CN101414317A - 一种处理风电场静态功率等值分散性问题的等效风速法 - Google Patents

Abstract

一种处理风电场静态功率等值分散性问题的等效风速法，其特点是包括以下步骤：风电场各风电机组出力分散性分析，对各风电机组实际运行数据的统计学处理，分析各台风电机组的位置不同及相互影响的风电场内部风能的分散性，用最小误差循环搜索选取风电场整体运行行为及风电场内部分散性的风电机组；等效风速的确定，各风电机组规则排列时，对风电场4个顶角处的风速做统计学处理求出等效风速，并以此等效风速驱动下的风电机组输出功率的N倍作为风电场总输出功率的算法；基于等效风速描述风电场静态行为等值的误差分析，采用平均绝对百分比误差对风电场等值模型的输出与风电场的实际输出进行对比分析，以此评价该方法的精度及相对传统方法的优势。

Description

一种处理风电场静态功率等值分散性问题的等效风速法

技术领域

本发明涉及风电场静态功率的等值处理领域，尤其涉及一种处理风电场静态功率等值分散性问题的等效风速法。

背景技术

大型并网风电场对于电力***的影响主要源于其输出功率的随机波动性，而此特性又源自风能的自然特性，由于风能分布的差异，风电场内各机组输出功率存在着很大的分散性。目前研究风电场并网对***产生影响的方法是：首先建立风电场以及电网的等值模型，在此基础上通过仿真计算来进行相关研究。其中电网等值模型已经比较成熟，而建立精度较高的风电场等值模型一直是该领域亟待研究的重要课题。

风电场等值模型主要功能是通过风电场输出功率的变化，来反映实际风能波动的特性，其数学本质是将注入整个风电场的风速，通过数学模型的处理，转化成风电场的输出功率。因此，注入风速的处理将直接影响风电场等值模型的精度。

传统的风电场等值模型的研究方法，通常是先计算某台风电机组在实测风速下的输出功率，再将此功率(单台机)的N倍(N为风电场中在运行风电机组台数)来等效表示整个风电场的输出。其本质是直接利用单台风电机组的实测风速作为整个风电场的注入风速。而实际情况是：风电场通常占地面积较大，一个单机容量850kW、总装机49.3MW的风电场的占地面积超过了16km²，在这样尺度的地域内，受尾流效应的影响，在排列较为集中的风电机组之间，风能的分布差异十分明显，从而导致了风电机组输出功率具有很大的分散性。随着风电场占地面积越来越大，包含的风机台数越来越多，风能的空间分布差异会更加明显。因此上述传统方法虽然简单，但精度差，影响供电管理部门对并网风电场运行评价的准确性，不利于按电网实际情况合理安排生产计划，增加了***备用容量。

发明内容

本发明的目的是提供一种分析准确，有助于电网调度合理安排生产计划，减少***备用容量，同时能够正确评价并网风电场对电网运行影响的处理风电场静态功率等值分散性问题的等效风速法。

本发明的目的是由以下技术方案来实现的：一种处理风电场静态功率等值分散性问题的等效风速法，其特征在于它包括以下步骤：

1.风电场各风电机组出力分散性分析

通过对风电场中各风电机组实际运行数据的统计学处理，分析由于各台风电机组的位置不同及相互影响而产生的风电场内部风能的分散性，用最小误差循环搜索选取最能体现风电场整体运行行为及风电场内部分散性的风电机组；

(1)取风电场各风电机组一段时间内的完整的运行数据，计算风电场的平均风速、平均功率；

(2)找出风速和功率差异最大的若干台风电机组的出力分散性，视为风电场的出力分散性；

(3)在同一张图上绘制风速和功率差异最大的若干台风电机组的风速、功率进行对比，找出每一时刻风速、功率的最大值和最小值，绘制风速、功率的包络线；

(4)计算每一时刻风速、功率最大与最小值的差，即风速、功率的偏差，如式(1)、(2)，即风电场的出力分散性；

$\mathrm{\Δ}{P}_t=\underset{i=1}{\overset{n}{\max }}\left(P_{\mathrm{it}}\right)-\underset{i=1}{\overset{n}{\min }}\left(P_{\mathrm{it}}\right)---\left(1\right)$

$\mathrm{\Δ}{V}_t=\underset{i=1}{\overset{n}{\max }}\left(V_{\mathrm{it}}\right)-\underset{i=1}{\overset{n}{\min }}\left(V_{\mathrm{it}}\right)---\left(2\right)$

