一种风电场功率曲线仿射建模的方法技术

本发明专利技术公开了一种风电场功率曲线仿射建模的方法，包括步骤：1）将影响风电场输入风速的因素以噪声元的形式进行风速仿射建模；2）用多项式拟合方法对输入风速和输出功率实测数据的中心值进行曲线拟合，得到仿射中心值曲线；3）通过泰勒展开式得到输出功率和输入风速仿射模型的关系，进行功率曲线仿射建模。本发明专利技术在中心点的基础上求取得到功率曲线的不确定波动范围，丰富了功率曲线的信息，提高了建模的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种风电场功率曲线仿射建模的方法
本专利技术涉及风电
，具体涉及一种风电场功率曲线仿射建模的方法。
技术介绍
由于风速的不确定性使得风力发电机组几乎时刻遭受着较大程度的扰动,这种不确定性主要反映在风向、平均风速及脉动风速等要素的时空分布上，受到地形、塔位、高度、空气密度、塔影效应和尾流效应等的影响。受诸多不确定因素的影响，风电场输出功率的预测也日益受到国内外的关注。对于风电场功率的预测，功率曲线是关键。大多数风电场由于机组数目众多，地形地貌复杂，机组排列方式不同，使得风电机组之间受尾流效应的影响相对严重，导致风电场内各机组之间的输入风速存在一定的差异，而且风电场经常处在复杂多变的风况下，这使得每台机组并非按照厂家给定的标准功率曲线运行。因此，建立准确的功率曲线对于评估风电设备、风电机组的高速运行及降低风电波动性对接入电网的影响具有重要的意义。目前，国内外对风电实测功率曲线的建模方面的研究，大多都是实测数据的曲线拟合，拟合得到的风速和功率之间是一一对应的，不能准确反映风电场实际运行中不确定因素的影响。过去对于功率曲线建模的方法主要分为以下几种：1)对于实测数据直接应用插值多项式、S形曲线拟合功率曲线；2)针对风电场地形复杂、机组排列不规则的大型风电场风速差异性问题，利用K-means聚类算法对风电场所有风电机组按照实际风速数据进行聚类划分，建立整个风电场的等效风速模型，进而给出基于实测运行数据的风电场风速-功率模型；3)通过提出基于尾流效应修正风电机组测风数据的单机最优功率曲线迭代拟合算法，以贡献率为终止条件迭代剔除坏点后得到最优功率曲线；4)用比恩法绘制了基于实测数据的风电功率曲线，通过分区拟合对风速进行分级，然后采用一种非参数区间估计方法，建立各个风速等级的功率概率密度函数，在点估计的基础上求取风电功率曲线的不确定估计区间。
技术实现思路
本专利技术提供一种风电场功率曲线仿射建模的方法，采用仿射的概念，提高建模的准确性和可靠性。为实现上述目的，本专利技术的技术方案是：一种风电场功率曲线仿射建模的方法，包括以下步骤：步骤S1：将影响风电场输入风速的因素以噪声元的形式进行风速仿射建模；步骤S2：用多项式拟合方法对输入风速和输出功率实测数据的中心值进行曲线拟合，得到仿射中心值曲线；步骤S3：通过泰勒展开式得到输出功率和输入风速仿射模型的关系，进行功率曲线仿射建模。进一步地，所述步骤S1具体为：建立输入风速的仿射模型，其中，i＝1,2,...,n，n表示噪声元的数量，εi表示噪声元，表示实际风速，v0表示预测风速，x1表示测风塔与气象台之间的误差求得的噪声元系数；x2表示风机相对位置对风速影响求得的噪声元系数；x3表示海拔高度以及地形影响对输入风速的影响求得的噪声元系数；x4,x5,...,xi分别表示机组本身固有属性对输入风速的影响求得的噪声元系数。进一步地，所述步骤S2具体为：首先对输入风速和输出功率实测数据进行预处理，剔除误差较大的点，然后将风速等间隔地分成N个区间，求出分布在各个间隔中的输入风速和输出功率平均值数据，最后通过三次多项式曲线拟合的方法得到中心值曲线如式(2)所示：f(v0)＝av03+bv02+cv0+d(2)其中，f(v0)表示根据预测风速计算得到的风电功率，v0表示预测风速，a、b、c、d分别表示拟合系数。进一步地，所述步骤S3具体为：建立风机输出功率与输入风速之间的仿射函数关系如式(3)所示：其中，表示风电功率仿射，表示风电功率仿射函数，将步骤S1中的式(1)所示风速仿射模型代入式(3)得：按照泰勒公式在x＝v0处展开得：仿射函数在泰勒展开的过程中，二次展开项会得到噪声元的高次项组合，按照式(6)整理归纳成一个新增的噪声元：式(6)求得的噪声元εi+1变化范围为[-1,1]，考虑噪声元的非偏性整理为：式(7)中二次项噪声元经平方后范围为[0,1]，通过式(7)仿射函数展开成噪声元εi的多项式即为仿射函数的具体表达式；仿射中心值即为式(8)的常数项，表示为：与现有技术相比，本专利技术具有有益效果：本专利技术在中心点的基础上求取得到功率曲线的不确定波动范围，丰富了功率曲线的信息，提高了建模的准确性和可靠性，为电网对于风电输出功率的预测提供了参考，同时也可以根据本专利技术得到风电并网不确定性条件下的的电力系统潮流计算。附图说明图1是本专利技术一种风电场功率曲线仿射建模的方法流程示意图；图2是本专利技术一实施例仿射模型图。具体实施方式下面结合附图及实施例对本专利技术做进一步说明。如图1所示，一种风电场功率曲线仿射建模的方法，包括以下步骤：步骤S1：将影响风电场输入风速的因素以噪声元的形式进行风速仿射建模；建立输入风速的仿射模型，其中，i＝1,2,...,n，n表示噪声元的数量，εi表示噪声元，表示实际风速，v0表示预测风速，x1表示测风塔与气象台之间的误差求得的噪声元系数；x2表示风机相对位置对风速影响求得的噪声元系数；x3表示海拔高度以及地形影响对输入风速的影响求得的噪声元系数；x4,x5,...,xi分别表示机组本身固有属性如风剪切、塔影效应等对输入风速的影响求得的噪声元系数；步骤S2：用多项式拟合方法对输入风速和输出功率实测数据的中心值进行曲线拟合，得到仿射中心值曲线；首先对输入风速和输出功率实测数据进行预处理，剔除误差较大的点，然后将风速等间隔地分成N个区间，在本实施例中，取每个风速间隔为0.5m/s，求出分布在各个间隔中的输入风速和输出功率平均值数据，最后通过三次多项式曲线拟合的方法得到中心值曲线如式(2)所示：f(v0)＝av03+bv02+cv0+d(2)其中，f(v0)表示根据预测风速计算得到的风电功率，v0表示预测风速，a、b、c、d分别表示拟合系数；步骤S3：通过泰勒展开式得到输出功率和输入风速仿射模型的关系，进行功率曲线仿射建模；建立风机输出功率与输入风速之间的仿射函数关系如式(3)所示：其中，表示风电功率仿射，表示风电功率仿射函数，将步骤S1中的式(1)所示风速仿射模型代入式(3)得：按照泰勒公式在x＝v0处展开得：仿射函数在泰勒展开的过程中，二次展开项会得到噪声元的高次项组合，按照式(6)整理归纳成一个新增的噪声元：式(6)求得的噪声元εi+1变化范围为[-1,1]，考虑噪声元的非偏性整理为：式(7)中二次项噪声元经平方后范围为[0,1]，通过式(7)仿射函数展开成噪声元εi的多项式即为仿射函数的具体表达式；仿射中心值即为式(8)的常数项，表示为：得到功率曲线仿射模型如图2所示。以上所述仅为本专利技术的较佳实施例，凡依本专利技术申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本专利技术的涵盖范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种风电场功率曲线仿射建模的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：将影响风电场输入风速的因素以噪声元的形式进行风速仿射建模；步骤S2：用多项式拟合方法对输入风速和输出功率实测数据的中心值进行曲线拟合，得到仿射中心值曲线；步骤S3：通过泰勒展开式得到输出功率和输入风速仿射模型的关系，进行功率曲线仿射建模。

