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《基于实测数据的风电场风速-功率模型的研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、第42卷第2期电力系统保护与控制Vol.42No.22014年1月16日PowerSystemProtectionandControlJan.16,2014基于实测数据的风电场风速-功率模型的研究12312王钤,潘险险,陈迎,杨汾艳,林俐(1.广东电网公司电力科学研究院,广东广州510080;2.新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学),北京102206;3.安徽省电力公司检修公司,安徽合肥230000)摘要:建立准确的风电场模型是风电接入系统相关研究的基础。首先通过对某双馈风电机组的标准功率特性曲线和实测风速-功率散点图进
2、行对比,针对它们之间的差异问题,建立基于实测运行数据的风电机组风速-功率模型。其次,针对地形复杂、机组排列不规则的大型风电场风速差异性问题,利用K-means聚类算法对风电场内所有风电机组按实测风速数据进行聚类划分,建立了整个风电场的等效风速模型,进而给出了基于实测运行数据的风电场风速-功率模型。然后,以某实际风电场为例,对该风电场内的风电机组按风速进行K-means聚类划分,结果显示该划分结果与简单按地理位置的机群划分结果有明显差异。最后,对传统的风速-功率模型和所提出的风速-功率模型输出结果进行比较,结果证明所提出的模型相对
3、于传统模型而言,准确性有了较大的提高。关键词:风速-功率模型;实测数据;K-means聚类算法;聚类划分;风电场建模Studyofwindspeed-activepowermodelforwindfarmbasedonmeasureddata12312WANGQian,PANXian-xian,CHENYing,YANGFen-yan,LINLi(1.ElectricPowerResearchInstituteofGuangdongPowerGridCorporation,Guangzhou510080,China;2.Stat
4、eKeyLaboratoryofAlternateElectricalPowerSystemwithRenewableEnergySources(NorthChinaElectricPowerUniversity),Beijing102206,China;3.MaintenanceCompanyofAnhuiElectricPowerCorporation,Hefei230000,China)Abstract:Accuratemodelofthewindfarmisthebasisfortheanalysisofwindpowe
5、rintegratinggrid.Firstly,thecomparisonismadebetweenthestandardpowercharacteristiccurveandthemeasuredscatterplotofwindspeed-activepowerforDFIG.Thewindspeed-activepowermodelisproposedbasedonthemeasureddata.Forthewindspeeddifferencesofwindturbinesinlargewindfarmcausedby
6、complexterrainandthecrewirregulararrangement,K-meansclusteringalgorithmisusedfortheequivalentwindspeedmodelofthewholewindfarm.Thenthewindspeed-activepowermodelofwindfarmbasedonmeasureddataisproposed.Takinganactualwindfarmasexample,K-meansclusteringalgorithmisusedtoth
7、eclustersdivision.Resultshowsthatthedivisionbywindspeedisdifferentfromthatbylocationofwindturbineunits.Finally,toverifytheeffectivenessofthenewwindspeed-activepowermodel,theerrorcomparativeanalysisismadebetweenthenewmodelandthetraditionalmodel.Resultshowsthattheaccur
8、acyofthemodelisgreatlyimprovedwiththeproposedmethod.Keywords:windspeed-activepowermodel;measureddata;K-meansclusteringalgorithm;clu