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智能算法的風電場風速-功率特性建模

2017-10-04 14:37:11 賢集網(wǎng)  點擊量: 評論 (0)
基于統(tǒng)計方法的風電場風速-功率特性建模,并沒有將風電場完全看為黑箱,對風電機組本身的風速-功率特性依然有較大依賴?;谥悄芩惴ǖ娘L電場風速-功率特性建模則完全將風電場視為黑箱,以風電場實測數(shù)
      基于統(tǒng)計方法的風電場風速-功率特性建模,并沒有將風電場完全看為黑箱,對風電機組本身的風速-功率特性依然有較大依賴?;谥悄芩惴ǖ娘L電場風速-功率特性建模則完全將風電場視為“黑箱”,以風電場實測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過大量的樣本訓(xùn)練或多次的迭代修正來獲取風電場風速-功率特性。
 
  風電場風速-功率特性本質(zhì)上是非線性輸入與非線性輸出之間的關(guān)系。據(jù)此,很多學者提出了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能算法并根據(jù)風電場實測數(shù)據(jù)進行辨識,進而獲取風電場風速-功率特性的思路。
 
  以風速和風向作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量,經(jīng)過實測數(shù)據(jù)的樣本訓(xùn)練,建立風電場風速-功率模型。風機捕獲功率的大小既與風速有關(guān),又與槳矩角有關(guān),因此文中選取實測風速和槳矩角作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量,以風電場輸出功率為輸出量進行樣本訓(xùn)練,最終得到風電場風速-功率模型。
 
  BP網(wǎng)絡(luò)建立的模型由輸入輸出歷史數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本,具有局限性,所建立模型只能作為靜態(tài)模型使用,而風電場具有動態(tài)變化的特點,為此提出了能夠適應(yīng)時變特性的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建風電場的風速-功率模型。
 
  風電場輸出功率受眾多因素影響,雖然計及機組工況的風電場風速-功率建模能較好地考慮到場內(nèi)各機組工況的差異性,但場內(nèi)機組數(shù)量大,完全計及所有機組工況并不現(xiàn)實,也不具有操作性;另外尾流效應(yīng)和時滯效應(yīng)受氣溫、風向等因素影響,建模困難、量化計算難度大。
 
  采用統(tǒng)計方法和智能方法的風電場風速-功率建模是以實測數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的,兩者有效地規(guī)避了上述問題,但實測數(shù)據(jù)只能表征風電場在某一時間區(qū)間、某一運行方式下的特性,盡管可通過大量的數(shù)據(jù)分析消除時間因素對所構(gòu)建模型的影響,但得到的模型不能囊括風電場的所有運行方式;而且風電場輸出功率不僅與當前風速有關(guān),還與風速過程有關(guān),因此進一步研究還需深入展開。
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責任編輯:lixin

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