基于ASD-KDE算法的超短期风电出力区间预测

为提高含风电场电网经济调度能力并降低电力系统规划决策的保守性,提出了基于原子稀疏分解-核密度( atom sparse decomposition-kernel density estimation, ASD-KDE)算法的超短期风电出力区间预测模型。该模型应用ASD计算出较为精确的点预测值,并采用粒子群优化正交匹配追踪算法提高原子分解过程的预测实时性。同时针对风电序列不同区域所具有的线性及非平稳特性,构建了衰减线性原子库及Gabor原子库,以期达到自适应分解的效果。再通过对原子分量和残余分量分别进行自预测和BP( back propagation) 神经网络预测,获得点预测值。在此基础上,通过对历史风电数据不同区间的划分,构建一维核密度估计模型,逐步滚动获取预测值的置信区间,从而降低了环境变化对预测结果的影响。实际风电场算例验证了所提方法的自适应性、快速性及有效性。     

计及风速与风机故障相关性的概率潮流计算

针对计及风速与风机故障不确定性及相关性的风电并网电力系统概率潮流计算问题,基于Nataf变换建立了能够同时考虑风速、风机故障不确定性和相关性的风电场出力模型,提出一种可灵活处理风速与风机故障相关性的MonteCarlo概率潮流计算方法,并引入“拉丁超立方抽样”技术提高抽样效率,降低计算复杂度。仿真结果表明:该方法能反映风电场出力的实际情况,合理评估风电并网对电力系统概率潮流的影响,有助于风电场的选址及电网规划。     

新疆塔城风电送出方案研究

针对塔城地区弃风问题,根据地区负荷发展及塔城风电规划并结合塔城地区电网网架情况,以缓解弃风、提高输送能力为目标,采用电力系统综合分析程序(power system analysissoftware package, PSASP)对老风口风区风电消纳情况进行计算并分析,提出风电消纳方案。应用结果表明:所提方案有效解决了老风口风区的风电消纳问题,同时为塔城电网末端提供了电源支撑,电能质量满足相关规定。     

送出受限风电场有功功率控制系统设计与应用

针对目前风力发电的快速增长,部分风电集中接入地区电网送出线路及主变压器过载的问题越来越突出,影响了电网安全稳定运行的问题,依据宁夏杨家窑风电接入点电网设备运行特点,基于能量管理系统(Energy Management System,EMS),设计开发了风电场有功功率控制系统,以实现对风电场有功出力的自动控制。应用结果表明:该控制系统能有效地解决局部地区风电场出力受限的问题,对于解决同类风电集中接入点电网安全稳定运行有重要的参考意义。     

风电接入对宁夏电网静态电压的影响研究

针对风电接入点的电网电压稳定性问题,根据宁夏局部电网的特点,对风电接入点的电网电压波动进行研究,结合实际情况通过仿真软件进行模拟潮流计算,验证包含风力发电的不同因素对电力系统电压性能的影响。结果表明:受风电场无功补偿水平、风电有功出力以及接入方式的影响,风电接入点的电网电压随着风电有功出力的变化呈现先上升后加速下降的波动趋势,该结果可为控制风电场接入点的电压稳定水平提供参考。     

蓄热电锅炉在宁夏某小学供暖改造中的应用

针对宁夏某小学燃煤供暖污染严重、运行费用高的问题,通过对不同清洁供暖方式的对比分析,确定采用蓄热电锅炉供暖技术进行供暖改造并提出了改造方案。应用结果表明:蓄热电锅炉供暖技术污染物排放为零,实现了清洁供暖,同时充分利用了低谷电量,明显降低了学校供暖费用。     

考虑叶片与塔架耦合作用的风电塔架风振响应分析

现有的风力发电塔架风振响应分析大多忽略叶片与塔架的耦合作用,而由于叶片质量和扫略面积较大,对风力发电塔架风振响应分析的影响不可忽视,因此,在风电塔架的研究中考虑叶片对塔架的影响,其结果会更加接近实际情况。本文考虑叶片与塔架耦合作用对风力发电塔架风振响应的影响,建立了相应的力学模型和运动方程。分别对有无叶片塔架耦合作用进行模态分析,比较了两者的固有频率。并通过MATLAB软件编写程序得到脉动风荷载时程曲线,最后在ANSYS中对风电塔架脉动风荷载进行时程分析,得到两种不同风电塔架模型的风振响应时程曲线,比较了两者在同一高度处的位移、速度和加速度反应,为进一步研究实际风电塔架结构提供了可靠的理论依据。     

基于小波包和改进纵横交叉法的风电预测模型

针对风电出力的随机性、季节性和波动性及一般方法预测精度不高的问题,采用改进纵横交叉(improved crisscross optimization, ICSO)算法,建立了一种基于小波包变换与改进纵横交叉算法优化Elman神经网络的风电预测模型。仿真结果表明:改进的纵横交叉算法不但克服了一般算法早熟收敛的缺陷,有效提高神经网络的泛化能力和预测精度,而且表现出良好的稳定性,适用于风电的预测。     

