基于实测运行数据的风电场仿真模型的研究

发布时间：2017-08-23 22:49

  本文关键词：基于实测运行数据的风电场仿真模型的研究

  更多相关文章： 风电场 实测数据 多机等值模型 机群划分 K-means算法 半监督

【摘要】：建立准确的风电场等值模型是风电并网仿真分析的基础。风电场在实际运行时,受尾流效应和迟滞效应等因素的影响,场内机组运行状态并不相同,风电场采用传统的单机表征模型可能会产生较大误差。本文基于风电场实测运行数据,以风电机组具有相近运行点为机群划分原则,提出基于实测运行数据的风电场多机等值建模方法。具体内容如下：(1)建立了风电场的数学模型,包括风速模型、风力机模型(空气动力学模型、传动系统结构模型、桨距控制模型)和发电机数学模型。(2)提出了一种基于免疫离群数据和敏感初始中心的改进K-means算法的风电场机群划分方法。首先,基于实测样本分布密度分析,对实测数据进行离群数据处理。其次,为了免疫机群划分结果对初始机群中心随机选取的敏感性,基于改进的最大最小距离法对初始机群中心进行优化选择,优化机群划分过程,建立风电场多机等值模型。最后,以某实际风电场为例进行仿真分析,验证了该方法的有效性,所建立的风电场等值模型能够较准确地反映风电场并网点的动态特性,模型的精确性有了较大的提高。(3)提出了一种基于分裂层次半监督谱聚类算法的风电场机群划分方法。针对K-means算法只能识别凸球形分布的数据,当样本空间不为凸时,算法可能会陷入局部最优的问题,首先根据风电机组的实测运行数据,构造一个可以体现原始数据结构且能为分类提供更多有效信息的特征向量空间。进而利用获取的部分样本组的先验信息,采用自顶向下的簇分裂策略,对该空间中的样本组进行半监督聚类划分,完成风电场的机群划分,进而建立风电场的等值模型。最后以某实际风电场为例进行仿真验证,结果表明,采用该方法建立的动态等值模型与详细模型较接近,能够较准确的反映风电场的动态响应特性,模型的精确性较高。(4)探究了一种基于信息熵的凝聚型层次聚类算法的风电场机群合并方法。若实测数据样本分布较分散,有可能导致分群的个数较多,等值机组台数过多,增加仿真的复杂度,不适合风电场的实际仿真分析。针对这一问题,对风电场实测运行数据之间的关系属性进行挖掘,基于改进的凝聚性层次聚类算法进行机群合并,借用信息论中熵的定义和性质,引入信息熵作为机群合并前后聚类质量的评价指标,并向上层反馈,以期提高机群聚合效果。
【关键词】：风电场 实测数据 多机等值模型 机群划分 K-means算法 半监督
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.2.1 风电场稳态建模研究现状11
• 1.2.2 风电场动态建模研究现状11-12
• 1.3 论文的主要工作12-14
• 第2章 风电场数学模型14-26
• 2.1 并网风电场基础知识14-16
• 2.2 风速模型16-17
• 2.3 风力机模型17-21
• 2.3.1 空气动力学模型17-18
• 2.3.2 传动系统结构模型18-20
• 2.3.3 桨距控制模型20-21
• 2.4 发电机数学模型21-25
• 2.4.1 恒速恒频风力发电机数学模型21-22
• 2.4.2 变速恒频风力发电机数学模型22-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 基于改进K-means聚类算法的风电场机群划分26-34
• 3.1 风电场实测数据离群数据处理26-27
• 3.2 优化初始机群中心27-28
• 3.3 风电场机群划分28-29
• 3.4 实例仿真29-33
• 3.4.1 某实际风电场的机群划分29-31
• 3.4.2 实例仿真分析31-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 基于半监督谱聚类算法的风电场机群划分34-45
• 4.1 构建归一化的特征向量空间34-36
• 4.2 基于分裂层次半监督的聚类划分36-38
• 4.3 实例仿真分析38-43
• 4.3.1 某实际风电场的机群划分38-41
• 4.3.2 风速扰动下的仿真分析41-42
• 4.3.3 电网侧短路故障的仿真分析42-43
• 4.4 本章小结43-45
• 第5章 风电场机群合并初探45-48
• 5.1 信息熵45-46
• 5.2 基于改进的Cure算法的机群合并46-47
• 5.3 本章小结47-48
• 第6章 结论与展望48-50
• 6.1 结论48-49
• 6.2 展望49-50
• 参考文献50-54
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果54-55
• 致谢55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：727771