基于预测信息的风电场集群调频控制策略

发布时间：2020-04-18 01:59

【摘要】：风力发电是技术最为成熟的可再生能源发电技术之一,也是世界各国能源政策优先发展的方向。随着风电并网规模的增加,风电出力的随机性和波动性给电网的调度和稳定运行带来的负面影响也越来越大,主要体现在发电量与负荷的不平衡导致系统频率的稳定性下降,引发风机大规模脱网事故。为了让风电集群能够对电网提供必要的频率支撑,本文以集中式的风电场集群为研究对象,对风电场集群的有功功率波动特性、风电超短期预测以及风电场集群参与调频的控制策略进行了研究。本文首先通过实测数据分析了风电场集群在时间尺度和空间尺度的波动特性,目的是为了挖掘风电场集群出力波动的规律,从而为降低风电波动给电网带来的影响提供解决思路和方法;分析了大规模风电对系统频率的影响,并讨论了风电预测在解决风电集群调频可能的作用。其次,针对风电预测误差较大的问题,提出了一种基于机器学习算法的混合预测模型。该模型通过改进的模态经验分解和小波分解作为预处理阶段的主要算法用来降低风电功率序列的非平稳性。在预测阶段同时引入了神经网络、极限学习机和最小二乘支持向量机对分解后的序列进行预测。同时,采用了基于粒子群优化的自适应神经网络模型对三种智能预测算法的误差分布进行学习并校正,提高了模型的预测精度和泛化性能。通过实测风电场数据进行了算例分析,验证了所提混合智能算法的精确性和优越性。最后,为了发挥风电场集群在参与系统调频中具有的优势,提出了基于预测信息的风电集群调频控制策略。该策略通过建立风电集群控制中心对各个风电场进行统一管理,并依据预测信息合理调节各个风电场的调频参与深度。在风电集群层面通过各个风电场的预测信息实现风电场的运行模式控制和参考指令分配;在风电场层面,通过预测信息对风电场的调差系数进行调整,实现动态调节风电场调频参与深度。为了证明本文所提调频控制策略的有效性,在MATLAB中建立仿真模型进行了验证。结果表明:本文所提出的基于预测信息的风电集群调频控制策略可充分利用风电场的预测信息优化各个风电场的发电量和调频参与深度。
【图文】：

图 2.4 风电波动率的直方图和累计百分比图（采样间隔 5s）Fig. 2.4 Histogram and cumulative percentage plot of electrical volatility (sampling interval 5s)由图 2.4 可知 5s 的风电功率波动相对于风电场额定装机占比非常小，93.8%的波都集中在额定装机容量 0.7%以内，，99%的波动率集中在额定装机容量 1.4%以内。

图 3.9 预测曲线对比Fig. 3.9 Comparison of prediction curves（2）图 3.10 为三种算法在单分解算法（EEMD）和多分解算法（MD）下四平均误差统计。从图中可以看出，应用多分解策略的三种算法在 NRMSE 和 N
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM614

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本文编号：2631573