基于实测数据的风电场群功率特性研究

发布时间：2017-09-01 07:35

  本文关键词：基于实测数据的风电场群功率特性研究

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【摘要】：随着化石燃料逐渐枯竭、全球气候变化以及环境污染日益严重,开发利用可再生能源已经成为世界能源发展的大势所趋。风能是新能源最具前景的能源之一,但具有随机波动性特点,给电力系统的调度运行带来了严峻的挑战。本文基于风电功率实测数据,深入挖掘不同时间尺度和空间尺度下风电功率波动特性相关性及预测功率特性,以期为调度提供决策支撑、减少弃风。本文主要工作如下：1)提出了基于孤立点检测的风电功率不良数据辨识方法,并利用模拟仿真数据以及内蒙某风电基地实测风电数据对上述算法进行了验证。2)结合内蒙某风电基地实测风电功率数据,分析了风电功率波动量和峰谷差在不同时间尺度和不同空间尺度下的概率分布；给出了不考虑延时和考虑延时的风电功率相关系数计算方法,给出了基于风电功率的平均风速相关性算法,并结合吉林某风电基地实测风电功率数据分析了相关性。3)提出了基于三参数威布尔分布的风电预测功率分布特性分析方法,利用内蒙地区某典型风电基地风电功率实测数据,定量分析比较了三参数威布尔分布与通用分布、正态分布和贝塔分布的拟合精度。
【关键词】：风电功率预测 模糊聚类 相关性 三参数威布尔分布 实测数据
【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6-7
• Abstract7-10
• 第1章 绪论10-18
• 1.1 课题背景及意义10-11
• 1.2 风电功率特性研究的国内外发展现状11-15
• 1.2.1 风电功率数据预处理研究现状11-12
• 1.2.2 风电功率时空分布特性研究现状12-14
• 1.2.3 风电功率预测功率特性研究现状14-15
• 1.3 当前研究存在的问题15-16
• 1.4 本文的主要工作16-18
• 第2章 基于孤立点检测的风电不良数据辨识18-30
• 2.1 辨识整体思路18-19
• 2.2 数据预处理19-21
• 2.2.1 异常数据的剔除19-20
• 2.2.2 风电数据标准化20-21
• 2.3 基于模糊聚类的孤立点检测21-27
• 2.3.1 基于模糊算法的离散度度量22-24
• 2.3.2 基于模糊聚类的聚块性指标24-25
• 2.3.3 聚类中孤立点的辨识25-27
• 2.3.4 模糊聚类算法辨识不良数据流程27
• 2.4 仿真分析27-28
• 2.5 实测数据分析28-29
• 2.6 小结29-30
• 第3章 风电功率概率分布及相关性分析30-47
• 3.1 风电功率波动机理30
• 3.2 风电波动性概率分布30-36
• 3.2.1 风电功率波动量的概率分布特性31-33
• 3.2.2 风电功率峰谷差的时空分布特性33-36
• 3.3 风电功率的相关性描述36-41
• 3.3.1 相关性的量测指标36-38
• 3.3.2 基于线性相关系数的风电出力的相关性分析38-39
• 3.3.3 基于线性相关系数的平均风速相关性分析39-41
• 3.4 实测数据分析41-46
• 3.4.1 风电功率相关性分析41-44
• 3.4.2 基于风电功率的平均风速相关性分析44-46
• 3.5 小结46-47
• 第4章 基于三参数威布尔分布的风电预测功率特性研究47-53
• 4.1 风电实测功率概率分布模型47-48
• 4.1.1 实测功率分类47-48
• 4.1.2 不同功率等级的实测功率概率分布48
• 4.2 三参数威布尔分布模型参数估计48-49
• 4.2.1 三参数威布尔分布模型48-49
• 4.2.2 序列二次规划算法49
• 4.3 算法流程49-50
• 4.4 实测数据仿真分析50-52
• 4.5 小结52-53
• 第5章 结论与展望53-55
• 参考文献55-60
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果60-61
• 致谢61

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本文编号：770785