式中：ΔP_t为某时刻风电场出力的偏差，P_t为一台风电机组某时刻出力，ΔV_t为某时刻风电场风速的偏差，V_t为某时刻一台风电机组的风速；

(5)为了便于衡量风电场的出力分散性，对于功率、风速用额定功率、额定风速进行标幺，得到偏差占额定功率的比例ε_t、ε_t′，如式(3)、(4)，绘制风电场出力分散性图；

${\mathrm{\ϵ}}_t=\frac{\mathrm{\Δ}{P}_t}{S_N}\×100\%---\left(3\right)$

${\mathrm{\ϵ}}_t\′=\frac{\mathrm{\Δ}{V}_t}{V_N}\×100\%---\left(4\right)$

当风电场ε_t、ε_t′都小于10％，证明风电场每台风电机组的运行状况基本相同，视为风电场的无出力分散性，当ε_t、ε_t′大于10％，证明风电场每台风电机组的运行状况有一定差距，在风电场的建模和各种并网的研究中，需要充分考虑风电场的出力分散性；

2.等效风速的确定

风电场各风电机组规则排列时，对风电场4个顶角处的风速做统计学处理求出等效风速，并以此等效风速驱动下的风电机组输出功率的N倍作为风电场总输出功率的算法；

给出该风电场的风速模型，如式(5)，

$v=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{v}_i---\left(5\right)$

式中v为平均风速(单位：m/s)；v_i为第i台风电机组的风速(单位：m/s)，v为风电场各风电机组记录风速的平均值，通常选择有代表性的若干台风电机组的数据作为代表求平均值；

3.基于等效风速描述风电场静态行为等值的误差分析

采用平均绝对百分比误差，对风电场等值模型的输出与风电场的实际输出进行对比分析，以此评价该方法的精度，以及相对传统方法的优势；

误差评价标准采用的是传统的平均绝对百分比误差(Mean AbsolutePercentage Error，MAPE)，设V_a是实际值，而V_f是预测值，那么百分比误差(Percentage Error，PE)定义为：

PE＝(V_f-V_a)/V_a×100％    (6)

绝对百分比误差(Absolute Percentage Error，APE)定义为：

APE＝|PE|                (7)

平均绝对百分比误差定义为：

$\mathrm{MAPE}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{APE}}_i---\left(8\right)$

最大绝对百分比误差定义为：

${\mathrm{APE}}_{\max }=\underset{i=1}{\overset{n}{\max }}\left({\mathrm{APE}}_i\right)---\left(9\right)$

给出风电场记录的实测风速数据作为输入，当风电场等值模型的输出与风电场的实际输出基本相符，即为风电场的模型有效。

本发明的一种处理风电场静态功率等值分散性问题的等效风速法其有益效果体现在：比常规方法能更精确的描述风电场的整体行为，不仅有助于电网调度合理安排生产计划，减少***备用容量，同时为正确评价并网风电场对电网运行的影响提供了重要的分析手段。

附图说明

图1为现有风电场等值方法下风电场输出功率与实测功率对比曲线示意图；

图2为现有风电场等值方法下风电场输出功率误差曲线示意图；

图3为本发明方法选取的风电场4个顶角处的最大风速、最小风速及其等效风速示意图；

图4为本发明方法选取的风电场4个顶角处最大输出功率、最小输出功率及其等效输出功率示意图；

图5为现有方法与本发明方法算出的风电场总功率与实测总功率对比示意图；

图6为采用等效风速的风电场整体输出功率与实测总功率的误差曲线示意图。

具体实施方式

下面利用附图和实施例对本发明作进一步描述。

本发明提出的一种处理风电场静态功率等值分散性问题的等效风速法，用以解决传统风电场静态功率等值模型无法处理的风电场出力分散性问题，具体的实施方式如下：

1.风电场各风电机组出力分散性分析

通过对风电场中各风电机组实际运行数据的统计学处理，分析由于各台风电机组的位置不同及相互影响而产生的风电场内部风能的分散性，用最小误差循环搜索选取最能体现风电场整体运行行为及风电场内部分散性的风电机组；

