风电功率弃风数据特征识别方法研究

doi:10.11930/j.issn.1004-9649.2017.05.095.06

中国电力 ›› 2017, Vol. 50 ›› Issue (5): 95-100.DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2017.05.095.06

风电功率弃风数据特征识别方法研究

杨茂, 江博

东北电力大学电气工程学院,吉林吉林 132012

收稿日期:2017-02-08 出版日期:2017-05-20 发布日期:2017-05-26
作者简介:杨茂（1982—）,男,吉林市人,博士,副教授,从事风力发电技术研究。E-mail:yangmao820@163.com
基金资助:
国家重点基础研究发展计划（973计划）资助项目（2013CB228201）; 国家自然科学基金资助项目（51307017）; 吉林省科技发展计划资助项目（20140520129JH）; 吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目（吉教科合字[2014]第474号）; 吉林省产业技术研究与开发专项项目（2014Y124）

Recognition Method of Wind Curtailment Data Characteristics

YANG Mao, JIANG Bo

College of Electrical Engineering, Northeast Dianli University, Jilin 132012, China

Received:2017-02-08 Online:2017-05-20 Published:2017-05-26
Supported by:
This work is supported by National Major Basic Research Program (973 Program) (No. 2013CB228201); National Natural Science Foundation of China (No. 51307017); Scientific and Technological Planning Project of Jilin Province (No. 20140520129JH); The “12th Five-Year Plan” Scientific and Technological Research Project for Education Department of Jilin province ([2014] No. 474); Industrial Technology Research and Development Project of Jilin Province (No. 2014Y124).

摘要/Abstract

摘要： 在风力发电过程中,由于负荷需求量的不同,存在对风力发电量的限制,弃风现象普遍存在。弃风数据的存在会对风电功率预测和风电场等值模型的建立产生较大影响,因此对弃风数据的剔除非常关键。对此,分析了正常运行数据的特征和弃风数据的特点,在风电机组的标准风速-功率传变特性（功率曲线）的基础上,依据正态分布的均值和标准差提出了粘滞区间的概念,并基于此建立了对弃风数据进行辨别与剔除的方法。以东北某风电场的实测数据为例,对含有弃风的数据进行剔除,验证了所提方法的有效性。

关键词: 风电, 功率曲线, 粘滞区间, 弃风数据, 概率密度

Abstract: In wind power production, wind power generation is limited by load demand variation. This usually leads to wind curtailment. It is very important to identify wind curtailment data because their existence has huge impact on wind power prediction and wind farm equivalency modeling. Characteristics of normal operation data and wind curtailment data are analyzed and compared. Based on standard wind turbine speed to power transfer curve, concept of viscosity range is proposed according to the mean and standard deviation of normal distribution. A wind curtailment data identification and elimination method is established. The application on one of wind farm in Northeast area validates the effectiveness of proposed method.

Key words: wind power, power curve, viscosity range, wind curtailment, probability density

中图分类号:

TM614

杨茂, 江博. 风电功率弃风数据特征识别方法研究[J]. 中国电力, 2017, 50(5): 95-100.

YANG Mao, JIANG Bo. Recognition Method of Wind Curtailment Data Characteristics[J]. Electric Power, 2017, 50(5): 95-100.

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