[发明专利]一种基于多种方法数据融合的风电场发电能力评估方法

说明书

本发明公开了一种基于多种方法数据融合的风电场发电能力评估方法，具体步骤为：分别通过标杆风机法、修正风速方法和理论出力还原表法计算风电场的理论出力；通过卡尔曼滤波器分别对每一组理论出力进行滤波处理；对每一组卡尔曼滤波估计进行卡尔曼数据融合处理，得到风电场的最终理论出力。本发明公开的方法可以有效解决风弃光问题，为评估整个风电场发电能力提供保障，可有效减小分析误差。

技术领域

本发明属于电力系统技术领域，具体涉及风电场发电能力评估技术，尤其涉及一种基于多种方法数据融合的风电场发电能力评估方法。

背景技术

我国风能资源丰富，主要分布在东部沿海及附近岛屿、西北、东北和华北等地区。我国风能资源的理论蕴藏量为32.26亿kW，可开发的装机容量就有2.53亿kW，居世界首位，与可开发的水电装机容量(3.78亿kW)为同一量级，具有形成商业化、规模化发展的资源潜力。预计到2020年，我国风电装机将达到2000万kW。我国政府十分重视风力发电产业，目前，全国累计安装小型风力发电机近20万台，用作解决西部无电地区农牧民生产生活用电发挥了重要作用。在广东、福建、内蒙古、新疆等地已建成26个风电场，总装机容量近50万kw。

随着风力发电产业的迅猛发展，风力发电场的数量越来越多，电站建设和运行工程中也暴露出很多问题，虽然现在对此的研究越来越多，但很多问题因为受影响因素较多还很难进行分析。此外在解决这些问题的时候，很多措施往往在实施前都不能保证可行性，只能通过实际实验来验证，成本高周期长，相对盲目。

我国风力发电弃风弃光问题非常严重，已经给新能源的发展造成了一定的影响。为了解决这一问题，对风电场的理论出力分析研究，找出能够比较实际反应风电场理论出力方面的方法和模型，为弃风电量计算提供科学的理论依据。因此，研究风电场理论出力非常必要。

同时大规模风电的接入给电网调峰带来很大的压力，受调峰能力及网架结构的制约，多个风电基地出现较大规模弃风限电的情况。目前风电入网特别是并网风电弃风限电问题已成为各方关注的焦点。对风电场理论功率与电量进行计算，对于协调网厂矛盾、促进风电行业的良性发展等方面具有重要意义。

发明内容

针对现有技术的上述缺陷，本发明的目的在于提供一种基于多种方法数据融合的风电场发电能力评估方法，运用多种方法计算理论出力，同时获取目标数据进行融合分析，有效的进行分类识别决策，能够大大提高风电场群整体发电能力的评估精度，减小误差。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于多种方法数据融合的风电场发电能力评估方法，所述方法包括如下步骤：

步骤1.通过标杆风机法计算风电场的理论出力；

步骤2.通过修正风速方法计算风电场的理论出力；

步骤3、通过理论出力还原表法计算风电场的理论出力；

步骤4.根据卡尔曼数据融合方法融合所述步骤1、步骤2和步骤3得到的风电场的理论出力，得到融合后的最终理论出力，具体处理过程为：

通过传感器获取所述步骤1、步骤2和步骤3得到的风电场的理论出力多组数据；

对所述多组数据的每一组通过卡尔曼滤波器进行处理，得到每一组数据的卡尔曼滤波估计结果；

对所述每一组卡尔曼滤波估计结果进行卡尔曼数据融合，得到所述风电场融合后的最终理论出力。

进一步地，所述步骤1中中所述标杆风机法计算风电场理论出力的具体过程如下：

根据单机实际出力制定实际出力网络图；

筛选出对理论出力总值影响权重较大的风机作为标杆风机；

标注所述标杆风机在所述网络图中的位置；

获取可用的标杆风机总出力；