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基于非參數回歸的風電場理論功率計算方法

發(fā)布時間:2018-12-05 19:57
【摘要】:風電場理論功率計算可用于恢復風電場限電等非正常功率數據,對于恢復歷史功率數據、建立風電場功率統(tǒng)計預測模型、計算限電量和電力交易結算等具有重要意義。在分析大量風電場實際功率數據的基礎上,對于無完整調度控制指令記錄和風機運行記錄的風電場,根據其實際運行狀態(tài)和風機類型,合理設置篩選閾值,剔除了限電等非正常功率數據;根據實際功率曲線的特點,采用風向、氣壓等氣象數據對樣本數據進行劃分;然后采用非參數回歸方法擬合風機功率曲線并計算單機理論功率,根據相關系數加權方法修正和補齊缺失功率數據,提出基于非參數回歸的風電場理論功率計算方法,并建立完整的理論功率計算模型。通過實際風電場測試,驗證了方法的有效性和正確性,并與風電場發(fā)電能力驗證方法的計算結果進行比較,驗證所提方法的先進性。
[Abstract]:The theoretical power calculation of wind farm can be used to restore abnormal power data such as power limit of wind farm, which is of great significance for restoring historical power data, establishing statistical prediction model of wind farm power, calculating the limit of electricity quantity and the settlement of electricity transaction. On the basis of analyzing a large number of actual power data of wind farm, for the wind farm without complete dispatching control instruction record and fan operation record, according to its actual operation state and fan type, the screening threshold is set reasonably. The abnormal power data such as power limit are eliminated. According to the characteristics of the actual power curve, meteorological data such as wind direction and air pressure are used to divide the sample data. Then the non-parametric regression method is used to fit the fan power curve and calculate the theoretical power of a single machine. According to the correlation coefficient weighting method, the theoretical power calculation method of wind farm based on non-parametric regression is put forward according to the correlation coefficient weighting method to correct and correct the missing power data. A complete theoretical power calculation model is established. The validity and correctness of the proposed method are verified by the actual wind farm test, and compared with the calculation results of the wind farm power generation capacity verification method to verify the advanced nature of the proposed method.
【作者單位】: 中國電力科學研究院;
【基金】:國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目(973項目)(2012CB215101)~~
【分類號】:TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號:2365390

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