有多个并网风电场的区域电网来说,风电场集群的波动性与单个风电场相比,有哪些异同,是一个亟待探讨的问题。本文先明确了风电出力波动性的产生机理和影响因素,给出了一些衡量风电出力波动性的指标,这是后续研究的基础和必要条件。然后分析了风电出力波动性的时空效应。时间效应方面,主要分析了风电出力在不同时间尺度下,大幅波动和小幅波动出现概率的差异。空间效应,也就是区域风电场集群相对于单个风电场波动性减弱的规律,即平滑效应。主要分析了平滑效应的产生机理、影响因素、量化指标及可能的电网应用。为调度方案的调整提供参考是风电出力波动性研究的一个重要应用。本文针对在保证电网安全运行的前提下尽可能减少弃风量这一问题进行了讨论。基于相关分析理论,根据风电场之间的互相关系数及其相关的排队算法,对限风电时的风电场弃风顺序进行了排队,给出了区域风电出力在各风电场之间进行分配的优化方案。并从经济性和波动性两个角度,通过和其它方案的比较分析,验证了该方案在风电功率分配方面的优越性。最后,根据马尔科夫理论,给出了基于马尔科夫链对风电出力波动量状态进行预测的方法和流程。该方法的核心是状态转换思想,重点是划分状态、生成初始概率向量和概率转移矩阵。通过将波动量状态预测的结果和真实状态进行比较,验证了该方法的有效性。且对该方法而言,n步预测和一步预测的结果是非常接近的。根据波动量的预测状态,提出以常规能源为备用,对风电波动性引起的有功不平衡进行平滑的策略和方案,将可能是未来间歇式能源波动性研究的一个有意义的方向。 【关键词】:风电场集群 功率波动 平滑效应 功率分配 波动状态预测
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM614
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-11
  • 第1章 绪论11-20
  • 1.1 课题背景及研究意义11-14
  • 1.2 电波动性国内外研究现状14-18
  • 1.2.1 波动性规律14-16
  • 1.2.2 波动性建模16-17
  • 1.2.3 平抑波动17-18
  • 1.3 本文所做的工作18-20
  • 第2章 风电出力波动性分析20-31
  • 2.1 引言20
  • 2.2 区域风电场介绍20-21
  • 2.3 电出力波动性概述21-24
  • 2.3.1 随机波动性的产生机理及影响因素21-22
  • 2.3.2 波动量的定义22
  • 2.3.3 波动量的概率分布22-24
  • 2.4 风电波动性的时间效应24-25
  • 2.5 风电波动性的空间特性—平滑效应25-29
  • 2.5.1 平滑效应定义及产生机理25-27
  • 2.5.2 平滑效应的衡量及影响因素量化分析27-28
  • 2.5.3 算例区域风电场的平滑效应分析28-29
  • 2.5.4 平滑效应的应用29
  • 2.6 本章小结29-31
  • 第3章 基于风电出力相关性的风电功率分配31-48
  • 3.1 引言31
  • 3.2 相关分析理论31-34
  • 3.2.1 自相关性和互相关性概述31-32
  • 3.2.2 互相关性的表征32
  • 3.2.3 自相关性的表征32-34
  • 3.2.4 相关分析的意义34
  • 3.3 相关性指标及其它波动性指标的分析计算34-40
  • 3.3.1 互相关性计算结果34-36
  • 3.3.2 自相关性计算结果36-37
  • 3.3.3 其它波动性指标37-39
  • 3.3.4 波动性指标综合分析39-40
  • 3.4 限风电时的功率分配优化方案40-46
  • 3.4.1 研究意义40-41
  • 3.4.2 基于相关分析的功率分配优化方案41-42
  • 3.4.3 功率分配优化方案的评价42-43
  • 3.4.4 算例计算结果及分析43-46
  • 3.5 本章小结46-48
  • 第4章 基于马尔可夫链的风电出力预测分析48-62
  • 4.1 引言48
  • 4.2 马尔科夫基本理论48-51
  • 4.2.1 马尔科夫链的定义48-49
  • 4.2.2 马尔科夫链的特性49-50
  • 4.2.3 概率转移矩阵50-51
  • 4.3 基于马尔科夫链的风电出力波动量状态预测51-54
  • 4.4 算例分析54-60
  • 4.4.1 一步波动量状态预测54-57
  • 4.4.2 n步波动量状态预测57-60
  • 4.5 本章小结60-62
  • 第5章 结论与展望62-64
  • 5.1 结论62-63
  • 5.2 不足与展望63-64
  • 参考文献64-70
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果70-71
  • 致谢71


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