面向风电并网的风电场电能质量评价模型研究

发布时间：2017-08-30 11:24

  本文关键词：面向风电并网的风电场电能质量评价模型研究

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【摘要】：在当今我国大力发展风电的背景下,科学合理地检测和评价风电场电能质量,并客观而准确地衡量其优劣,对于推动电能质量的综合治理,不断满足电力用户的需求,提高风电并网能力,促进风电产业的健康发展都具有十分重要的意义。首先,基于风力发电并网运行特性及电能质量重要性,论述了电能质量中容易对并网产生影响的重要指标,这些指标包括：电压偏差,频率偏差,电压波动,电压谐波,三相电压不平衡,电压波动和闪变等几个方面,讨论了不同指标的原因和危害对电网的影响,借鉴了电能质量评价的国际与国内标准,构建了风电场电能质量的具体评价指标,为后续章节的研究奠定了基础。其次,基于有序加权平均算子和有序加权几何平均算子原理,通过灰色关联分析法确定指标数据的位置顺序,采用决策实验室分析法确定不同地点的电能质量并入电网后的安全权重,从而实现对风电场电能质量的综合评价。将该方法应用于中国某大型风电场,对其电能质量进行分析与评价,验证该方法的有效性。再次,由于在风电场电能质量评价中各评价指标具有不确定性,在该评价方法中引用集对分析理论进行研究。先对样本数据进行初步分析,计算评价样本与评价指标间的联系度,再判断样本的等级,运用集对分析中的同一、差异、对立的集对法。评价指标中的权重采用信息论中的熵值理论来确定,该方法能够反映出实测数据的效用值,这样能够使得在权重分配上更具有客观性,有理论依据支撑。最后,基于云物元模型和模糊神经网络方法对某风电场电能质量进行了评价,然后通过对四个模型结果的比较,验证了不同评价方法的差异及其有效性。评价算例表明,运用主客观权重相结合的方法能够综合全面的考虑电能质量中各项评价指标,达到基于发电侧的电能质量评价。最后通过对四个模型结果的比较得出来该风电场的电能质量是符合国际标准的,四个模型各有所长,在不同条件不同模型背景下针对不同的问题做出相应的改进使得结果更具有合理性。
【关键词】：并网 风电场 电能质量 评价指标 综合分析
【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10-19
• 1.1 研究背景及意义10-14
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 电能质量对风电并网影响方面14-15
• 1.2.2 电能质量综合评价研究方面15-17
• 1.3 本文主要研究内容17-19
• 第2章 电能质量对风电并网的影响分析及评价指标19-29
• 2.1 电能质量的特征及风力发电并网运行的特点19-20
• 2.2 电能质量对风电并网的影响20-24
• 2.3 电能质量标准24-27
• 2.3.1 国际电能质量标准24-26
• 2.3.2 国内电能质量标准26-27
• 2.4 风电场电能质量的评价指标27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第3章 风电场电能质量的灰色关联评价模型29-39
• 3.1 基于灰色关联分析的的评价模型29-35
• 3.1.1 OWA算子29
• 3.1.2 OWGA算子29-30
• 3.1.3 灰关联分析确定评价指标的排序30-33
• 3.1.4 DEMATEL确定评价指标的权重33-35
• 3.2 算例分析35-38
• 3.3 本章小结38-39
• 第4章 基于熵权的电能质量集对分析评价模型39-48
• 4.1 基于熵权的集对分析法的评价模型39-44
• 4.1.1 集对分析原理概述39-41
• 4.1.2 电能质量评价的集对分析方法41-42
• 4.1.3 熵值法确定权重系数42-43
• 4.1.4 基于熵权的集对分析模型43-44
• 4.2 算例分析44-47
• 4.3 本章小结47-48
• 第5章 电能质量的云物元及模糊神经网络评价模型48-59
• 5.1 风电场电能质量评价的云物元模型48-51
• 5.1.1 云物元模型构建48-50
• 5.1.2 电能质量等级的确定50
• 5.1.3 算例分析50-51
• 5.2 风电场电能质量评价的模糊神经网络模型51-56
• 5.2.1 模糊神经网络模型构建52-55
• 5.2.2 电能质量级别的确定55
• 5.2.3 算例分析55-56
• 5.3 不同评价方法的综合比较56-58
• 5.4 本章小结58-59
• 第6章 结论与展望59-61
• 6.1 结论59-60
• 6.2 展望60-61
• 参考文献61-68
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果68-69
• 致谢69-70
• 作者简介70

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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中国硕士学位论文全文数据库 前1条

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本文编号：759009