一种风电功率波动特性的评价方法技术

本发明专利技术公开了一种风电功率波动特性的评价方法，包括如下步骤：S1、确定风电场的装机容量，并按照设定时间间隔获取风电场一个取样周期内各个时刻的风电场输出功率；S2、绘制风电输出功率持续曲线；S3、求解取样周期的风电场发出的总电量Ewind.∑；S4、根据步骤S1中获取的风电场输出功率求解风电场瞬时波动量ΔPw；S5、绘制风电场瞬时波动量持续曲线；S6、求解取样周期内的风电波动总量Ewave.∑；S7、定义风电波动因子为ηmark；S8、根据步骤S7的公式求解不同装机容量下的风电波动因子ηmark，通过比对不同装机容量下的风电波动因子ηmark来选出风电输出最稳定的情况下的装机容量；本发明专利技术具有方法科学合理，适用性强，效果佳，能够准确，简洁的对风电功率波动水平有直观的评价。

An Evaluation Method of Wind Power Fluctuation Characteristics

The invention discloses an evaluation method of wind power fluctuation characteristics, which includes the following steps: S1, determination of installed capacity of wind farm, and acquisition of wind farm output power at each time of a sampling period according to a set time interval; S2, drawing the persistent curve of wind power output; S3, solving the total power generated by the wind farm in the sampling period, Ewind.; S4, according to. The output power of the wind farm obtained in this paper is used to solve the instantaneous fluctuation of the wind farm Pw; S5, draw the persistent curve of the instantaneous fluctuation of the wind farm; S6, solve the total fluctuation of the wind power in the sampling period Ewave.; S7, define the fluctuation factor of the wind power as mark; S8, solve the fluctuation factor_mark of the wind power under different installed capacity according to the formula of S7, and compare the fluctuation factor_mark under different installed capacity. The wind power fluctuation factor mark is used to select the installed capacity under the condition of the most stable wind power output. The method has the advantages of scientific and reasonable method, strong applicability, good effect, accurate and concise intuitive evaluation of wind power fluctuation level.

