并网风电机组运行特征参量的预测模型及应用

【摘要】：随着我国风电机组装机容量的逐渐增加，风力发电在电网中所占比例也逐年增大。由于自然风速大小和方向的不确定性，并网风电机组常在不同运行工况之间动态切换，使风电机组各部件相关性、随机性特征愈发明显，再加上在其恶劣环境的条件下，各个部件因载荷、磨损、疲劳强度和运行性能等都会随着运行环境和工作时间的变化而逐渐下降。为了减少因其而发生的故障，提高并网风电机组运行的可靠性，有必要对反映风电机组运行状态的特征参量进行预测和判断。 在分析并网风电机组的工作原理、控制策略及其并网影响的基础上，选择输出有功功率、发电机转速、齿轮箱输入轴温度、发电机绕组温度和变频器温度等作为反映风电机组运行状态的特征参量；根据特征参量相关性进行伪数据判断，并应用拉格朗日插值法对错误和遗漏数据进行修正和补充。将该方法应用于海装9号风电机组风速、有功功率等特征参量的数据修正，算例表明拉格朗日插值法精确、简单、有效。 对风电机组每一特征参量分别建立其BP神经网络模型，基于统计数据、神经网络层数间存在的相关联系及枚举试探法，确定网络层数及各层神经单元，并通过有功功率与各状态特征参量间的相关性，对预测模型进行完善。应用Matlab平台对其进行编程实现。将该模型应用于风电机组特征参量的预测，算例结果表明BP可实现风电机组特征参量的预测，该模型具有泛化能力强、计算量小等特点。 为了与BP神经网络进行对比分析，基于历史经验数据及枚举试探法，对每一特征参量分别建立其RBF神经网络模型，并通过K-均值聚类方法和最小二乘法分别确定径向基函数的中心和连接权值，进而实现风电机组特征参量的预测。将该模型与BP神经网络进行比较，算例结果表明RBF模型具有学习速度快、精度更高的特点。 最后，本文总结了各种预测模型的优缺点并对预测结果进行分析，提出了进一步需要改进的地方，展望了更多的风电机组特征参量的预测方法和以后相关的研究方向。 【关键词】：风电机组 数据处理 运行状态 特征参量 神经网络
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP183;TM614
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 引言9-12
• 1.1.1 风电产业现状及其发展趋势9-10
• 1.1.2 论文研究背景10-11
• 1.1.3 论文研究意义11-12
• 1.2 并网风电机组的特征参量统计分析12-13
• 1.3 并网风电机组特征参量预测13-15
• 1.3.1 国外预测方法研究13-14
• 1.3.2 国内预测方法研究14-15
• 1.4 本文研究的主要内容15-16
• 2 并网风电机组工作原理及其运行特征参量分析16-26
• 2.1 风电机组简介16-18
• 2.1.1 风电机组基本结构16
• 2.1.2 风电机组能量转换过程16-18
• 2.2 并网风电机组的工作原理18-21
• 2.2.1 并网风电机工作原理18
• 2.2.2 并网风电机控制策略18-20
• 2.2.3 风电机组并网对电网的影响20-21
• 2.3 风电机组运行状况分析21-23
• 2.4 并网风电机组运行特征量的选择23-24
• 2.5 小结24-26
• 3 风电机组特征参量统计数据的预处理26-32
• 3.1 引言26
• 3.2 风电机组运行数据的检验26-27
• 3.3 风电机组故障数据的修正27-30
• 3.4 风电机组预测数据的转换30
• 3.5 风电机组预测结果的误差评价指标30-31
• 3.6 小结31-32
• 4 基于 BP 神经网络的风电机组状态特征参量预测32-47
• 4.1 引言32
• 4.2 BP 神经网络算法32-38
• 4.2.1 神经网络算法概述32-35
• 4.2.2 BP 神经网络算法35-38
• 4.3 基于 BP 神经网络的风电机组状态特征参量预测模型38-41
• 4.3.1 提前 1 分钟的预测模型38-39
• 4.3.2 提前 10 分钟的预测模型39-40
• 4.3.3 考虑状态特征量间的相关性的有功功率预测模型40-41
• 4.4 基于 BP 神经网络预测模型求解算法41
• 4.5 算例分析41-45
• 4.5.1 风电机组的基本情况41-42
• 4.5.2 提前 1 分钟的风电机组特征参量的预测42-43
• 4.5.3 提前 10 分钟的风电机组特征参量的预测43-44
• 4.5.4 考虑状态特征量间的相关性对风电机组有功功率的预测44-45
• 4.6 小结45-47
• 5 基于 RBF 神经网络风电机组状态特征参量的预测47-59
• 5.1 引言47
• 5.2 RBF 神经网络算法47-48
• 5.3 基于 RBF 神经网络的风电机组状态特征参量预测模型48-50
• 5.4 基于 RBF 神经网络的预测模型求解算法50-51
• 5.4.1 RBF 数据网络求解算法50-51
• 5.4.2 RBF 网络学习算法在 MATLAB 中的实现51
• 5.5 算例分析51-55
• 5.5.1 算例风电机组的基本情况51-52
• 5.5.2 提前 1 分钟的风电机组特征参量的预测52-53
• 5.5.3 提前 10 分钟的风电机组特征参量的预测53-54
• 5.5.4 考虑状态特征量间的相关性对风电机组有功功率的预测54-55
• 5.6 BP 和 RBF 神经网络预测结果的对比分析55-58
• 5.6.1 BP 神经网络模型特性分析55
• 5.6.2 RBF 神经网络模型特性分析55-56
• 5.6.3 BP 与 RBF 神经网络模型对比分析56-58
• 5.7 小结58-59
• 6 结论与展望59-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-66
• 附录66
• 作者在攻读学位期间发表的论文66

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