风电场风功率预测及最大风能追踪

【摘要】：随着能源的日益减少、环境污染越来越严重,尤其是雾霾正逐步覆盖着我国大部分城市,使用清洁无污染的能源便成为解决这些问题的一个重要选择。风能以其可再生、绿色、清洁环保等特性使得风力发电量在世界发电总量中所占比重正在不断加大。但由于风力发电的间歇性及不可控等特性使得电网接纳风电的能力受到抑制,风力发电的发展速度较为缓慢。对风功率进行较高精度的预测,可以有效地降低风电场输出波动对电力系统的不利影响,并且提高风力发电在电力市场中的竞争实力。同时,风电机组向更大容量、更高效率的趋势发展,就要求提高对风能的利用率,使得研究最大风能追踪具有重要意义。 本文针对风功率预测和最大风能追踪这两大风力发电中的实际问题,进行了深入研究。针对风功率预测,由于风功率与风速有着直接的函数关系,因此可以通过预测风速得到风功率的预测结果。对于风速序列的非线性及不平稳性,本文应用小波分解来降低。风速预测大多应用神经网络理论,目前还没有统一的神经网络输入量的选取方法,本文采用时间序列建模选择输入量的方法为神经网络选择输入量。综上所述,本文提出一种综合了小波理论、时间序列及神经网络的预测方法,即小波时序神经网络预测方法。该方法首先将原始风速进行小波分解为一个低频趋势信号和几个高频随机信号,然后对高频信号采用时间序列的方法建模,继而对小波分解后的两种信号利用BP神经网络进行建模：低频信号采用常规BP神经网络(输入量为最近的6个历史值),高频信号应用时间神经网络(输入量应用时间序列建模选择),最后将各信号的预测结果通过叠加进行重构,得到原始风速序列的最终预测结果。将风速预测结果输入到拟合的风机功率曲线,便可预测出风机功率。基于我国南方某风电场的实测数据进行验证,本文提出的预测方法具有较好的预测精度。针对最大风能追踪问题,本文在分析风力机运行特性的基础上,研究变速恒频双馈风力发电机组实现最大风能追踪的控制方法。为简化模型难度,对双馈异步发电机进行坐标变换,并采用定子磁链定向的矢量变换技术。简化后的模型可完成发电机的有功功率和无功功率的解耦控制,并且实现最大风能追踪的目标。应用Matlab/Simulink进行完整的风力发电系统的仿真研究,结果证明了所建模型的正确性。 【关键词】：风功率预测 小波理论 时间序列 BP神经网络 最大风能追踪
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 选题背景及意义9
• 1.2 风力发电的发展现状9-11
• 1.2.1 国外风力发电的发展现状9-11
• 1.2.2 中国风力发电的发展现状11
• 1.3 风功率预测的研究现状11-13
• 1.4 最大风能追踪的研究现状13-14
• 1.5 本文研究的主要内容14-16
• 第2章 小波时序神经网络在风功率预测上的应用16-42
• 2.1 引言16
• 2.2 小波时序神经网络预测方法16-31
• 2.2.1 小波变换16-19
• 2.2.2 时间序列19-26
• 2.2.3 BP神经网络26-29
• 2.2.4 小波时序神经网络预测方法29-31
• 2.3 风速预测实例分析31-39
• 2.4 风功率预测实例分析39-41
• 2.5 小结41-42
• 第3章 变速恒频双馈风力发电系统最大风能追踪控制的研究42-62
• 3.1 引言42
• 3.2 变速恒频双馈风力发电系统的数学模型42-49
• 3.2.1 风力机的数学模型42-44
• 3.2.2 传动系统的数学模型44
• 3.2.3 双馈异步发电机的数学模型44-49
• 3.3 变速恒频双馈风力发电系统最大风能追踪控制策略的研究49-56
• 3.3.1 变速恒频双馈风力发电系统的运行区域49-50
• 3.3.2 变速恒频双馈风力发电系统最大风能追踪原理50-52
• 3.3.3 双馈异步发电机的控制策略52-54
• 3.3.4 变速恒频双馈风力发电系统最大风能追踪控制54-56
• 3.4 仿真研究56-61
• 3.4.1 单元仿真模型56-57
• 3.4.2 运行仿真研究57-61
• 3.5 小结61-62
• 第4章 总结与展望62-64
• 参考文献64-68
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果68-69
• 致谢69

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