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风力发电是全球最大规模的非水电可再生能源。风力发电机将近地自然风的动能转变为电能。与传统发电方式相比,风电具有波动性、间歇性和低能量密度等特点。随着中国风电的快速发展,部分省级电网风电装机已达30%,高渗透率的风电功率波动给电网运行带来严峻挑战,严重时可能危及电网安全。提高风电功率预测的准确性,有助于克服风电功率波动的不利影响。因此,研究风电场内风速及风电功率波动的特征并评价其对风电功率预测误差的影响,具有非常重要的意义。
1什么是风电场内各机组风速的空间分散性?
在中国风电集中开发的背景下,大型风电场可拥有多达数百台风电机组,覆盖面积可达数十平方千米以上。在大型风电场覆盖的地域范围内,由于风流场的变化以及风轮机之间的相互影响,某时刻施加在风轮机上的风速各不相同,将同一时刻各风轮机风速的偏差定义为风电场风速的空间分散性。大量实例表明,风电场风速的空间分散性普遍存在。图1给出了一个风电场实测的某时刻风速空间分布。此刻全部177台机组的风速分布在3.00m/s到17.29m/s范围内,平均风速为10.07m/s,风速变化的标准差为3.24m/s。
图1某风电场某时刻177台风电机组的风速空间分布
事实上,为了刻画风速的空间分散性,可以用某一时刻风电场内各机组风速偏差的标准差来度量风速空间分散性的强度。图2给出了某风电场各机组风速偏差标准差时序曲线。由图可见,任一时刻风速偏差的标准差大于0,说明风速的空间分散性恒存在;风速偏差标准差的均值为1.15m/s,表明各机组的风速存在较为显著的空间分散性。
图2某风电场一个月各机组风速空间变化的标准差
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单机风电功率预测依据风机轮毂风速的历史数据预测风电功率。风速与功率的高比例关系使得电力调度系统对风电功率预测精度的要求较高,此外,风速具有间隙波动性和随机性,使得风速和风电功率序列呈现出很强的非线性。人工智能在处理非线性预测问题上具有优势,对单机风电功率预测建模有一定的价值。因此
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风电功率预测(WindPowerForeing),顾名思义,是为风电场提供未来的出力预测。在国外,风电功率预测是一项纯粹的数据服务。第三方数据服务商的数值天气预报和人工智能技术水准,决定了服务的品质和报价。作为业主方,风电场可以自由选择为其服务的第三方数据服务商。加之国外成熟的电力交易体系,风电
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