(1)取风电场各风电机组一段时间内的完整的运行数据，计算风电场的平均风速、平均功率；

(2)找出风速和功率差异最大的若干台风电机组的出力分散性，视为风电场的出力分散性；

(3)在同一张图上绘制风速和功率差异最大的若干台风电机组的风速、功率进行对比，找出每一时刻风速、功率的最大值和最小值，绘制风速、功率的包络线；

(4)计算每一时刻风速、功率最大与最小值的差，即风速、功率的偏差，如式(1)、(2)，即风电场的出力分散性；

$\mathrm{\Δ}{P}_t=\underset{i=1}{\overset{n}{\max }}\left(P_{\mathrm{it}}\right)-\underset{i=1}{\overset{n}{\min }}\left(P_{\mathrm{it}}\right)---\left(1\right)$

$\mathrm{\Δ}{V}_t=\underset{i=1}{\overset{n}{\max }}\left(V_{\mathrm{it}}\right)-\underset{i=1}{\overset{n}{\min }}\left(V_{\mathrm{it}}\right)---\left(2\right)$

式中：ΔP_t为某时刻风电场出力的偏差，P_t为一台风电机组某时刻出力，ΔV_t为某时刻风电场风速的偏差，V_t为某时刻一台风电机组的风速；

(5)为了便于衡量风电场的出力分散性，对于功率、风速用额定功率、额定风速进行标幺，得到偏差占额定功率的比例ε_t、ε_t′，如式(3)、(4)，绘制风电场出力分散性图；

${\mathrm{\ϵ}}_t=\frac{\mathrm{\Δ}{P}_t}{S_N}\×100\%---\left(3\right)$

${\mathrm{\ϵ}}_t\′=\frac{\mathrm{\Δ}{V}_t}{V_N}\×100\%---\left(4\right)$

当风电场ε_t、ε_t′都小于10％，证明风电场每台风电机组的运行状况基本相同，视为风电场的无出力分散性，当ε_t、ε_t′大于10％，证明风电场每台风电机组的运行状况有一定差距，在风电场的建模和各种并网的研究中，需要充分考虑风电场的出力分散性。

图1是N倍的某台风电机组输出功率与整个风电场总功率的对比图，该图表明采用某台风电机组输出功率的N倍来等效表示整个风电场的输出的方法虽然简单，但会带来明显的误差。图2则给出了两者之间的误差，其中最大误差功率达18MW，平均误差功率约为11MW，平均误差功率约为额定功率22％。

2.等效风速的确定

本发明提出以风电机组规则排列的风电场4个顶角处的风速平均值作为等效风速的一种具体实现方式，并以此等效风速驱动下的风电机组输出功率的N倍作为风电场总输出功率的算法。

给出该风电场的风速模型，如式(5)，

$v=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{v}_i---\left(5\right)$

式中v为平均风速(单位：m/s)；v_i为第i台风电机组的风速(单位：m/s)，v为风电场各风电机组记录风速的平均值，通常风电场的风电机组数目很多，一一得到实测风速数据的可能性比较小，因此需要选择有代表性的几台数据作为代表求平均值；

若风电场为方形区域，选择风电场最外侧四个顶点处的风电机组记录的数据，若风电场为圆形区域，在风电场的最外侧选择等距离的四台风电机组记录的数据。通过与实际风电场所有风电机组的平均风速对比发现，这四台风电机组的平均功率与整个风电场的平均功率最为接近。所以，通过求风电场边缘四台风电机组的平均风速作为风电场的平均风速。图3是风电场4个顶角处最大风速、最小风速、平均风速；图4是风电场4个顶角处最大输出功率、最小输出功率、平均输出功率曲线。

3.基于等效风速描述风电场静态行为等值的误差分析

采用平均绝对百分比误差，对风电场等值模型的输出与风电场的实际输出进行对比分析，以此评价该方法的精度，以及相对传统方法的优势；

误差评价标准采用的是传统的平均绝对百分比误差(Mean AbsolutePercentage Error，MAPE)，设Va是实际值，而Vf是预测值，那么百分比误差(Percentage Error，PE)定义为：

PE＝(V_f-V_a)/V_a×100％    (6)

绝对百分比误差(Absolute Percentage Error，APE)定义为：

APE＝|PE|                           (7)

平均绝对百分比误差定义为：

$\mathrm{MAPE}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{APE}}_i---\left(8\right)$

最大绝对百分比误差定义为：

${\mathrm{APE}}_{\max }=\underset{i=1}{\overset{n}{\max }}\left({\mathrm{APE}}_i\right)---\left(9\right)$

