-
摘要:
从时间和空间分布的角度，提出风电场时空出力特性的分析框架，包括单一风电场的长期出力特性和短期出力特性分析、风电场集群长期波动相关性和短期波动互补性的分析方法。利用所提分析框架和指标，以海南文昌风电场为例，开展风电出力特性分析；以海南文昌(1座风电场)、儋州(2座风电场)、东方(2座风电场)以及海南全省风电集群为例，开展风电集群效应分析，验证分析框架和指标的实用性和有效性。 Abstract:A framework for wind power generating output characteristic analysis has been proposed from the perspective of time and space distribution. The proposed framework includes long-term and short-term generating output characteristic analysis of a single wind farm, the relation of long-term fluctuation and the complementation of short-term fluctuation of wind farms cluster. The proposed method was applied to an analytic study of Wenchang wind farm, Danzhou wind farm, Dongfang wind farm and the Hainan wind farm cluster to reveal its rationality and feasibility. -
Keywords:
- wind power /
- characteristic of generating output /
- cluster effects
-
![]()
图 2 文昌风电场高峰保证容量曲线
Figure 2. The dependable capacity curve of Wenchang wind farm during peak-load periods
![]()
图 3 文昌风电场功率波动概率分布图
Figure 3. Fluctuation probability of Wenchang wind farm's generating output
表 1 风电场出力特性及集群效应分析方法
Table 1
Analysis method for wind farm generating output characteristic and cluster effects 分析方法 分析内容 分析指标 出力特性分析 年度出力特性 年发电量、利用小时、年持续曲线 月度出力特性 月平均出力曲线、月最大出力曲线、出力概率分布 日出力特性 日平均出力曲线、日最大出力曲线、保证容量、有效出力、出力波动概率 集群效应分析 出力长期波动相关性 相关系数、最大出力比、风电出力波动比、峰谷差比、波动峰值同时率 出力短期波动互补性 
下载: 导出CSV
表 2 考虑不同区域面积的1 h内风电出力最大变动
Table 2
Maximal wind power output fluctuation during 1 hour in the condition of different areas 区域面积 最大变动/ % 示例 100 km×100 km 50 英国 200 km×200 km 30 丹麦 400 km×400 km 20 德国、丹麦、芬兰 一组国家(欧洲) 10 /
下载: 导出CSV
表 3 海南风电1 h最大波动比
Table 3
The proportion of maximal wind generating output fluctuation in hainan 地区 文昌 儋州 东方 海南全省 风电容量/数量 49.5/1 100/2 97.5/2 246/5 最大波动比 0.77 0.60 0.50 0.33 日最大波动比均值 0.32 0.25 0.24 0.16
下载: 导出CSV
表 4 海南风电波动峰值同时率
Table 4
The proportion of maximal wind generating output fluctuation in hainan 地区 文昌 儋州 东方 海南全省 风电容量/数量 49.5/1 100/2 97.5/2 246/5 最大峰值同时率 1.00 1.00 1.00 0.94 日最大峰值同时率均值 1.00 0.94 0.88 0.75
下载: 导出CSV
-
[1] 国务院办公厅. 能源发展战略行动计划(2014—2020年) [EB/OL]. (2014-11-20)．http://news.xinhuanet.com/energy/2014-11/20/c_127231835.htm. [2] 张运洲，白建华，辛颂旭. 我国风电开发及消纳相关重大问题研究 [J]. 能源经济技术，2010，22(1)：1-6. ZHANG Y Z，BAI J H，XIN S X. Study on the key Issues concerning development and consumption of wind power in china [J]. Energy Technology and Economics，2010，22(1)：1-6.
[3] SFETSOS A. A comparasion of various forecasting techniques applied to mean hourly wind speed time series [J]. Renewable Energy，2000，21(1)：23-35.
[4] HADJSAID N，CANARD J，Dumas F. Dispersed generation impact on distribution networks [J]. IEEE Computer Applications in Power，1999，12(2)：22-28.
[5] PUTTGEN H，MAC GREGOR P，LAMBERT F. Distributed generation：semantic hype of the dawn of a new era [J]. IEEE Power and Eenergy Magazine，2003，1(1)：22-29.
[6] DRIESEN J，BELMANS R. Distributed generation：challenges and possible solutions [C]. 2006 IEEE Power Engineering Society General Meeting，Montreal，Canada：IEEE，2006.
[7] 胡骅，吴汕，夏翔，等. 考虑电压调整约束的多个分布式电源准入功率计算 [J]. 中国电机工程学报，2006，26(19)：13-17. HU H，WU S，XIA X，et al. Computing the maximum penetration level of multiple distributed generators in distribution network taking into account voltage regulation constraints [J]. Proceedings of the CSEE，2006，26(19)：13-17.
[8] 张丽. 季风风向变化研究及其在季风模拟评估中的应用 [D]. 北京：中国科学院研究生院，2006. [9] 任双雪. 风电功率陡坡特性与预测问题研究 [D]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学，2014. [10] 刘兴杰. 风电输出功率预测方法与系统 [D]. 北京：华北电力大学，2010. [11] 范荣奇，陈金富，段献忠，等. 风速相关性对概率潮流计算的影响分析 [J]. 电力系统自动化，2011，35(4)：18-22，76. FAN R Q，CHEN J F，DUAN X Z，et al. Impact of wind speed correlation on probabilistic load flow [J]. Automation of Electric Power Systems，2011，35(4)：18-22，76.
[12] 郑文书. 基于时空相关性的区域风电场群风速预测研究 [D]. 北京：华北电力大学，2014.
计量
- 文章访问数:
- HTML全文浏览量:
- PDF下载量:
