基于运行数据的场群级风电特性分析及研究

摘要

随着风力发电的快速发展，风能已经成为我国新能源发电中所占比重最大的能源。然而，由于风电自身的特点，波动性和随机性大，不可控问题严重，并网和消纳正逐渐成为制约风电开发的最主要问题。同时我国的风资源条件和系统调峰能力都与欧美等国家有较大的差距，因此我国风电的“弃风”压力也就显得格外明显。为了促进风电的健康发展，提高风电场群的运行效率、降低“弃风率”，本文基于风电场群的运行数据，在数据预处理、风电场群理论功率恢复和风电特性分析方面进行了研究，主要研究工作如下:
　　数据挖掘的一项重要工作就是数据预处理。本文的研究对象主要是数据采集与监视控制系统(S CADA，Supervisory Control And Data Acquisition)中得到的风速、风功率等数据，采用机理分析、参数优化的四分位法及聚类算法剔除其中的异常数据，并基于分段Hermite插值理论建立缺失数据填补模型对风功率数据进行填补，具有很高的精度，可以满足数据预处理的要求。
　　基于数据预处理后的风速、风功率数据，通过求得风速、功率均值将同一型号的风机等价为一台风机，然后通过建模可以得到该等价风机的理论功率，利用该理论功率与该型号风机数量可得到风电场中该型号风机总的理论功率;对不同型号的风机均采用该处理方法，将不同型号风机的总的理论功率进行求和即可得到风电场理论功率。最后将求得的各个风电场的理论功率进行累加得到整个风电场群的理论功率。
　　在风电场理论功率恢复的基础上，通过记录在SCADA中的风电场群的风速数据、风功率数据等数据，建立一套相对完整的风电特性指标体系，并对风电场群的特性进行分析，进而得到其风资源特性、出力特性和运营特性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题背景及研究的目的和意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 风电场(风速-功率)建模研究现状

1．2．2 理论功率恢复研究现状

1．3 论文的主要研究内容

1．4 论文的结构安排

2．1 引言

2．2 研究对象介绍

2．3 数据预处理方法研究

2．3．1 离群点剔除

2．3．2 基于分段Hermite插值的缺失数据重构方法

2．4 实例分析

2．4．1 数据来源

2．4．2 结果分析

2．5 本章小结

3．1 引言

3．2．1 最大值法

3．2．2 比恩法

3．2．3 最大概率法

3．3 理论功率恢复评价指标体系

3．3．1 理论功率恢复极值合格率

3．3．2 理论功率恢复电量误差

3．3．3 一般评价指标

3．4 基于模糊层次分析法的理论功率恢复综合评价

3．4．1 建立层次分析结构模型

3．4．2 模糊一致判断矩阵的建立

3．4．3 各元素权重的确立

3．4．4 定量指标处理

3．5 结果分析

3．5．1 数据来源

3．5．2 理论功率恢复

3．5．3 综合评价

3．6 本章小结

4．1 引言

4．2 风电出力的影响因素

4．3 风电特性指标分类和建立方法

4．3．1 指标体系分类

4．3．2 风电特性评价指标体系

4．4 实例分析

4．4．1 风资源特性分析

4．4．2 出力特性分析

4．4．3 运营特性分析

4．5 本章小结

5．1 结论

5．2 后续工作展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果

致谢