给出风电场记录的实测风速数据作为输入，当风电场等值模型的输出与风电场的实际输出基本相符，即为风电场的模型有效。

图5是采用等效风速算出的风电场总功率与实测功率对比曲线，图6是相应的误差曲线。由图可知，该等值方法的最大误差不超过6.5MW，平均误差功率为3.3MW，平均误差功率相当于风电场总额定功率的6.6％。以上分析说明：采用等效风速，即设为风电场各风电机组的均受等效风速驱动，此时对应的风电场总功率与风电场实测总功率更为接近，平均误差不超过6.6％，远低于传统方法22％的误差率。

Claims (1)

1.一种处理风电场静态功率等值分散性问题的等效风速法，其特征在于它包括以下步骤：

(1)风电场各风电机组出力分散性分析

a.取风电场各风电机组一段时间内的完整的运行数据，计算风电场的平均风速、平均功率；

b.找出风速和功率差异最大的若干台风电机组的出力分散性，视为风电场的出力分散性；

c.在同一张图上绘制风速和功率差异最大的若干台风电机组的风速、功率进行对比，找出每一时刻风速、功率的最大值和最小值，绘制风速、功率的包络线；

d.计算每一时刻风速、功率最大与最小值的差，即风速、功率的偏差，如式(1)、(2)，即风电场的出力分散性；

$\mathrm{\Δ}{P}_t=\underset{i=1}{\overset{n}{\max }}\left(P_{\mathrm{it}}\right)-\underset{i=1}{\overset{n}{\min }}\left(P_{\mathrm{it}}\right)---\left(1\right)$

$\mathrm{\Δ}{V}_t=\underset{i=1}{\overset{n}{\max }}\left(V_{\mathrm{it}}\right)-\underset{i=1}{\overset{n}{\min }}\left(V_{\mathrm{it}}\right)---\left(2\right)$

式中：△P_t为某时刻风电场出力的偏差，P_t为一台风电机组某时刻出力，△V_t为某时刻风电场风速的偏差，V_t为某时刻一台风电机组的风速；

e.为了便于衡量风电场的出力分散性，对于功率、风速用额定功率、额定风速进行标幺，得到偏差占额定功率的比例ε_t、ε_t′，如式(3)、(4)，绘制风电场出力分散性图；

${\mathrm{\ϵ}}_t=\frac{{\mathrm{\ΔP}}_t}{S_N}\×100\%---\left(3\right)$

${\mathrm{\ϵ}}_t\′=\frac{{\mathrm{\ΔV}}_t}{V_N}\×100\%---\left(4\right)$

当风电场ε_t、ε_t′都小于10％，证明风电场每台风电机组的运行状况基本相同，视为风电场的无出力分散性，当ε_t、ε_t′大于10％，证明风电场每台风电机组的运行状况有一定差距，在风电场的建模和各种并网的研究中，需要充分考虑风电场的出力分散性；

(2)等效风速的确定：风电场各风电机组规则排列时，对风电场4个顶角处的风速做统计学处理求出等效风速，并以此等效风速驱动下的风电机组输出功率的N倍作为风电场总输出功率的算法；

给出该风电场的风速模型，如式(5)，

$v=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{v}_i---\left(5\right)$

式中v为平均风速(单位：n/s)；v_i为第i台风电机组的风速(单位：m/s)，v为风电场各风电机组记录风速的平均值，通常选择有代表性的若干台风电机组的数据作为代表求平均值；

(3)基于等效风速描述风电场静态行为等值的误差分析：采用平均绝对百分比误差，对风电场等值模型的输出与风电场的实际输出进行对比分析，以此评价该方法的精度，以及相对传统方法的优势；

误差评价标准采用的是传统的平均绝对百分比误差(Mean AbsolutePercentage Error，MAPE)，设Va是实际值，而Vf是预测值，那么百分比误差(Percentage Error，PE)定义为：

PE＝(V_f-V_a)/V_a×100％           (6)

绝对百分比误差(Absolute Percentage Error，APE)定义为：

APE＝|PE|                     (7)

平均绝对百分比误差定义为：

$\mathrm{MAPE}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{APE}}_i---\left(8\right)$

最大绝对百分比误差定义为：

${\mathrm{APE}}_{\max }=\underset{i=1}{\overset{n}{\max }}\left({\mathrm{APE}}_i\right)---\left(9\right)$

给出风电场记录的实测风速数据作为输入，当风电场等值模型的输出与风电场的实际输出基本相符，即为风电场的模型有效。

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