（电气工程专业论文）风力发电功率预测及agc机组调配的研究.pdf

中文摘要 中文摘要 随着煤、石油、天然气储量的日益减少和二氧化碳等温室气体的不断增加。 新能源的利用越来越受到人们的重视，风能作为一种干净的、储量极为丰富的可 再生能源，是新能源领域中最重要、开发前景最好的能源之一。 由于风能的随机性，风力发电使电力系统中不确定因素增加，对电力系统的 安全运行提出了新的挑战。如果能对风电场风速和发电功率进行比较准确的预测， 则有利于电力系统调度部门必要时提前调整调度计划，有效的降低风电对电网安 全的影响。本文采用支持向量机和改进灰色模型对风速和风力发电功率进行预测 比较，并基于风力发电功率预测结果进行a g c 机组负荷调配，在满足电网安全的 前提下实现电网的经济运行。 首先，采用支持向量机方法，使用基于支持向量机的回归估计算法建立了回 归估计函数表达式，给出了支持向量机网络结构。考虑风速的高速非线性，将历 史数据筛选与预测点相关的数据构成训练样本，并对目标函数进行求解。 其次，本文选用了灰色模型对风速进行短期预测，由于灰色g m ( 1 ，1 ) 模型的局 限性，所得预测结果与实际值误差较大。针对灰色g m ( 1 ，1 ) 模型用于风速预测不能 有效反映风速周期性变化及精度不高的问题，将g m ( 1 ，1 ) 模型推广为g m ( 1 ，1 ，a ) 模 型，采用差分进化算法求解模型最优解。将两种预测方法得到的预测值对比，选 取误差较小的结果进行风力发电功率的预测计算。 再次，将风速预测结果结合具体风力发电机功率特性曲线进行风力发电功率 预测计算，将所得结果用于j x l 电场输出功率建模，为后文的a g c 机组调配提供数 据支持。 最后，本文对a g c 机组的负荷分配进行了讨论，在风电场输出功率预测值的 基础上，计算电力系统所需的a g c 调节容量。建立以调节费用最低为目标的函数 模型，采用遗传算法对模型进行求解，得到a g c 机组的机组起停、负荷分配和a g c 最低调配费用。此外，本文采用m a t l a b 语言，实现了基于风电功率下的a g c 机组 调配方案设计。 关键词：风速预测；风电功率预测；风电场；灰色预测模型；差分进化法；支持 向量机；a g c ；机组调配； 中图分类号：t m 6 1 2 a b s t r a c t a bs t r a c t w i t hi n c r e a s i n go fc o a l ，o i la n dn a t u r a lg a sr e s e r v e sd w i n d l i n ga n dc a r b o nd i o x i d e a n do t h e rg r e e n h o u s eg a s e s t h eu s eo fn e we n e r g yi sr e c e i v i n gm o r ea t t e n t i o n w i n d e n e r g ya sak i n do fc l e a n ，a b u n d a n tr e s e f v e sr e n e w a b l ee n e r g yi s t h em o s ti m p o r t a n t e n e r g yo fn e we n e r g ys o u r c e 。 d u et ot h er a n d o mc h a r a c t e r i s t i co fw i n ds p e e d ，w i n de l e c t r i c i t yg e n e r a t i n gs y s t e m u n c e r t a i nf a c t o r s ，t h i sp a i ro fp o w e rb e t w e e nt h ee c o n o m i co p e r a t i o n so ft h en e w c h a l l e n g e s h o wt or e d u c et h ei n s t a b i l i t yo fw i n dp o w e r , t op r o t e c tt h es e c u r i t ya n d s t a b i l i t yo fp o w e rg r i d s ，i tr e q u i r e st h ew i n ds p e e da n dw i n dp o w e r t ob ep r e d i c t e d h o w t oe n s u r ep o w e r 鲥dl o a dr e q u i r e m e n t sb a s e do nw i n dp o w e rp r e d i c t i o n ，a g cu n i t e m u s tc a l lo nt od i s t r i b u t et h