[发明专利]一种计算风电场有效容量的计算方法在审

专利信息
申请号: 201510306752.5 申请日: 2015-06-05
公开(公告)号: CN104933301A 公开(公告)日: 2015-09-23
发明(设计)人: 杨楠 申请(专利权)人: 三峡大学
主分类号: G06F19/00 分类号: G06F19/00;G06Q50/06
代理公司: 宜昌市三峡专利事务所 42103 代理人: 吴思高
地址: 443002*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 一种计算风电场有效容量的计算方法,属于电力系统规划与设计领域。计算主要步骤是:选取样本数据并进行数据预处理;统计计算一定时间尺度内各出力段有功出力概率;采用极大似然估计或最小二乘拟合方法,基于各种函数模型分别拟合各函数模型的连续函数曲线;采用拟合优度评价指标,对拟合出的各种曲线的拟合优度进行评价,选出最优拟合模型,并进行泛化性能检验。结果表明:采用该方法建立的模型泛化性能好,计算得出的风电场有效容量曲线精度较高。
搜索关键词: 一种 计算 电场 有效 容量 计算方法
【主权项】:
一种计算风电场有效容量的计算方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1:收集风电场某一时期风速数据,由该风电场风机的风速‑功率曲线计算该风电场各时刻的有功出力;<mrow><msub><mi>P</mi><mi>W</mi></msub><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mn>0,0</mn><mo>&le;</mo><mi>v</mi><mo>&lt;</mo><msub><mi>v</mi><mi>in</mi></msub><mi>orv</mi><mo>></mo><msub><mi>v</mi><mi>out</mi></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><mfrac><msub><mi>P</mi><mi>WR</mi></msub><mrow><msubsup><mi>v</mi><mi>R</mi><mn>3</mn></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>v</mi><mi>in</mi><mn>3</mn></msubsup></mrow></mfrac><msup><mi>v</mi><mn>3</mn></msup><mo>-</mo><mfrac><msubsup><mi>v</mi><mi>in</mi><mn>3</mn></msubsup><mrow><msubsup><mi>v</mi><mi>R</mi><mn>3</mn></msubsup><mo>-</mo><msubsup><mi>v</mi><mi>in</mi><mn>3</mn></msubsup></mrow></mfrac><msub><mi>P</mi><mi>WR</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>v</mi><mi>in</mi></msub><mo>&le;</mo><mi>v</mi><mo>&le;</mo><msub><mi>v</mi><mi>R</mi></msub></mtd></mtr><mtr><mtd><msub><mi>P</mi><mi>WR</mi></msub><mo>,</mo><msub><mi>v</mi><mi>R</mi></msub><mo>&lt;</mo><mi>v</mi><mo>&le;</mo><msub><mi>v</mi><mi>out</mi></msub></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>式中:v为风机轮毂高度处的风速;vin为切入风速;vout为切出风速;vR为额定风速;PW为风机的输出功率,PWR为额定输出功率;步骤2:运用概率统计的方法,计算在连续时间轴上每个功率间隔范围内有功出力出现的次数,则各出力段该时间尺度内有功出力概率为:式中:为概率;n为分析周期内的天数;i为功率段;1)、当i=0时,Ni为有功出力P=0出现的次数;2)、当i取其他值时,Ni为有功出力P∈{△P(i‑1),△Pi}范围内出现的次数,其中△P为功率间隔,一般取△P=0.1Ptotal,Ptotal为风电场的额定容量;步骤3,采用极大似然估计或最小二乘拟合方法,基于各种函数模型分别拟合出一条连续函数曲线,贝塔分布、威布尔分布、瑞利分布及高斯混合分布等函数模型分别如下所示:<mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>;</mo><mi>&alpha;</mi><mo>,</mo><mi>&beta;</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mrow><msup><mi>x</mi><mrow><mi>&alpha;</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><msup><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mrow><mi>&beta;</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup></mrow><mrow><msubsup><mo>&Integral;</mo><mn>0</mn><mn>1</mn></msubsup><msup><mi>&mu;</mi><mrow><mi>&alpha;</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>&mu;</mi><mo>)</mo></mrow><mi>d&mu;</mi></mrow></mfrac><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>3</mn><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>;</mo><mi>&lambda;</mi><mo>,</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open='{' close=''><mtable><mtr><mtd><mfrac><mi>k</mi><mi>&lambda;</mi></mfrac><msup><mrow><mo>(</mo><mfrac><mi>x</mi><mi>&lambda;</mi></mfrac><mo>)</mo></mrow><mrow><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn></mrow></msup><msup><mi>e</mi><mrow><mo>-</mo><msup><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>/</mo><mi>&lambda;</mi><mo>)</mo></mrow><mi>k</mi></msup></mrow></msup></mtd><mtd><mi>x</mi><mo>&GreaterEqual;</mo><mn>0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn>0</mn></mtd><mtd><mi>x</mi><mo>&lt;</mo><mn>0</mn></mtd></mtr></mtable></mfenced><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>4</mn><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfrac><mi>x</mi><msup><mi>&sigma;</mi><mn>2</mn></msup></mfrac><msup><mi>e</mi><mrow><mo>(</mo><mo>-</mo><mfrac><msup><mi>x</mi><mn>2</mn></msup><mrow><mn>2</mn><msup><mi>&sigma;</mi><mn>2</mn></msup></mrow></mfrac><mo>)</mo></mrow></msup><mi>x</mi><mo>&GreaterEqual;</mo><mn>0</mn><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>5</mn><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><mi>f</mi><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>k</mi></munderover><msub><mi>a</mi><mi>i</mi></msub><msup><mi>e</mi><mrow><mo>-</mo><mo>[</mo><mrow><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>-</mo><msub><mi>b</mi><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>/</mo><msub><mi>c</mi><mi>i</mi></msub><msup><mo>]</mo><mn>2</mn></msup></mrow></msup><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow><mo>(</mo><mn>6</mn><mo>)</mo></mrow></mrow>式中:σ为出力标准差;μ为出力均值;α、β均为大于0的参数;λ、k分别为拟合出力概率特性曲线尺度参数及形状参数;步骤4:采用拟合优度指标,对拟合出的各种曲线的拟合优度进行评价,选出最优拟合模型;步骤5:由拟合优度指标选出精度最优模型;步骤6:收集该风电场同一时间长度的另一时段风速数据,重复步骤1、2、3、4,得到相应的拟合结果;步骤7:对比两次拟合得到的拟合优度指标值,验证已选模型的泛化性能。
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