位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
用于弃风电量计算的样板风机选择方法
  • ISSN号:1003-8930
  • 期刊名称:《电力系统及其自动化学报》
  • 时间:0
  • 分类:TM743[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]中国电力科学研究院新能源研究所,北京100192, [2]国网吉林省电力有限公司电力调度通信中心,长春130021, [3]国网山西省电力有限公司电力调度通信中心,太原030001
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB215200)
中文摘要:

为了保证弃风电量计算的准确性,必须合理选择样板风机.以风机实际运行数据为基础,定量分析了风电场内风机的出力特性;选择不同的样本风机,通过遍历法研究了不同样板风机组合对弃风电量估计的影响;以非限电时段的理论电量相对误差最小为优化目标,采用遗传算法实现对最优样板风机的选择.研究结果表明,不同样本风机组合对弃风电量计算的准确性影响显著,选择10%~30%的风机作为样板风机可达到最小电量相对误差.通过实际算例验证了样板风机选择方法的高效性及准确性.

英文摘要:

Typical wind turbines selection is the key to realize wind power curtailment estimation. The power characteristics of wind turbines and the effect of different wind turbine combination on wind power curtailment estimation are analyzed based on operating data of wind turbines, and then an optimal typical wind turbine selection method which based on genetic algorithms is proposed. Research results show that the random selection of typical wind turbines is obtained in a high uncertainty of the curtailment estimation, and also more likely to overestimate. In the case of optimization se- lection, 10%~30% typical turbines reach the minimum relative error. Genetic algorithm is used to capture the optimal combination of typical wind turbines, and the optimization efficiency is improved significantly.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《电力系统及其自动化学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国人民共和国教育部
  • 主办单位:天津大学
  • 主编:张炳达
  • 地址:天津市南开区天津大学电气与自动化工程学院
  • 邮编:300072
  • 邮箱:epsaproc@tju.edu.cn
  • 电话:022-27401056
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-8930
  • 国内统一刊号:ISSN:12-1251/TM
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:15374