ep o w e rs y s t e ml o a d b u ti nap l e d g et om e e tr e g u l a t o r y r e q u i r e m e n t su n d e rt h ep r e m i s eo fw h i c hc a l l e du n i t s ，t h en u m b e ro fc a l l c o n d i t i o n i n g c a p a c i t y ，i no r d e rt oa c h i e v et h eb e s te c o n o m i cp u r p o s e s ，t h i sr e q u i r e st h eu s e o fs o m e m e t h o d st oc a l c u l a t et h em o s to p t i m a lw a y f i r s t u s ea r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r kt ob u i l dt h ew i n ds p e e dp r e d i c t i o nm o d e lb a s e d o ns u p p o r tv e c t o rm a c h i n e t a k i n gi n t oa c c o u n tt h es e a s o n a lc h a r a c t e r i s t i c sa n dh i g h l y n o n 1 i n e a ro fw i n ds p e e d t h e r e f o r e ，t a k et h ew i n ds p e e dd a t ai nd i f f e r e n ty e a r sb u tt h e s a m ed a ya sa ni m p o r t a n tp a r a m e t e r , t od ow i n ds p e e df o r e c a s t i n g s e c o n d l y , t h eg r a ym o d e lf o rt h i sa r t i c l ew a sc h o s e nt od ow i n ds p e e ds h o r t - t e r m f o r e c a s t i n g ，d u et ot h el i m i t a t i o n so ft h eg r a ym o d e lg m ( 1 ，1 ) ，t h e r ei s ab i ge l r o r b e t w e e nt h er e s u l t sa n da c t u a lv a l u e f o rg r a ym o d e lg m ( 1 ，1 ) f o rw i n ds p e e d f o r e c a s t i n gc a n n o tb ee f f e c t i v e l yu s e dt or e f l e c tt h es e a s o n a lc h a n g e so fw i n ds p e e da n d l o wf o r e c a s t i n ga c c u r a c yp r o b l e m ，p r o m o t et h em o d e lg m ( 1 ，1 ) t om o d e lg m ( 1 ，1 ，兄) ， a n du s ed i f f e r e n t i a le v o l u t i o na l g o r i t h mf o rs o l v i n gt h eo p t i m a ls o l u t i o nm o d e l c o m p a r et h er e s u l t sw i t ht h eg r a ym o d e lf o r e c a s t i n gr e s u l t s t h e n ，c a l c u l a t et h ew i n dp o w e rw i t ht h ew i n ds p e e df o r e c a s t i n gd a t ac o m b i n e dt h e w i n dt u r b i n ep o w e rc u r v et o g e t h e r t h er e s u l t sw i l lb eu s e df o rm o d e l i n go fw i n df a r m o u t p u tp o w e r , t op r o v i d ed a t a t os u p p o r ta g cu n i t sd e p l o y m e n tf o