【技术特征摘要】
1.一种风电场功率曲线仿射建模的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：将影响风电场输入风速的因素以噪声元的形式进行风速仿射建模；步骤S2：用多项式拟合方法对输入风速和输出功率实测数据的中心值进行曲线拟合，得到仿射中心值曲线；步骤S3：通过泰勒展开式得到输出功率和输入风速仿射模型的关系，进行功率曲线仿射建模。2.根据权利要求1所述的一种风电场功率曲线仿射建模的方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：建立输入风速的仿射模型，其中，i＝1,2,...,n，n表示噪声元的数量，εi表示噪声元，表示实际风速，v0表示预测风速，x1表示测风塔与气象台之间的误差求得的噪声元系数；x2表示风机相对位置对风速影响求得的噪声元系数；x3表示海拔高度以及地形影响对输入风速的影响求得的噪声元系数；x4,x5,...,xi分别表示机组本身固有属性对输入风速的影响求得的噪声元系数。3.根据权利要求1所述的一种风电场功率曲线仿射建模的方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：首先对输入风速和输出功率实测数据进行预处理，剔除误差较大的点，然后将风速等间隔地分成N个区间，求出分布在各个间隔中的输入风速和输出功率平均值数据，最后通过三次多项式曲线拟合的方法得到中心值曲线如式(2)所示：f(v0)＝av03+bv02+cv0+d(2)其中，f(v0)表示根据预测风速计算得到的风电功率，v0表示预测风速，a、b、c、d分别表示拟合系数。4.根据权利要求2所述的一种风电场功率曲线仿射建模的方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：建立风机输出功率与输入风速之间的仿射函数关系如式(3)所示：其中，表示风电功率仿射，表示风电功率仿射函数，将步骤S1中的式(1)所示风速仿射模型代入式(3)得：

【专利技术属性】
技术研发人员：邵振国，刘懿萱，张嫣，周琪琪，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建,35