[发明专利]一种考虑限电因素的风电场出力等值聚合模型构建方法

权利要求书

1.一种考虑限电因素的风电场出力等值聚合模型构建方法，其特征在于，该方法建立包括以下步骤：

(1)收集风电场运行数据，对数据进行预处理；

(2)依据风电场的数据特征和风电机组排布特征，选择对应方法，建立风电场的正常出力等值聚合模型；

(3)以风电场的正常出力等值聚合方法为基础，建立考虑限电因素的风电场出力等值聚合模型；

上述步骤(2)中，所述建立风电场正常出力等值聚合模型包括：

(21)利用经过数据预处理的风电场实测风速-风电给功率数据对单机倍增等值模型或多机拟合等值模型或多机拟合曲线相加等值模型或基于循环数据处理的单机倍增等值模型和等值风速模型进行拟合，求取等值模型的参数，并将参数代入等值模型中建立风电场正常出力等值聚合模型；

步骤(21)中，所述的风电场风速等值数学模型为：

其中，C_peq为风电场的等值风力机的风能利用系数，n为风电场内等值的风电机组数量，C_pi为各台风电机组的风能利用系数，v_i为各风力机对应的输入风速，v_eq为风电场等值输入风速；

四种等值模型的选取原则为：当风电场内风电机组的排布为在方阵内集中分布时，选择单机倍等值增模型；当风电场内风电机组的排布为不规则分散分布时，选择多机拟合等值模型；当风电场内风电机组的排布为在方阵中分散分布时，选择多机拟合曲线求和等值模型；当风电场内各风电机组的数据量超过任一台风电机组5个月所能记录的数据量时，选择基于数据循环的单机倍增等值模型；

所述的单机倍增等值模型为：将风电场内额定功率相同的风电机组等值为一台机组，其容量为风电机组的容量之和，单机倍增等值模型的数学表达式为：

其中，P_s为整个风电场的风电功率，P_v为单机等值风电功率，n为风电场内等值的风电机组数量；v_o为风机停止发电进行机械保护的切出速度；v_r为风机产生额定功率P_r的额定速度，a₀，a₁，a₂，a₃为单机模型的拟合参数；

所述的多机拟合等值法为：将风电场内每台风电机组或将运行状况相同的机群等值为一台风电机组，对每台风电机组和机群等值的风电机组建立风速-风电功率单机等值模型，每台风电机组有对应的输入风速，将风电场内所有的单机等值模型组合，形成风电场的等值聚合模型，多机拟合等值模型的数学表达式为：

其中，P_j为第j台风电机组的单机等值风电功率，v_j为第j台风电机组对应的输入风速，a_0j，a_1j，a_2j，a_3j为第j台风电机组单机模型的拟合参数；

所述多机拟合曲线求和等值模型为：将风电场内每台风电机组的单机等值模型的拟合参数相加，得到风电场单机模型的拟合参数，多机拟合曲线求和等值模型的数学表达式为：

其中，n为风电场内风电机组数量；a_0i，a_1i，a_2i，a_3i为第i台风电机组单机模型的拟合参数；

所述的基于循环数据处理的单机倍增等值模型为：将数据分批次应用，设总数据量的20％为N₀，经过一次数据预处理后外保留的数据量为N₁，之后向保留的数据集中逐个添加剩下的数据对，所添加的数据必须位于数据集N₁的区域内，区域外的数据将被剔除，DBSCAN聚类的原理是基于密度的，当数据集区域不变时，包含的数据量增大，则区域内数据的密度增大，当区域内的数据量再次达到N₀时，再次进行预设剔除率的DBSCAN法数据预处理，得到新的区域范围更小的数据集N₁，以此方式循环，直至全部数据已被利用后，建立单机倍增等值模型。