基于有限差分运行域的风电场全风况超短期出力动态区间建模

摘要：

风电功率具有波动大、不确定性强等特点,场级超短期出力在风电机组风况、出力方面的时延性及时空分散性尚未有效解决.首先,针对周期性风向数据,对机组进行风向聚类并划分风向扇区.其次,提出两步相关性分析法,确定对场级出力影响大且相对独立的多元特征风速.然后,基于有限差分运行域定义回归向量,采用长短期记忆神经网络进行超短期时序动态建模,并结合非参数条件核密度估计法和半参数Copula估计法构建区间模型.最后,通过算例仿真验证了动态区间模型的有效性与可靠性.该模型适用分钟级至秒级的风电场动态响应特性建模,对风电场快速一次调频、无功调压等研究具有指导意义.

关键词：风力发电、高维风向聚类、扇区划分、多元特征风速、有限差分回归向量、深度学习神经网络、动态区间建模

所属期刊栏目：46

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家电网有限公司总部科技项目NY71-20-039

在线出版日期：2022-04-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1346-1354,中插16-中插18