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风电场的风速以及风功率变化规律的研究

2017-05-08李东阳高阳

山东工业技术 2017年8期
关键词:变化规律风速风电场

李东阳+高阳

摘 要:随着风电场的大规模建设,弃风电量的评估得到越来越多的关注。本文主要研究风电场的风速以及风功率变化规律,旨为弃风电量评估模型建立打下坚实的基础。提前掌握风速和风功率变化规律的情况,可以减少旋转备用容量,减小风力发电系统成本,并且为电网运行调度提供可靠的依据。

关键词:风电场;风速;风功率;变化规律

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.08.151

1 引言

风能作为一种可再生、洁净的能源,近年来在全世界范围内得到了突飞猛进的发展。由于风能具有波动性、间歇性、低能量密度、不可控性等特点,大规模风电的接入对电力系统的安全稳定运行带来了很大的挑战。因此在弃风电量评估模型建立以前,对风电场的风速以及风功率变化的统计规律的研究显得至关重要,提前掌握风速和风功率变化规律的情况,可以减少旋转备用容量,减小风力发电系统成本,并且为电网运行调度提供可靠的依据。

2 风速-风功率特点

通过大量文献的查阅和参考,总结出风速变化主要表现为以下两种特点:(1)由于风能的能量密度较低,气温、阴晴、降水等都会引起风速的变化,因此风速变化将存在很大的波动性,呈现为非平稳的随机信号。(2)由于风速的变化跟太阳的照射有密切关系,所以在一天中风的强弱在某种程度上又呈现周期性。

风功率变化主要表现为以下两种特点:(1)由于风的能量密度低,气温、多云的天气,降水会引起风速变化,所以风功率变化会有很大波动,呈现出非平稳随机信号。(2)影响风功率变化的因素很多,包括风速、风向、空气湿度、大气密度等气象信息和风电场的位置、风机布局、地表粗糙度、海拔高度等物理信息。

因此,为了更好研究弃风电量评估模型,本文重点研究风速与风功率的变化规律,为研究弃风电量评估模型建立打好坚实的基础。

3 风速及风电功率变化的统计规律的数据指标

根据风电场测风塔实测历史数据和风电场风力发电历史运行数据,研究该风电场的风速以及风功率变化的统计规律,确定各项数据指标的基本范围,为数据的预处理工作奠定基础。数据指标包括:(1)测风塔气象数据(十米处风速、风向、气压、温度、湿度,二十米处风速、风向,四十米处风速、风向,风机轮毂高度处风速、风向):每小时均值、每小时最大值、每小时最小值、日均值、日最大值、日最小值;(2)每台风机实际功率:每小时均值、每小时最大值、每小时最小值、日均值、日最大值、日最小值。

4 数据预处理

基于风速及风电功率变化的统计指标,针对北四家子风电场2015年1月1日-2015年8月31日的风机实际功率数据和测风塔实际气象数据进行预处理。

(1)测风塔气象数据预处理。 针对測风塔气象数据的预处理主要包括以下工作:

1)分析数据连续性,对缺测数据采用样条插值修正;2)数值小于0 的异常数据,采用样条插值修正。

(2)风机实际功率数据预处理。针对测风塔气象数据的预处理主要包括以下工作:

1)分析数据连续性,对缺测数据采用样条插值修正;2)数值小于0 的异常数据,采用样条插值修正;3)根据风机实际运行风速与功率的对应关系对风功率数据进行初步筛选和校验,对不满足对应关系的点采用样条插值修正。这里用到风机的理论风速-功率曲线,如果在某一风速下,风机实际功率大于理论功率的150%,或者小于理论功率的50%,则认为这一点的风机实际功率为奇异点,需要对其进行修正。

5 总结

为了更好地研究弃风电量评估模型,本文研究了辽宁省朝阳市北票市北四家子风电场的风速与风功率的变化规律,主要表现为以下两种数据指标:(1)测风塔气象数据(十米处风速、风向、气压、温度、湿度,二十米处风速、风向,四十米处风速、风向,风机轮毂高度处风速、风向):每小时均值、每小时最大值、每小时最小值、日均值、日最大值、日最小值;(2)每台风机实际功率:每小时均值、每小时最大值、每小时最小值、日均值、日最大值、日最小值。

同时对以上数据做了数据处理,剔除病态数据,为“测风塔”法评估弃风电量模型、“测风塔神经网络”法评估弃风电量模型奠定了坚实的数据基础。

参考文献:

[1]杨秀媛,肖洋,陈树勇.风电场风速和发电功率预测研究[J].中国电机工程学报,2005,25(11):1-5.

[2]张国强,张伯明.基于组合预测的风电场风速及风电机功率预测[J].电力系统自动化,2009,33(18):92-95.

[3]肖洋.风电场风速和发电功率预测研究[D].东北电力大学, 2005.

[4]洪翠,林维明,温步瀛.风电场风速及风电功率预测方法研究综述[J].电网与清洁能源,2011,27(01):60-66.

[5]徐蓓蓓.风电场风速和发电功率预测研究[D].长沙理工大学, 2012.

[6]毕宇飞.风电场风速和发电功率预测研究[J].中国电子商务, 2014(24):55-55.

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