rb e l o wt e x t f i n a l l y , t h i sp a p e rd i s c u s s e dt h el o a dd i s t r i b u t i o no fa g c u n i t s ，c a l c u l a t et h ea g c r e g u l a t i o nc a p a c i t yo fp o w e rs y s t e mb a s e do nt h ep r e d i c t i v ev a l u eo fw i n df a r mo u t p u t p o w e r e s t a b l i s ht h ef u n c t i o nm o d e lw h i c hi st a k el o w e s tc o s to fa g cr e g u l a t ef e ea s t a r g e tb a s e do nc a l c u l a t i o na g cr e g u l a t i o nc a p a c i t yo fp o w e rs y s t e m ，s o l v et h em o d e l 北京交通人学硕十学位论文 w i t h g e n e t i ca l g o r i t h m s i tw i l lr e c e i v et h es t a r t a n dc e a s e ，l o a dd i s t r i b u t i o na n d m i n i m u md e p l o y m e n tc o s to f a g c k e y w o r d s ：w i n ds p e e df o r e c a s t i n g ：w i n df a r m ：g r e yf o r e c a s t i n gm o d e l ： d i f f e r e n t i a le v o l u t i o ms u p p o r tv e c t o rm a c h i n e s ；a g c ：u n i td i s p a t c h 独创性声明 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除 了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也 不包含为获得北京交通大学或其他教育机构的学位或证1 5 而使州过的材料。与我一同_ j ：作的 同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：签字日期：年月日 9 1 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特 授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名： 船 签字日期：习年7 月夕同 导师签名： 问粤 签字同期：矽年7 影日 致谢 首先感谢北京交通人学提供给我这样一个继续深造的机会。交大“知行”校训、电气学 院严谨、求实、创新的为学治学方法和丰富的学习资源，将使我受益终生。另外，本论文也 是在校基金项目“风电场建模及接入系统技术问题的研究”的支持下完成的，在这里一并感 谢。 十分感谢我的导师周晖副教授对我辛勤的教诲。周老师对学术的严谨态度和对j i ：作的兢 兢业业永远是我进步的动力。在两年的研究生学习生活中，课题的每一个小小的进步，都离 不开周老师富有前瞻性的创新思维的引导；每次的交谈，都能使我思维开阔，不断进步。周 老师不仅教会了我如何做学问，更教会了我如何做人。能遇到这样的一位好老师，是我的荣 幸。 感谢陈长云师兄和于洪彬师兄在学习上给予我的帮助和指导，同时，也要对任志莲等各 位实验室同学在平时的互相鼓励和帮助表示感谢。 最后，我要深深地感谢我的爸爸妈妈在千里之外给予我在学习、生活上的全力支持和无 微不至的关心和爱护。 借此论文完成之际，谨向每一位关心、帮助、支持我的老师、家人、同学、朋友致以衷 心的感谢。 1 绪论 1 1 课题研究背景 1 绪论 我国政府在“十一五”规划纲要中明确提出了2 0 1 0 年单位g d p 能耗比2 0 0 5 年降低2 0 左右的约束性目标，电力工业的节能与减排成效直接关系到国家目标 能否实现。对于发电侧企业来讲，火电为主的发电结构使得我国单位g d p 能耗在 高位运行，而可再生能源尤其是风能的丌发利用将极大地改善我国的发电结构， 有效的促进我国节能减排目标的实现。 风能是一种洁净的可再生能源，在当今能源和环境问题同益受到关注的情况 下，利用风能进行发电同益受到人们的重视。随着科学技术的不断发展，风力发 电技术在世界上得到了飞快的发展，越来越多的大中型风电场相继建成并投入运 行，风力发电的发展走上了功率大、重量轻、造价低、可靠性高的商业化道路【2 】。 