【技术实现步骤摘要】
一种风电功率波动特性的评价方法
本专利技术涉及风电场
，更具体地说，涉及一种风电功率波动特性的评价方法。
技术介绍
由于太阳辐射的不均匀，地球表面由于压力不同产生了风，太阳辐射的强度受太阳照射角度、高度、经纬度、大气透明底和地表类型等多种因素的影响，导致了地球的受热不均匀。此外，由于受热不均匀引起的大气环流也受科里奥利力的影响，因此，波动是风的主要特征。随着可再生能源尤其是风能技术的快速发展，风电装机所占比例增长迅猛，但由于风电具有波动性，大规模风电并网将会对电网的安全运行产生影响。正确、合理的对风电波动特性进行评价对电网调度等有重要意义。目前针对于风电功率的波动特性的研究已经展开，于鹏等学者对马尔可夫链蒙特卡罗法进行改进并提出持续与波动蒙特卡罗法用于确定风电功率序列；杨茂等学者对风电功率历史数据的波动特性和预测误差之间的关系进行分析，并构建了一种基于概率统计的风电功率规律性分析方法；南晓强等学者将符号时间序列方法应用于风电功率波动与预测分析中，提出了一种自适应分区方法提高对风电功率预测的准确性；刘雅婷等学者对建立了风电概率分布模型，并利用小波神经网络对功率做了预测分析；胡红飒等学者利用滑动平均法、概率分布理论、1阶差分法等，分别建立了最佳概率分布模型、分钟级分量模型和变化速率模型；倪识远等学者对风电功率波动的概率密度进行拟合，分析了风电机组及风电场的概率数值特征。以上分析均利用多种智能算法，分析较为复杂，大都针对于定装机的风电场的时序分布规律，对于风电波动情况缺少整体的评价指标。且对于装机容量大小对风电波动影响涉及较少，但实际风电场风电波动规律与风电场装机呈非线性关系。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述问题，提出一种风电功率波动特性的评价方法，解决了传统分析方法较为复杂，对于风电波动情况缺少整体的评价指标，且对装机容量大小对风电波动影响涉及较少等问题。为了达到上述目的，本专利技术提供一种风电功率波动特性的评价方法，包括如下步骤：S1、确定风电场的装机容量，并按照设定时间间隔获取所述风电场一个取样周期内各个时刻的风电场输出功率{P1、P2……Pw.t、Pw.t+1……}。风电场的输出功率随时都在变化，所以获取到的结果是大小不一、呈波动特性的一系列风电场输出功率数值。S2、将所述步骤S1中获取到的所述风电场输出功率按照由大到小的顺序进行排序，并绘制风电输出功率持续曲线；所述风电输出功率持续曲线的y轴表示按照从大到小的顺序排列后的所述风电场输出功率，x轴表示时间长度，各个所述风电场输出功率等时间间隔排列在所述风电输出功率持续曲线的y轴上；其中x轴非时间先后顺序，但是可以表示时间天数、月数、小时数等。绘制出的所述风电输出功率持续曲线是一个左高右低、呈下滑特性的曲线。S3、对所述步骤S2中绘制的所述风电输出功率持续曲线进行积分求得所述取样周期的所述风电场发出的总电量Ewind.∑；Ewind.Σ＝Σ∫(|ΔPwind(x)|)dx，其中ΔPwind(x)表示为某一时段的风电场输出电量。S4、根据所述步骤S1中获取的所述风电场输出功率求解风电场瞬时波动量ΔPw；ΔPw＝Pw.t+1-Pw.t，其中Pw.t表示t时刻的所述风电场输出功率，Pw.t+1表示t时刻的下一时刻即t+1时刻的所述风电场输出功率。求出的一系列风电场瞬时波动量为大小不一、呈波动特性的一系列数值。S5、将所述步骤S4中求得的所述风电场瞬时波动量ΔPw按照从大到小的顺序进行排序，并绘制风电场瞬时波动量持续曲线；所述风电场瞬时波动量持续曲线的y轴表示按照从大到小的顺序排列后的所述风电场瞬时波动量，x轴表示时间长度，各个所述风电场瞬时波动量等时间间隔排列在所述风电场瞬时波动量持续曲线的y轴上；风电场瞬时波动量持续曲线是一个左高右低、呈下滑特性的曲线。S6、对所述步骤S5中的风电场瞬时波动量持续曲线进行积分求得所述取样周期内的风电波动总量Ewave.∑；Ewave.Σ＝Σ∫(|ΔPwave(x)|)dx，其中ΔPwave(x)表示为某一时段的风电波动电量。S7、定义风电波动因子为ηmark；所述其中Ewave.∑为所述取样周期内的风电波动总量，Ewind.∑为所述取样周期的风电场发出的总电量。S8、根据所述步骤S7的公式求解所述风电场各个装机容量下的所述风电波动因子ηmark；其中，ηmark越小表示风电场的风电输出越稳定，ηmark越大表示风电场的风电输出越不稳定。上述风电功率波动特性的评价方法，优选方式下，所述步骤S2中还包括以所述步骤S1中获取到的所述风电场输出功率为y轴，以时间为x轴，绘制风电输出功率时序曲线。上述风电功率波动特性的评价方法，优选方式下，所述步骤S5中还包括以所述步骤S4中求得的所述风电场瞬时波动量ΔPw为y轴，以时间为x轴，绘制风电场瞬时波动量时序曲线。上述风电功率波动特性的评价方法，优选方式下，所述步骤S1中还包括对获取到的数据进行错误检查、消除极端峰谷值。本专利技术的一种风电功率波动特性的评价方法，针对风电场风电功率波动的场景，首先提出了涉及不同风电装机情况下，利用风电功率时序曲线与风电功率持续曲线分析风电功率波动的方法，然后基于上述对风电功率波动的特征分析，确定利用风电波动因子作为不同风电装机下的风电波动水平评价指标，确定了一种风电功率波动特性的评价方法最后通过算例分析验证了所提方法的正确性与可行性。具有方法科学合理，适用性强，效果佳，能够准确，简洁的对风电功率波动水平有直观的评价。附图说明图1是本专利技术的实施例1的流程图；图2是本专利技术的实施例2的流程图；图3是风电场装机容量4.5MW时的风电场瞬时波动量时序曲线；图4是风电场装机容量500MW时的风电场瞬时波动量时序曲线；图5是风电场装机容量1000MW时的风电场瞬时波动量时序曲线；图6是风电场装机容量3000MW时的风电场瞬时波动量时序曲线；图7是风电场装机容量6000MW时的风电场瞬时波动量时序曲线；图8是风电场装机容量4.5MW时的风电场瞬时波动量持续曲线；图9是风电场装机容量500MW时的风电场瞬时波动量持续曲线；图10是风电场装机容量1000MW时的风电场瞬时波动量持续曲线；图11是风电场装机容量3000MW时的风电场瞬时波动量持续曲线；图12是风电场装机容量6000MW时的风电场瞬时波动量持续曲线；图13是风电场装机容量6000MW时风电输出功率持续曲线；图14是风电场装机容量148.5MW时风电输出功率时序曲线；图15是风电场装机容量49.5MW时风电输出功率时序曲线。具体实施方式下面利用附图和实施例对本专利技术一种风电功率波动特性的评价方法作进一步说明。实施例1如图1所示，本实施例中的一种风电功率波动特性的评价方法主要包括以下步骤：S1、确定风电场的装机容量，并按照设定时间间隔获取所述风电场一个取样周期内各个时刻的风电场输出功率{P1、P2……Pw.t、Pw.t+1……}；风电场输出功率为风电场运行实测数据，输入风电场年风电数据及对应风电场装机容量，并对风电数据进行预处理，包括检查错误数据，削除极端峰谷值等。S2、将所述步骤S1中获取到的所述风电场输出功率按照由大到小的顺序进行排序，并绘制风电输出功率持续曲线。所述风电输出功率持续曲线的y轴表示按照从大到小本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种风电功率波动特性的评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、确定风电场的装机容量，并按照设定时间间隔获取所述风电场一个取样周期内各个时刻的风电场输出功率{P1、P2……Pw.t、Pw.t+1……}；S2、将所述步骤S1中获取到的所述风电场输出功率按照由大到小的顺序进行排序，并绘制风电输出功率持续曲线；所述风电输出功率持续曲线的y轴表示按照从大到小的顺序排列后的所述风电场输出功率，x轴表示时间长度，各个所述风电场输出功率等时间间隔排列在所述风电输出功率持续曲线的y轴上；S3、对所述步骤S2中绘制的所述风电输出功率持续曲线进行积分求得所述取样周期的所述风电场发出的总电量Ewind.∑；Ewind.Σ＝Σ∫(|ΔPwind(x)|)dx，其中ΔPwind(x)表示为某一时段的风电场输出电量；S4、根据所述步骤S1中获取的所述风电场输出功率求解风电场瞬时波动量ΔPw；ΔPw＝Pw.t+1‑Pw.t，其中Pw.t表示t时刻的所述风电场输出功率，Pw.t+1表示t时刻的下一时刻即t+1时刻的所述风电场输出功率；S5、将所述步骤S4中求得的所述风电场瞬时波动量ΔPw按照从大到小的顺序进行排序，并绘制风电场瞬时波动量持续曲线；所述风电场瞬时波动量持续曲线的y轴表示按照从大到小的顺序排列后的所述风电场瞬时波动量，x轴表示时间长度，各个所述风电场瞬时波动量等时间间隔排列在所述风电场瞬时波动量持续曲线的y轴上；S6、对所述步骤S5中的风电场瞬时波动量持续曲线进行积分求得所述取样周期内的风电波动总量Ewave.∑；Ewave.Σ＝Σ∫(|ΔPwave(x)|)dx，其中ΔPwave(x)表示为某一时段的风电波动电量；S7、定义风电波动因子为ηmark；所述...

