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风电功率与负荷预测下的风电混合动力系统频率调控策略

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简介:
本研究探讨了在风电功率和负荷预测基础上,对风电混合动力系统的频率进行有效调控的策略。通过优化算法实现系统的稳定运行,提高可再生能源利用率。 风电混合动力系统是一种结合了传统柴油发电与可再生能源技术的电力供应方案,适用于无法接入国家主电网的偏远地区。随着风能等清洁能源的发展,越来越多的远程区域供电系统(RAPS)开始采用风力发电来克服柴油发电机存在的问题,如燃料来源有限、能源利用效率低下、高昂运输成本及环境污染。 在《基于风电功率和负荷预测的风电混合动力系统频率控制方法》的研究论文中,提出了一种针对风能-柴油-电池混合电力系统的频率调控策略。该策略通过使用风力发电量与负载需求的数据来优化这两种电源的利用效率,以维持电网频率稳定。为此研究者设计了一个基于模糊逻辑理论的功率调节模块,并且开发了另一套实时控制机制用于管理电池储能系统,以便及时应对可能发生的电力波动。 模糊控制方法运用了一种不依赖于精确数学模型的技术,在处理复杂和非线性问题时表现出色。利用风力发电量与用电需求预测数据,该技术被用来设计功率调节模块以在各种扰动条件下保持电网频率稳定。而活动干扰抑制控制(ADRC)则是一种先进的补偿机制,能够有效应对电力系统中的动态变化。 实验结果显示,相较于传统的下垂控制策略,在使用了基于预测信息的频率调控方法后,系统的抗扰能力和频率稳定性均有显著改善。传统方法虽然能通过调整发电单元输出来平衡负载分配以维持电网稳定,但在面对风力等可再生能源波动时显得不够灵活和准确。 这项研究提供了一种结合先进预测技术和智能控制理论的新方案用于风电混合动力系统中的频率管理,并且证明了其在提高电力稳定性方面的有效性。随着全球对清洁能源的重视程度加深,类似的技术进步将在未来的电网设计中发挥关键作用。

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    本研究探讨了在风电功率和负荷预测基础上,对风电混合动力系统的频率进行有效调控的策略。通过优化算法实现系统的稳定运行,提高可再生能源利用率。 风电混合动力系统是一种结合了传统柴油发电与可再生能源技术的电力供应方案,适用于无法接入国家主电网的偏远地区。随着风能等清洁能源的发展,越来越多的远程区域供电系统(RAPS)开始采用风力发电来克服柴油发电机存在的问题,如燃料来源有限、能源利用效率低下、高昂运输成本及环境污染。 在《基于风电功率和负荷预测的风电混合动力系统频率控制方法》的研究论文中,提出了一种针对风能-柴油-电池混合电力系统的频率调控策略。该策略通过使用风力发电量与负载需求的数据来优化这两种电源的利用效率,以维持电网频率稳定。为此研究者设计了一个基于模糊逻辑理论的功率调节模块,并且开发了另一套实时控制机制用于管理电池储能系统,以便及时应对可能发生的电力波动。 模糊控制方法运用了一种不依赖于精确数学模型的技术,在处理复杂和非线性问题时表现出色。利用风力发电量与用电需求预测数据,该技术被用来设计功率调节模块以在各种扰动条件下保持电网频率稳定。而活动干扰抑制控制(ADRC)则是一种先进的补偿机制,能够有效应对电力系统中的动态变化。 实验结果显示,相较于传统的下垂控制策略,在使用了基于预测信息的频率调控方法后,系统的抗扰能力和频率稳定性均有显著改善。传统方法虽然能通过调整发电单元输出来平衡负载分配以维持电网稳定,但在面对风力等可再生能源波动时显得不够灵活和准确。 这项研究提供了一种结合先进预测技术和智能控制理论的新方案用于风电混合动力系统中的频率管理,并且证明了其在提高电力稳定性方面的有效性。随着全球对清洁能源的重视程度加深,类似的技术进步将在未来的电网设计中发挥关键作用。
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    风力发电功率预测是通过分析气象数据和风电机组特性,对未来的风电场输出进行预估的技术。它对于优化电网调度、提高可再生能源利用率具有重要意义。 本段落根据历史功率数据预测风电机组的输出功率,并分别介绍了时间序列法、网络神经法和灰度法这三种方法。
  • .rar
