本文選題：風(fēng)電場 + 空間效應(yīng)　； 參考：《中國電力》2016年12期

【摘要】：提出了一種基于聚類算法和實(shí)測數(shù)據(jù)的風(fēng)電場動(dòng)態(tài)等值建模方法,根據(jù)某風(fēng)電場的實(shí)測數(shù)據(jù),通過隨機(jī)抽樣比較的方式證明了風(fēng)電場內(nèi)機(jī)組間的空間效應(yīng),并且利用風(fēng)速曲線和功率曲線在不同機(jī)組間的顯著差別,說明風(fēng)電機(jī)組間的空間效應(yīng)在建立風(fēng)電場動(dòng)態(tài)等值模型時(shí)是不可忽略的。利用K-means聚類分析方法并以實(shí)測的數(shù)據(jù)作為分群指標(biāo),將某風(fēng)電場的33臺(tái)UP77-1.5 MW風(fēng)電機(jī)組聚成4個(gè)機(jī)群,每個(gè)機(jī)群對應(yīng)建立一個(gè)等值模型,消除了機(jī)組間的空間效應(yīng)。最后,通過將各個(gè)模型與實(shí)測的數(shù)據(jù)的等值比較與誤差分析,驗(yàn)證了模型的合理性。與傳統(tǒng)模型進(jìn)行比較,實(shí)際驗(yàn)證結(jié)果表明該方法建立的模型比傳統(tǒng)模型精確度高。
[Abstract]:A dynamic equivalent modeling method of wind farm based on clustering algorithm and measured data is proposed. According to the measured data of a wind farm, the spatial effect between units in a wind farm is proved by means of random sampling and comparison. The significant difference of wind speed curve and power curve between different units shows that the spatial effect of wind turbine can not be ignored in the establishment of wind farm dynamic equivalent model. Using the K-means clustering analysis method and the measured data as the cluster index, 33 UP77-1.5 MW wind power units in a wind farm are grouped into four clusters. Each cluster establishes an equivalent model to eliminate the spatial effect among the units. Finally, the rationality of the model is verified by the comparison and error analysis between each model and the measured data. Compared with the traditional model, the experimental results show that the proposed model is more accurate than the traditional model.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51477143)~~
【分類號(hào)】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1838827