[发明专利]一种风电场等效模型的建立方法

说明书

本发明公开了一种风电场等效模型的建立方法，包括以下步骤：A、设置相邻风机的分区距离阈值，设置单一风机区域占风电场总面积的面积百分比阈值；B、将整个风电场划分为若干个风机组分区；C、对于每个风机组分区，以各个风机为中心划分出不同的风机区域，每个风机区域有且只有一个风机，不属于风机区域的划分为一个整体的非风机区域；D、建立风机区域内风速、风向与风机功率的神经网络预测模型；E、建立非风机区域与不同风机区域之间的第一双向关联函数集；F、建立相邻风机组分区中的非风机区域的第二双向关联函数集。本发明能够改进现有技术的不足，简化了风电场等效模型，提高了风电场并网功率预测的及时性。

技术领域

本发明涉及风力发电技术领域，尤其是一种风电场等效模型的建立方法。

背景技术

风能是一种绿色可再生资源，风力发电是利用这一绿色能源的主要形式。由于大型风电场需要并入电网进行输电，而为了保持电网的负荷平衡，就需要对风电场的并网功率进行预测，而对风电场并网功率预测的前提，就是建立风电场的等效模型。现有技术中风电场的等效模型参数多、复杂度高，在预测过程中运算量大，无法对风电场的并网发电功率进行及时预测。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种风电场等效模型的建立方法，能够解决现有技术的不足，简化了风电场等效模型，提高了风电场并网功率预测的及时性。

为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。

一种风电场等效模型的建立方法，包括以下步骤：

A、设置相邻风机的分区距离阈值，设置单一风机区域占风电场总面积的面积百分比阈值；

B、将整个风电场划分为若干个风机组分区，同一风机组分区中全部风机与其距离最近的风机的距离小于分区距离阈值，全部风机组分区与风电场的面积之比小于面积百分比阈值；

C、对于每个风机组分区，以各个风机为中心划分出不同的风机区域，每个风机区域有且只有一个风机，不属于风机区域的划分为一个整体的非风机区域；

D、建立风机区域内风速、风向与风机功率的神经网络预测模型；

E、建立非风机区域与不同风机区域之间的第一双向关联函数集；

F、建立相邻风机组分区中的非风机区域的第二双向关联函数集。

作为优选，步骤D中，以风机桨叶旋转轴的轴向为中线，在中线两侧将风机区域分为相等数量的子区域，每个子区域的风速和风向数据作为神经网络预测模型的一组输入数据，按照距离风机由远至近的顺序，将不同子区域的风速和风向数据输入神经网络预测模型进行训练，直至神经网络预测模型输出的风机功率结果稳定。

作为优选，建立全部子区域与其相邻子区域之间风速和风向的变换函数，在使用神经网络预测模型进行风机功率预测时，选择风场状态最稳定的子区域为基准区域，使用变换函数将其它子区域的风速和风向数据合并入基准区域，然后直接用基准区域的数据输入神经网络预测模型进行预测运算。

作为优选，步骤E中，根据风机分布状态，在非风机区域建立由于风机的存在造成的气流扰动三维趋势图，然后将气流扰动分解为与各个子区域一一对应的扰动分量，根据每个扰动分量建立一个第一双向关联函数，然后全部的第一双向关联函数组成第一双向关联函数集。

作为优选，步骤F中，根据不同非风机区域的气流扰动三维趋势图，建立相邻风机组分区中的非风机区域的气流传输三维状态图，然后把气流传输三维状态图转化为若干个风速和风向的二元概率密度函数，全部的二元概率密度函数组成第二双向关联函数集。