冷雪敏+高陽+許傲然



摘 要:準確統計棄風電量大小有利于風力發電資源的最大化利用,對實現棄風再利用、電網合理規劃具有重要指導意義。本文分別采用最大值法、比恩法和最大概率法對各風機的實測功率曲線進行建模仿真,對比分析發現,最大概率法最能反映出實測的風速-功率曲線模型。進而運用最大概率法建立基于測風塔法棄風電量評估模型。仿真結果表明,相比較傳統方法本評估方法得到的數據更接近風場的理論應發功率,能良好地反映風電場棄風電量大小。
關鍵詞:風電場;測風塔;最大概率法;棄風電量
DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.08.199
0 引言
隨著風電并網技術不斷成熟,許多大型風電場已逐漸并網。但是電網中的備用可調節容量不匹配和容量制約,造成風電接入電網受限,導致棄風情況越來越嚴重。棄風電是風電行業普遍存在的問題,棄風造成的經濟損失不容忽視。棄風電量的統計準確與否將直接影響風電后續的開發,因此,如何提高棄風電量評估準確度已經成為目前備受關注的重要課題。
1 棄風電量
風電場棄風電量是指風電場正常運轉條件下能夠發出,但是綜合考慮電網整體安全穩定運行等因素,迫使風電機組暫時停機而不允許發出的電量[1]。棄風電量是根據預測來風與受限后實際風電求差所得。W為棄風電量;PL為風電理論發電功率;PS為風電實際發電功率。
從式中可以看出,統計棄風電量大小,需要嚴格掌握棄風區間[a,b]內風電場的理論發電功率(應發功率)和風電場實際發電功率。本文從風電場理論功率的角度出發提出測風塔法,并以風電場的理論功率作為數據校驗的衡量標準。
2 風機實測功率曲線建模方案分析
風電場實際發電功率與風速、風向、氣溫、氣壓和風速變化情況均有關,所以風速-功率并不是簡單的線性關系,因此要準確地獲得風速-功率曲線,需要對實際測量數據進行統計建模。目前經常使用的功率曲線建模方法有最大值法,比恩法及最大概率法[2]。
圖1為對實驗風機應用三種風機實測功率曲線模型輸出的功率曲線對比,可見最大概率法效果較優。因為最大概率法可以使大部分風速-功率數據對對應的點逼近功率曲線,從建模后的曲線中可以清晰的看出數據的分布。所以我們選用最大概率法得到的風機實測功率曲線模型應用在測風塔法建立棄風評估模型中。
3 基于測風塔法建立棄風電量評估模型
3.1 最大概率法風機實測功率曲線得到的輸出功率
由風速物理模型得到風機輪轂高度處風速后,輸入到最大概率法得到的風機實測功率曲線模型中得到風機輸出功率曲線,與風機實測功率曲線對比如圖2所示。
3.2 基于測風塔法棄風評估模型仿真結果
最大概率法風機實測功率曲線得到的風電場輸出總功率曲線與風電場實際總功率曲線對比,兩者求差得到2015年8月的棄風電量為4300.13MWh。
3.3 結果對比分析
本文通過運用測風塔法建立的評估模型,經過樣本訓練和實際數據仿真,最終計算得出的棄風電量為4300.13MWh。而運用傳統樣板機評估方法所得到的數據和理論輸出功率值為5367.07 MWh[3],理論輸出功率計算值為4647.69 MWh,經分析可得,本文所運用基于測風塔法建立的棄風電量評估模型要優于基于樣板機法的棄風電量評估模型,數據更接近理論輸出功率值。
4 結論
本文提出了基于測風塔法棄風電量統計方法,在一定程度上可以解決我國風電場棄風電量評估工作統計難的問題。對于基于樣板機法和基于測風塔法的統計精度進行了分析和評價。測風塔法仿真結果比較接近風場的理論應發功率,能良好地反映風電場棄風電量大小,表現出了更優的效果。
參考文獻:
[1]姜文玲,馮雙磊,孫勇等.基于機艙風速數據的風電場棄風電量計算方法研究[J].電網技術,2014,38(03):647-652.
[2]任華,姚秀萍,張新燕等.風電場棄風電量統計方法研究[J]. 華東電力,2013,41(10):2148-2152.
[3]丁坤,呂清泉,蔡旭等.采用樣板機法計算風電場棄風電量的實測數據統計分析[J].可再生能源,2016,34(01):56-63.