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    本研究专注于开发先进的算法模型以提高风力发电场的功率预测精度,旨在优化可再生能源利用效率。 风电功率预测是现代能源系统中的关键环节,在风能作为主要可再生能源的背景下尤为重要。其准确性直接影响电力系统的稳定运行、电力市场的交易以及风电场的经济效益。 本资料包含了关于风电功率预测的相关研究和算法应用,涉及通过对气象条件(如风速、风向)分析来预测未来一段时间内风电场输出功率的技术。这项任务复杂且多变,因为影响因素众多,包括地理位置、地形、季节变化及大气湍流等。通常采用历史数据与实时监测信息结合气象模型进行预测。 在算法方面,常用的方法有时间序列分析、统计模型(如ARIMA)、机器学习算法(支持向量机、随机森林和神经网络)以及深度学习模型(如长短时记忆网络LSTM)。这些方法各有优缺点:例如,时间序列适合短期预测;而深度学习则擅长处理复杂非线性关系,但需要大量数据与计算资源。 资料中的数据集或代码文件可能包含各种气象参数、风电场实际功率记录及预测结果等信息。研究者可利用这些数据训练和验证模型,并评估不同算法在精度与效率方面的性能表现。 尽管现有技术已取得进展,但在风速预测不确定性、异常事件适应能力以及大规模风电场集成后的系统动态特性等方面仍面临挑战。因此,该领域需要更多专家和技术人员进行深入研究以提高风电功率预测的准确性和可靠性。 总之,风电功率预测是一个跨学科问题,涉及气象学、统计学和计算机科学等多个领域。通过持续的技术创新与算法优化,未来有望实现更精准的风能利用及电力系统的可持续发展。
  • Matlab代码.zip_8S2___Matlab_
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    本资源为一个用于进行风功率预测的MATLAB代码包。通过应用统计和机器学习方法,该工具旨在提高风电场运营效率与电网稳定性。包含详细文档。 使用MATLAB进行风功率预测时可以采用最小二乘法来优化模型参数,提高预测准确性。这种方法通过最小化误差的平方和来求解最佳拟合曲线或直线,适用于处理大量数据的情况,在风电领域具有广泛应用价值。
  • _new_folder.zip_网___节_管理
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    本研究聚焦于电力系统中的负荷管理和频率调节问题,探讨了在不同条件下如何有效进行频率管理以保证电网稳定运行的方法和策略。 在包含风力发电机的电网系统中,实时调度和频率控制对于处理可变负荷至关重要。
  • _MATLAB_NWP.rar
    优质
    本资源包含基于MATLAB的风电功率预测代码及数据,结合数值天气预报(NWP)技术,为可再生能源集成提供精准分析工具。 比较包含NWP(数值天气预报)数据的BP神经网络预测方法与不含NWP数据的方法在风电功率预测中的效果,并提供相关数据分析及实际案例进行支持。
  • 鲁棒分布模型互联
    优质
    本研究聚焦于开发基于鲁棒分布模型的算法,以优化互联电力系统的频率响应和负载预测控制,提升电网稳定性与效能。 针对大型电力系统的负载频率控制(LFC),提出了一种鲁棒的分布式模型预测控制(RDMPC)。该方法主要考虑了由电力系统参数变化引起的不确定性以及发电率约束等因素。
  • 网中光储研究
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    本研究聚焦于微电网中的风光储系统,探索其功率控制策略,旨在优化可再生能源利用效率和提高电力供应稳定性。 风光储微电网功率控制策略的研究由肖朝霞和贾双进行。该研究将具有间歇性和随机性特点的小型风电、光伏发电与蓄电池结合成微电网,以充分发挥可再生能源发电的潜力,并解决其并网所带来的输出功率问题。
  • 新疆某场15分钟间隔数据用于
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    本研究利用新疆某风电场所收集的15分钟间隔运行数据,旨在优化风电功率预测模型,并开发高效的风速预测与控制策略。 测风塔10米高度的风速(m/s)、30米高度的风速(m/s)、50米高度的风速(m/s)以及70米高度的风速(m/s),轮毂高度处的风速(m/s)。同时,记录了各测量点对应的风向:10米、30米、50米和70米的高度上的风向角度(°),还有轮毂高度的风向。此外,还收集到了温度(℃)、气压(hPa)以及湿度(%)的数据,并且统计了实际发电功率值(MW)。
  • 基于MPC模型储能:实时输出以优化响应性能
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    本研究提出一种利用MPC模型预测控制技术来协调风力发电和储能系统,通过实时调整风电输出,有效提升电力系统的频率响应能力。 本段落基于MPC(模型预测控制)技术探讨了风电与储能调频策略的优化方法,并通过仿真对比验证其效果。该研究在风储联合调频的基础上引入了MPC,利用其强大的频率变化预测能力来动态调整风电出力,以达到最优的电网频率响应特性。 核心创新点在于:首先,在实际运行场景中应用MPC控制技术进行实时调整;其次,通过仿真对比测试验证了MPC在优化风储调频中的优势。结果显示,在使用MPC时所预测到的频率变化接近于真实情况下的模拟结果,这充分证明了该方法的有效性和优越性。 研究过程中发现风电出力和储能系统响应均能根据MPC算法提供的未来电网频率趋势做出相应调整,从而改善整个系统的动态性能与稳定性。通过这种方式,在保证电力供应安全的同时提高了可再生能源的利用效率,并为实现更加灵活且高效的能源管理系统提供了新的思路和技术支持。