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    風電功率波動特性的分析

    2014-03-31 04:45:14熊志浩趙士坤邵征亞
    卷宗 2014年2期
    關鍵詞:波動性概率分布

    熊志浩 趙士坤 邵征亞

    摘 要:風力發(fā)電輸出功率具有波動性、不可準確預測的特點,當風電大規(guī)模接入后,將提升該區(qū)域發(fā)電計劃難度,給電力系統(tǒng)的安全、經濟運行帶來巨大的挑戰(zhàn)。所以,對風電功率進行高精度預測可以在一定程度上緩解風電大規(guī)模并網造成的一系列問題。目前為止,如何定量地描述風電功率的波動性尚缺乏有效的方法。但是,基于大量實測數據的分析,我們可以對風電功率波動特性的概率分布作出描述,從而有助于我們對性質的了解。

    關鍵詞:風電功率;波動性;概率分布

    對風電功率的波動進行研究量分化指標的選取十分重要。目前,對風電功率波動的量化指標沒有統(tǒng)一的標準,或者說在不同的應用場合需要不同的量化指標。

    而對于風電輸出功率波動的描述目前有時域分析、頻率分析和時頻分析等方法。本文以吉林某風電場中20臺1.5MW風電機組30天的風電功率數據為基礎,對風電功率的波動性進行研究。

    1.風電功率波動特性概率分布研究

    在數據中所給的20臺機組中任取5臺,分析在30天內每臺機組風電功率Pi5s(tk) 的波動符合的概率分布。為此可采用等距抽樣的方法,選取5臺風電機組作為樣本數據,并選取一定區(qū)間長度對每臺機組的功率區(qū)間化處理,并統(tǒng)計各個區(qū)間內的頻數,從而作出每臺機組的頻率分布直方圖,以此來反映功率的波動情況如下:

    根據所得的頻率分布直方圖,分別采用統(tǒng)計上常用的正態(tài)分布、Weibull分布、Logistic分布進行擬合,得到對應的概率分布參數,并通過回歸分析進行檢驗,從而得出擬合度最高的分布類型。最后比較5個機組分布的異同,所得數據如下:

    通過上述擬合,得到5個機組在三種不同分布下的分布參數,結果如表1:

    2.擬合結果的檢驗

    對統(tǒng)計數據進一步處理,分別計算5個機組在不同子區(qū)間的累計頻率,通過回歸分析,分析分布函數的概率累計與實際累計頻率的相關關系。仍以第一機組為例,三種概率分布的概率累計殘差圖分別如圖(4)、(5)、(6)所示:

    通過上述回歸分析,分別得到三種概率分布下對應每一機組的回歸模型誤差的標準方差S、調整的回歸模型誤差占總誤差的百分比R-Sq(adj),對應數據分別見表2、表3。

    根據表中數據可以得出:對于每個機組,Weibull分布的S均為最小值,R-Sq(adj)均為最大值,Weibull分布最能符合風電功率Pi5s(tk) 的波動特性,因此推薦Weibull分布為最好的概率分布。

    通過對5個機組的分布進行對比,可以得出它們均最符合Weibull分布,同時它們的各項指標又存在一定的差異性,可以認為這種差異性是由于不同機組所處的外界環(huán)境和內部因素綜合作用的結果。

    3.總結與建議

    利用最佳的概率分布以每日為時間窗寬,對5個風電功率進行擬合,分別計算30個時段的概率分布參數,并利用回歸分析做出檢驗。為了進一步反映風電功率波動的時空差異性,可以分別比較不同機組(空間)、不同時段(時間)風電功率波動的概率分布以及與30天總體分布之間的關系,從而找出差異原因。對于有大規(guī)模風電接入的電網來說,運用已記錄的以往的大量數據,處理后對其波動特性進行研究分析,是所得數據更加直接。

    參考文獻

    [1] 林衛(wèi)星,文勁宇,風電功率波動特性的概率分布研究,中國電機工程學報,32(1):38-46,2012。

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