2013年电工杯优秀论文A题

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1、第一页答卷编号：论文题目：风电功率波动特性的分析--从一个风电场入手姓名专业、班级有效联系电话参赛队员1参赛队员2参赛队员3指导教师：张勇参赛学校：电子科技大学第二页答卷编号：阅卷专家1阅卷专家2阅卷专家3论文等级风电功率波动特性的分析—从一个风电场入手摘要随着全球能源和环境问题的日益突出，风能的开发和利用已经受到越来越多的关注。本文旨在通过研究一个风电场中各个机组与总体的概率分布、数值特征并研究不同时间间隔内的风电功率波动变化，来克服风电波对电网的不利影响。针对问题1：选择1-5号风电机组进行研究，通过SPSS软件的P-P图中的功能，判断出电功

2、率波动符合的概率分布有5种。利用SPSS软件的描述统计，得出各个机组的数值特征并进行单样本T检验，得出最好的概率分布为：半正态分布，5个机组概率分布大致相同。在以每日为时间窗宽，对5个风电功率分别计算出30个时段的半正态分布函数的参数，采用相对误差的方法，对参数进行检验。同过比较不同机组、不同时段风电功率波动的概率分布，得到它们的变化趋势大致相同，但与30天总体分布之间的风电功率差值较大。针对问题2：1-5号机组风电功率数据的时间间隔由5s变成1min，转换后的风电功率波动仍满足1.a）中的5种概率分布，对计算出的数值特征进行T检验，得到最符合的

3、分布仍为半正态分布，5个机组概率分布仍大致相同。针对问题3：研究时间间隔为1min代替5s的单个机组风电功率波动信息，得到替换过程中产生的累积效应导致风电功率损失它的局部效应。用信息损失率来度量1min代替5s时信息的损失，经计算的到前五机组的信息损失率分别为：15.36%、0.73%、4.25%、0.19%和0.23%。这一过程将导致在研究波动效应的本质原因时，由于损失部分微小的变化，所以将导致整体误差增加。得到的一般性结论：时间窗宽越大波动性越明显，时间窗宽越小风电功率波动性越真实。针对问题4：计算得到的1、5、15分钟的总功率分析得到随间隙

4、增加其波动幅度变大，概率分布数值增大。通过求出的方差接近期望的程度值并比较得出1分钟时的20台风电机总功率的方差值要更接近期望值。用5min代替1min，这一过程导致局部波动效应发生变化。用信息损失率来度量信息的损失，经计算1min和5min信息损失率分别为：7.0%、6.4%。将影响其最大功率值并且波动变化过程量减少，同时对数据的分析的准确度将降低。针对问题5：分别采用ARIMA预测模型与灰度预测模型对时间间隔5min和15min的总功率为样本进行预测，通过对比两种预测模型在同一个样本中误差率的方法，得出灰色预测模型最高误差达到40%，而ARI

5、MA预测模型最高才19%的结论，因此ARIMA预测模型预测值准确度更高，并用ARIMA滚动预测更能准确的预测出滚动的未来7天的两个样本的总电功率。针对问题6：用MATLAB对单台风电功率与总电功率的数据编程，得出其风电功率波动图像。通过对比波动图像发现：单台电机组的波动较稳定，对电网运行的影响较小；总电功率的波动幅度大，对电网运行的影响较大。通过对比问题4中概率数值特征表与单台和总体的风电功率波动图像。方差值越大波动性越大，因此所得到的概率分布数值特征在分析时序波动特性方面有着简明直观的作用。但方差只能分析波动性的大小不能细节描述。针对问题7：从

6、对机组和全场风电功率波动分析认识并得到风电功率的波动特性，从而通过构建新机组来说明克服风电波动对电网的运行的不利影响。关键词：风电功率波动特性半正态分布ARIMA模型灰色预测11.问题重述随着资源环境约束的日趋严苛，以化石能源为主的能源发展模式必须根本转变。近年来，可再生能源开发的热潮遍及全球。风力发电不消耗任何燃料，可谓清洁能源；风力来源于大气运动，不会因为开发风电而枯竭，是一种可再生能源。风电机组发出的功率主要与风速有关。由于风的不确定性、间歇性以及风电场内各机组间尾流的影响，使得风力发电机不能像常规发电机组那样根据对电能的需求来确定发电。大

7、规模风电基地通常需接入电网来实现风电功率的传输与消纳。风电功率的随机波动被认为是对电网带来不利影响的主要因素。研究风电功率的波动特性，不论对改善风电预测精度还是克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。风电场通常有几十台、上百台电机组。大型风电基地由数十甚至上百个风电场组成。因此，风电功率的波动有很强的时空差异性。附件给出了某风电场中20台1.5MW风电机组30天的风电功率数据（单位为kW，间隔为5s），请做如下分析。1．任选5个风电机组：5sa）在30天的范围内，分析机组i的风电功率Pt()波动符合哪几种概率分布？分ik别计算数值特征并进行检验

8、，推荐最好的分布并说明理由。比较5个机组分布的异同。b）用以上确定的最好的概率分布，以每日为时间窗宽，对5个风电功率分别计算30个时段的