風電、光伏受天氣條件的影響,其輸出功率具有較大的隨機性和波動性,隨著大量分布式電源接入配電網(wǎng),對配電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行產(chǎn)生影響。因此,本文對風電光伏預測方法、預測誤差不確定性分析及考慮預測不確定性的配電網(wǎng)優(yōu)化調度展開研究。首先通過分析風光機組工作原理,構建風電、光伏發(fā)電模型,描述風光運行規(guī)律。對同區(qū)域風電場、光伏電站互補性展開研究,結合互補性評價指標Kendall相關系數(shù)對分布式風電、光伏不同季節(jié)日均互補性、單月份互補性及全年互補性展開分析,得到風光互補的最優(yōu)時間尺度。其次構建基于WOA-LSSVM的風光功率預測模型,該方法利用鯨魚算法優(yōu)化最小二乘支持向量機的懲罰因子與核函數(shù)寬度,并對風電場進行4小時、24小時、72小時下不同模型的預測試驗,對光伏電站進行晴天、陰天、雨天不同模型的預測試驗,并結合功率預測評價指標RMSE、MAE的值,比較風電光伏不同天氣條件、不同模型的預測精度,結果顯示W(wǎng)OA-LSSVM預測模型優(yōu)于PSO-LSSVM和LSSVM模型。然后建立基于WOA-LSSVM預測模型的風光功率預測誤差不確定性分析方法。應用云模型知識定性分析風電、光伏預測誤差的不確定性,得到風電4小時... 

【文章來源】：華北水利水電大學河南省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

風光電站四季容量系數(shù)Figure1-1FourSeasonsCapacityFactorofWindpowerandphotovoltaicPowerStation

畔⒂敕緄緋∈導適涑齬β式?⒁灰揮成淶墓叵凳迪侄暈蠢茨呈笨痰墓β試げ狻Ｎ?減小功率預測誤差，統(tǒng)計預測方法有時會結合預測曲線和實際輸出功率對比糾正功率預測誤差。統(tǒng)計方法不僅能進行實時的功率預測，而且模型簡單精確度較高被人們廣泛應用。常用的統(tǒng)計方法有人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、支持向量機法、時間序列法、灰色預測法等。2.1.2風電運行特性分析在大氣邊界層中，不同時刻風速變化不盡相同，不同地理環(huán)境對風速變化也產(chǎn)生巨大影響，但風速在一段時間內(nèi)的變化具有規(guī)律性。風速頻率玫瑰圖可清晰表明某區(qū)域風速風向分布特性。如圖2-1其中圓弧刻度表示風向大小，用不同顏色代表不同的風速區(qū)間，風向頻率表示可由一段時間內(nèi)各風向出現(xiàn)的次數(shù)與監(jiān)測總次數(shù)的比計算得到，從圖2-1可知該地區(qū)風向變化范圍為NW281.5。-NE56。、SE124。-SW213.5。，最大風速可達13m/s以上。因此通過風速風向玫瑰圖可知道某區(qū)域的風速風向變化規(guī)律，預測未來時間段的整體變化趨勢，通過統(tǒng)計分析準確描述風速風向分布特性，量化風速變化的不確定性。圖2-1某風電場風向玫瑰圖Figure2-1Windroseinawindfarm風電功率輸出受實際風速和機組設備發(fā)電參數(shù)決定，準確描述風速變化規(guī)律愈發(fā)重要。雖然風速具有強烈的波動性和隨機性，但結合上述內(nèi)容通過長時間對風速歷史數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，風速波動具有一定規(guī)律性，除了風速風向玫瑰圖外一般也可采用概率分布描述風速變化。針對目前風速分布研究表明，威布爾分布為風速概率分布中最常用的模型之一，該模型能準確擬合風速分布并且模型構造簡單，只需要確定概率分布的三個基本

2基于WOA-LSSVM的風光功率預測模型9參數(shù)即形狀參數(shù)、尺度參數(shù)、位置參數(shù)就可模擬某地區(qū)實際風速變化，因此在風速計算中被廣泛應用，具體概率分布模型如下：()1()kvkkcfvckve=（2.1）式中c為威布爾分布的尺度參數(shù)，k為威布爾分布的形狀參數(shù)。參數(shù)k的大小可通過風速序列的均值和標準差求解，具體公式如下：22(12/)1(11/)vnkvkσΓ+Γ+（）=（2.2）式中vn為風速序列的均值，σv為風速序列的標準差。而c可由形狀參數(shù)k計算得到，具體公式如下：(11/)mvck=Γ+（2.3）風電機組的輸出功率隨風速的波動而變化，根據(jù)風速概率分布描述風速大小后，風功率出力可由風速表示為：3212PPCAvARρπ==（2.4）式中P為風電機組某時刻輸出功率，Cp為風能利用系數(shù)，A為發(fā)電機組風機葉片掃過的面積，其中R代表機組風葉半徑，ρ為空氣密度，v為風速。由公式2.4可知機組輸出功率大約和風速成三次方的關系，受環(huán)境等多種不確定因素影響，某風電場機組實際功率輸出如下圖所示：圖2-2河北某風電場風機實際輸出功率Figure2-2ActualoutputpowerofawindfarmfaninHebei根據(jù)圖2-2顯示切入風速為3m/s，切出風速為18m/s，則在3m/s-18m/s為有效風速區(qū)。因此實際風功率表達式為：320031.1230.08108.6382.4318160018vPvvvvv≤<=++≤<≤（2.5）風能受氣象條件的影響具有較大的隨機性和波動性，致使風電機組功率輸出不確定


本文編號：3105128