基于风速预测模型的风电一次调频仿真研究

摘要

为进一步提高风速预测精度,考虑数据内部结构性与外部影响因素耦合性叠加特征,以及风电机组功率特性,构建逆向前馈神经网络自回归移动平均模型(back propagation-autoregressive integrated moving average model,BP-ARIMA),并对风电场风速进行预测仿真,通过与实际数据对比分析,验证了所建模型具有较高预测精度。在所建预测模型基础上,基于风力发电机组典型功率特性曲线,统筹考虑储能装置容量优化配置与风电机组的致稳性问题,应用MATLABSIMULINK平台进行风电机组一次调频仿真。结果显示:一次调频控制策略的频率调节能力相较于常规超速减载调频控制可至少提高十个百分点。