应用储热技术提升宁夏电网风电消纳的研究

针对宁夏电网供热期调峰能力不足、风电限电突出的问题,通过电网相关实测数据的统计分析,研究网内风电和供热负荷概率特性及二者相关性,提出了应用大容量储热技术实现风电消纳的电网优化配置方案。仿真分析结果表明:该方案可有效增强电网灵活性,解决了电网供热期因调峰能力不足所导致的风电限电问题,对宁夏电网保障性接纳风电有实际意义。     

基于Nataf变换的相关随机数算法及其应用

针对极值风浪荷载之间的相关性,提出了一种基于Nataf变换的相关非高斯分布随机数算法,用来生成极值风浪荷载随机向量;运用该方法讨论了基于独立风浪的荷载效应和基于相关风浪的荷载效应的极值之间的关系,并且对不同的风浪联合荷载效应的拟合方法进行了评定;应用最小二乘法及极值Ⅰ型分布拟合实际风、浪荷载效应,然后对此分布模型运用Nataf变换随机数算法和一般随机数算法生成随机向量,最后通过与实际风浪联合荷载效应比较,验证了所提方法的有效性。     

尾流效应对风电场机组功率特性影响的研究

针对影响风电场机组功率输出的问题,通过实地考察,选择合适位置安放测量装置,并结合GB/T 18451.2—2003 功率特性测试标准进行测试研究,分析不同区域内的风速和风功率输出特性。结果表明:风电机组之间的尾流效应,降低了风电机组的风能利用系数,影响了风电机组的功率输出;因此,在建设风电场时,应充分考虑风电机组之间的距离,尽量减少尾流效应对风电机组的影响。     

基于主成分分析与遗传优化BP神经网络的风电场短期功率预测研究

为降低风电场弃风率及对电网稳定性影响,对风电场短期功率进行准确预测显得十分重要。针对传统BP神经网络泛化能力差、网络收敛速度慢等问题,建立了一种基于主成分分析与遗传优化BP神经网络相结合的风电场短期功率预测模型。首先,利用主成分分析法对风电场原始气象数据进行分析,将得到的独立变量作为BP神经网络的输入;然后利用遗传算法确定了神经网络的最优初始权值和阈值的大致范围,并用L-M算法对BP网络权值和阈值进行细化训练;最后,利用中国北方某风电场实际运行数据进行验证,结果表明,所建立的预测模型合理有效,不仅可以加快BP神经网络收敛速度,减少预测误差,还可以提高风电场短期输出功率的预测精度,具有一定的工程应用价值。     

基于新能源消纳的电力交易管理模式

结合目前我国清洁低碳发展的要求及宁夏弃风弃光现象日益严峻的形势,宁夏交易中心提出以提升新能源消纳能力为目标的“132”电力交易管理模式。通过搭建一体化交易平台、打造“三化”服务理念、实施“优先发电+市场化”两类交易策略,实现新能源高比例消纳。此模式有效化解了区内电力产能过剩和弃风、弃光等问题,创造了显著的经济效益和社会效益。     

供电服务多渠道运营中的大数据技术研究

随着互联网+技术的深化应用,供电服务的模式也发生了变化,通过对用电客户大数据的分析,针对客户不同需求,不同区域的特点,提出了多渠道的售电经营新模式。结果表明,此种模式能有效地满足客户的多种需求,为运用大数据分析进行深入供电服务多渠道运营研究提供了条件。     

火电汽轮机组热电解耦技术研究

针对供热机组受传统“以热定电”运行模式限制,单机调峰能力低(最大仅有50%),无法满足深度调峰的问题,以国电集团西北地区所辖火电供热机组的实际运行情况为出发点,结合汽轮机组节能诊断及机组改造经验,提出了高、低压旁路联合供热,低压缸切缸运行两种热电解耦技术方案,通过比选得出两种技术方案的优缺点及适用范围。     

大型风电场内机组的有功功率优化方法研究

为充分利用风能、提高风能利用率,改善风电场的功率输出特性,基于风速和功率的超短期提前一步预测,建立多目标的风力发电机组功率优化模型,对风电场输出的有功功率优化,并采用粒子群优化算法对优化模型进行求解和仿真分析,仿真结果表明:该优化方法使风电场整体输出功率得以提高,同时也减小了风电场的运行成本。     

基于一体化监控平台的风电场智能维护系统

针对风电场监控与运行维护需求,对风电场智能维护技术的现状、发展和应用趋势进行分析,提出一个具有电网接入控制功能,集风电场电气量监控和风电机组智能维护于一体的监控平台架构,在使风电场与变电站监控系统的数据信息共享和融合的同时,实现对风电机组状态的多维度监测和预警。分析结果表明:该系统兼顾风电场接入控制和电网调度控制,实现了对风电场电气量监控和对风电机组的智能维护,从而在保障风电场可靠运行的同时,使电网安全稳定水平得到提升,电网与风电场的效益获得双贏。