基于实测数据的地区风电出力的典型场景选取

发布时间：2017-09-21 01:00

  本文关键词：基于实测数据的地区风电出力的典型场景选取

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【摘要】：随着化石能源危机和能源开发造成的环境污染问题不断凸显,新能源作为清洁可再生能源,正在能源结构中占据越来越大的比重。我国幅员辽阔,新能源中的风能和太阳能资源储量丰富,目前我国正大力推进大型风电场和光伏电站的建设进程。由于风电的波动性、随机性和不可控性,大规模风电接入电网,将会给电网带来诸如电能质量、系统安全性、系统备用容量确定和分配等一系列问题。为了全额或保障性消纳风电功率,保证电网运行的稳定性,有必要选取地区风电功率的典型场景,为含规模风电的地区电网规划和运行提供地区风电功率的典型出力特性。本文在总结国内外相关研究成果的基础上,首先分析了风速特性,建立了风速模型和风力发电机组的稳态模型,探讨了论文相关的多场景技术和聚类理论。随后给出基于平均值的地区电网风电功率典型场景的选取方法,该场景反映了地区风电功率的平均出力的特性；针对地区电网调峰计算中的风电出力场景选取问题,以地区典型负荷特性为基准,提出基于皮尔逊积矩相关系数法的地区电网风电功率典型场景的选取方法,可提取出地区风电功率的逆调节、顺调节特性最明显的典型风电功率场景。针对地区风电出力的海量数据信息,借鉴数据挖掘的思想,提出基于模糊C均值聚类算法的地区电网风电功率典型场景的选取方法。由于模糊C均值聚类算法需要在对数据对象聚类运算前预先给出分类数,据此,采用直接对数据对象划分类簇的分层聚类算法,提出基于分层聚类算法的地区电网风电功率典型场景的选取方法。通过这两个聚类方法,均可选取出出现概率最大的地区电网风电功率典型场景和波动性最大的地区电网风电功率典型场景。论文采用某地区实测风电数据,分别对上述四种地区电网风电功率典型场景的选取方法进行了仿真,验证了方法的可行性。论文成果可以为地区风电功率典型场景的选取提供理论依据。
【关键词】：地区风电功率特性 典型场景 统计方法 聚类理论
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 地区风电与电网协调规划方法11-12
• 1.2.2 聚类分析的研究现状12-13
• 1.3 本文的主要工作13-14
• 第2章 相关基础理论14-23
• 2.1 引言14
• 2.2 风速特性分析14-16
• 2.3 风力发电机组稳态数学模型16-19
• 2.3.1 恒速恒频风力发电机稳态数学模型16-17
• 2.3.2 变速恒频风力发电机稳态数学模型17-19
• 2.4 基于多场景技术的电网柔性规划19-20
• 2.5 聚类理论20-22
• 2.5.1 聚类定义20-21
• 2.5.2 聚类分析及其主要应用21
• 2.5.3 聚类分析方法的性能指标21-22
• 2.6 本章小结22-23
• 第3章 基于统计方法的地区电网风电功率典型场景选取23-37
• 3.1 引言23
• 3.2 基于平均值的地区电网风电功率典型场景的选取方法23-27
• 3.2.1 场景选取方法23-24
• 3.2.2 实例分析24-27
• 3.3 基于皮尔逊积矩相关系数法的地区电网风电功率典型场景的选取方法27-35
• 3.3.1 面向调峰需求的典型场景27
• 3.3.2 场景选取方法27-29
• 3.3.3 实例分析29-35
• 3.4 本章小结35-37
• 第4章 基于聚类方法的地区电网风电功率典型场景的选取方法37-61
• 4.1 引言37
• 4.2 基于聚类方法的地区电网风电功率典型场景的选取背景37-38
• 4.3 基于模糊C均值聚类方法的地区电网风电功率典型场景的选取方法38-49
• 4.3.1 模糊C均值聚类算法的基础理论38-40
• 4.3.2 场景选取方法40-41
• 4.3.3 实例分析41-49
• 4.4 基于分层聚类算法的地区电网风电功率典型场景的选取方法49-60
• 4.4.1 分层聚类算法的基础理论49-50
• 4.4.2 场景选取方法50-52
• 4.4.3 实例分析52-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第5章 结论与展望61-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士学位期间科研成果及参与科研的经历66-67
• 致谢67

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