基于混合半云模型的相关性风速及风电场并网可靠性分析

发布时间：2021-03-29 17:23

　　针对现有相关矩阵法生成相关性风速的不足,文中引入风速的混合半云模型,改进风速的抽样过程。采用蒙特卡洛抽样生成具有相关性的风速样本,通过历史风速与模型结果的对比表明,所提出的改进相关矩阵法生成的风速间的相关系数与真实数据更为接近。然后,选取不同相关系数对风电场出力和并网可靠性进行分析,分析结果表明相关系数对风电场出力和可靠性有较大影响,考虑风速相关性可以得到对风电场出力和并网可靠性更加准确的分析。 

【文章来源】：电力系统自动化. 2020,44(22)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

云期望曲线

如图2所示为Weibull分布曲线、混合半云期望曲线与风电场历史风速概率分布。从图2中可以看出，由混合半云模型拟合的风速分布曲线与历史风速频率分布图具有一致性，证明了风速混合半云模型在风速分布模拟的正确性。相较于Weibull分布曲线与风速概率分布最高值会存在偏差，混合半云期望曲线能更加准确地反映出风速概率分布的峰荷值。除了适用于单峰特性的风速概率分布以外，混合半云模型也适用于多峰特性的不规则风速建模[14]。

从3种不同风速抽样方法生成相关性风速的结果来看，风速期望与历史数据相差不大，基于Weibull分布抽样的结果方差较于历史数据减小了很多。对模拟生成的A和B风电场的风速计算相关性，基于云模型生成的A和B风电场的风速之间的相关性较于其他2种方法，与历史风速相关性更为接近，平均风速也与原样本数据相接近。对服从Weibull分布的2个风电场进行风速抽样时，虽然所抽样的风速概率满足Weibull分布，但是相关系数法适用于正态分布，因此生成的A和B风电场间的风速相关系数与原样本相差较大；而采用正态分布抽样时，得出风速样本的期望值和方差值都与真实数据较为接近，这也是因为假设风速概率分布服从正态分布，但是实际上，风速概率的分布为偏正态分布，并不服从正态分布。以A风电场为例，比较正态分布抽样和混合半云模型抽样的风速概率分布如图3所示。混合半云模型将风速的概率分布与标准正态函数相结合，当采用相关系数法生成相关性风速时，混合半云模型所生成的风速数据更为准确可靠。从图3可以看出，基于混合半云模型的抽样方法与历史风速数据概率分布最为接近。

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]变速恒频风电机组并网运行模型研究及其应用[D]. 申洪.中国电力科学研究院 2003



本文编号：3107896