我国地域辽阔，风力资源丰富，充分利用风力发电已成为一项重要而迫切的任务。 由于风能具有随机性和间歇性的特点，风电机组潮流对电网的扰动不可避免，采 取一个有效的方法对风电场功率输出进行有效的预测，并对由于风电输出功率对 电网产生的功率偏差进行合理的机组调配，是当今对含风电场的电力系统的研究 的迫切问题。 1 1 1 世界和我国风力发电的发展 2 0 世纪9 0 年代起，欧洲制定了风电发展计划，确立了风电发展目标：2 0 1 0 年风电装机容量达到4 0 g w ，并要求其成员国基于此发展目标制定本国的发展目 标与计划。在德国、西班牙和丹麦等国推动下，风电在欧洲大多数国家得到了快 速的发展。2 0 0 7 年，欧洲风电装机新增容量中，西班牙以3 5 2 2g w 位居首位， 占欧洲年度新增容量的4 0 6 8 ；德国风电新增容量为1 6 6 7 g w ，占欧洲年度新增 容量的1 9 2 4 ，仅次于西班牙；法国新增容量8 8 8 m w ，占欧洲年度新增容量的 1 0 2 5 ，位居第三位。西班牙、德国及法国的新增风电装机容量之和已达欧洲新 增风电装机总容量的7 0 1 5 。 基于美国、德国、法国、丹麦等发达国家对发展风能的高度关注，以及积极 出台并实施促进风电发展的相关政策、措施，极大地推动了世界风电产业的发展。 据全球风能协会( g w e c ) 公布的1 9 9 5 - 2 0 0 7 年统计数据，比较详实地揭示了世 北京交通人学硕十学位论文 界风电装机容量的增长趋势。截止到2 0 0 8 年1 2 月底，全球的总装机容量已经超 过了1 2 亿千瓦。2 0 0 8 年，全球风电增长速度达到2 8 8 ，新增装机容量达到2 7 0 0 万千瓦，同比增长3 6 。欧洲、北美和亚洲仍然是世界风电发展的三大主要市场， 三大区域新增装机分别是：8 8 7 7 、8 8 8 1 和8 5 8 9 万千瓦，占世界风电装机总容量 的9 0 以上。 图1 - 1 世界风电装机容量 f i g l 一1t h ei n s t a l l e dc a p a c i t yo fw i n dp o w e ri nt h ew o d d 由图1 1 可见，世界风电装机容量在经历了1 9 9 7 2 0 0 4 年的平稳增长后，在 2 0 0 5 年开始进入了一个快速增长期，2 0 0 5 年至2 0 0 8 年的年均增长率达到了 2 6 7 ，并且世界风能统计估计，在以后的5 年内，世界风能的装机容量将持续 现在的增长趋势。 我国的风能资源十分丰富，中国综合资源利用协会可再生能源专业委员会与 美国国家可再生能源实验室( n r e l ) 合作，在联合国环境规划署( u n e p ) 的支持与 资助下，对我国部分地区的风力资源进行了详细测算。根据该测算结果推测，我 国陆地可以安装1 4 亿千瓦的风力发电装备，如果考虑海上，总资源量将达到2 0 亿千瓦以上【3 】。我国的风电发展大体可分为三个阶段。 第一阶段：1 9 8 6 1 9 9 0 年是我国并网风电项目的探索和示范阶段。其特点是 项目规模小，单机容量小。在此期间共建立了4 个风电场，安装风电机组3 2 台， 最大单机容量为2 0 0 k w ，总装机容量为4 2 15 万千瓦。平均年新增装机容量仅为 0 8 4 3 万千瓦。 第二阶段：1 9 9 1 1 9 9 5 年为示范项目取得成效并逐步推广阶段。共建立了5 个风电场，安装风电机组1 3 1 台，装机容量为3 3 2 8 5 万千瓦，平均年新增装机容 量为6 0 9 7 万千瓦，最大单机容量为5 0 0 k w 。 2 1 绪论 第三阶段：1 9 9 6 年后为扩大建设规模阶段。其特点是项目规模和装机容量较 大，发展速度较快，平均年新增装机容量为6 0 1 3 万千瓦，最大单机容量为 1 5 0 0 k w 。 截至到2 0 0 8 年底，我国大陆共建成风电场9 1 个，安装风电机组3 3 1 1 台，总 装机容量为2 5 9 6 m w ，排在世界第5 位，亚洲第2 位。这在一定程度上表明我国 作为一个风力资源丰富的国家，风能的开发利用水平并不高。因此，提高对风能 的开发利用，既是我国对资源节约，环境友好型社会建设的需求，也是对我国风 能充分有效丌发的要求【4 1 。 1 1 2 我国a g c 应用情况 a g c ，是a u t o m a t i cg e n e r a t i o nc o n t r o l 的缩写，即自动发电控制，其最主要 目的是对电力系统的频率和有功进行控制，也称为电力系统自动调频。2 0 世纪5 0 年代以来，随着战后经济的发展，电力系统得容量不断增长，通过研究和试验， 各工业发达国家的电力系统相继实现了频率与有功的自动控制。我国电力系统的 频率和有功功率自动控制工作开始于1 9 5 7 年，当时确定以东北和京津唐两大电力 系统进行试点。