【技术特征摘要】
1.一种风电功率波动特性的评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、确定风电场的装机容量，并按照设定时间间隔获取所述风电场一个取样周期内各个时刻的风电场输出功率{P1、P2……Pw.t、Pw.t+1……}；S2、将所述步骤S1中获取到的所述风电场输出功率按照由大到小的顺序进行排序，并绘制风电输出功率持续曲线；所述风电输出功率持续曲线的y轴表示按照从大到小的顺序排列后的所述风电场输出功率，x轴表示时间长度，各个所述风电场输出功率等时间间隔排列在所述风电输出功率持续曲线的y轴上；S3、对所述步骤S2中绘制的所述风电输出功率持续曲线进行积分求得所述取样周期的所述风电场发出的总电量Ewind.∑；Ewind.Σ＝Σ∫(|ΔPwind(x)|)dx，其中ΔPwind(x)表示为某一时段的风电场输出电量；S4、根据所述步骤S1中获取的所述风电场输出功率求解风电场瞬时波动量ΔPw；ΔPw＝Pw.t+1-Pw.t，其中Pw.t表示t时刻的所述风电场输出功率，Pw.t+1表示t时刻的下一时刻即t+1时刻的所述风电场输出功率；S5、将所述步骤S4中求得的所述风电场瞬时波动量ΔPw按照从大到小的顺序进行排序，并绘制风电场瞬时波动量持续曲线；所述风电场瞬时波动量持续曲线的y轴表示按照从大到小的顺序排列后的所述风电场瞬时波动量，x轴表示时间长度，各个所述风电场瞬时波动量等时间间隔排列在...

【专利技术属性】
技术研发人员：葛维春，李军徽，马腾，葛延峰，史松杰，张艳军，潘鹏飞，黄佳伟，张昱，邹楠，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司，东北电力大学，国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院，国网辽宁省电力有限公司大连供电公司，国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21