东北电力系统采用“集中控制下的分区控制”方案，特点是将系 统分别以省调度辖区为范围的三个区，并对联络线负荷及系统频率实现综合控制， 平时各区自行担负本区负荷变动，而不影响邻区，在系统频率降低时，则可互相 支援，联络线负荷可以给定或定时加以修改，控制装置由磁放大器及自整角机组 成。京津唐电力系统采用分散控制方案，主要特点是在各主导电厂中分别装设系 统微增率发生器，对发电机组进行控制，线损修正采用简化通道方案分散在电厂 中进行，因而可以不用或少用通道实现整个电力系统得频率和有功功率的自动控 制，自动装置以磁放大器和电气机械式为主【5 】。 华东电力系统从2 0 世纪6 0 年代开始进行自动发电控制的试验工作，并确定 了初期采用“主系统集中控制下的地区分散制”控制方式，而远期逐步过渡到“频 率一联络线交换功率( t b c ) ”控制方式。 湖南省电网是我国第一个实现自动发电控制功能实用化的电网。1 9 8 9 年9 月， a g c 功能投入运行，当时该系统接入的有风滩水电厂的4 台1 0 0 m w 机组和拓溪 水电厂的6 台7 5 m w 机组，经过连续6 个多月的考核，湖南省电网的a g c 功能 通过了国调组织的实用化验收。 此外，2 0 世纪8 0 年代后期实施的华北、东北、华东和华中四大区域电网调 度自动化引进工程，对现代自动发电控制技术在我国区域电网的大规模应用起了 巨大的推动作用。 3 北京交通人学硕十学位论文 1 2 课题研究的意义 1 2 1 风电出力预测的意义 我国风能资源丰富地区经济不甚发达，无法消纳大规模的风电电力；且地区 负荷特性往往与风电场风电功率特性相反，或称之为风电的反调峰特性，导致大 规模风电接入后往往会增加电网调度的难度，需要电网留有更多的备用电源和调 峰容量，这必将给电网带来附加的经济投入，增加电网运行的费用。 在风力发电场并网运行后，由于风电功率的注入，系统中常规发电机组的出 力将会产生变化，由于风电功率是一种不断变化的量，系统中的常规发电机组必 须随着风电功率的变化而不断地进行调节和补偿，使系统维持在一定的平衡状态。 在风电系统的运行过程中，系统各电气量会相应地发生改变。由于风电场容量的 增加会导致系统中如节点电压、系统频率等的暂态量变化的加大，当风电场容量 占系统容量的比例达到一定水平时，系统中某些电气量指标会超出允许范围，且 系统可能失去稳定。因此，引入j x l 电场穿透功率极限的概念。即接入系统的最大 风电场装机容量与系统最大负荷的百分比f 6 1 1 4 0 l 。公式表示为： 墨笙墼竺壁鐾墼鲁李掣萼堡堡塑塑l o o ( 1 1 ) 系统最大负荷 一。一 由于风电场穿透功率极限的存在，电网系统接受风电功率的能力受到限制， 加之风力发电功率的不确定性，使得风电潮流对电网的安全稳定有着一定的影响， 所以风电穿透功率超过一定值之后，会严重影响电能质量和电力系统的运行。有 关学者在这方面进行了大量的研究工作，并指出我国电网目前可接受的风电穿透 功率不能超过8 。因此，加强对电网安全的建设对风电并网有着极其重要的意义， 如果能对风速和风力发电功率进行比较准确的预测，则有利于电力系统调度部门 及时调整调度计划，从而可有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响，同 时提高风电场在电力市场中的竞争能力，而且还可以减少电力系统运行成本和旋 转备用，一定程度上提高风电穿透功率极限，度提高电网对风电功率的接收能力。 改善含风电场的电网安全可靠性。 i 2 2a g c 机组调配的意义 a g c 是一种成熟的综合控制技术。在电力系统中，电网负荷经常会出现预测 不准的情况，导致电网的供给能力不能满足系统负荷的要求，这样在发电和用电 4 1 绪论 之间就会产生偏差，即相对于负荷预测的曲线波动，如果这种偏差存在时间过长， 就会影响电力系统的发电质量，同时对系统的稳定性也造成一定的破坏。因此， 这个时候就必须由调度员投入一定数量的负荷调节机组，参与到发电之中，来满 足实际负荷需要，消除用电和发电的矛盾。因此，我们把利用负荷调节机组、计 算机系统和反馈系统组成的闭环控制改变发电公司发电量，从而满足系统实际负 荷需求的过程称为自动发电控制。 由于a g c 是时时刻刻保证发电与负荷平衡，维持电力系统频率质量的重要技 术手段，因此，近年来我国电力系统在a g c 方面进行了深入的研究，同时也在工 作中取得了很大的进展，其中一个重要标志是大量的发电机组具备了投入a g c 运 行的条件，以华东电网为例，到2 0 0 2 年底，全网具备投入a g c 运行的发电机组容 量占全网统调装机总容量5 5 ，a g c 可调容量占全网统调最高负荷2 5 9 9 。 a g c 可调容量的大幅增加为电力系统安全、优质、经济运行提供了良好的条件。 但是，在同常运行中，电力系统中应保持多少a g c 可调容量，这是一个需要 认真解决的问题。在系统中保有大量的a g c 可调容量，对维持电力系统频率质量 有好处，但这是需要付出代价的。发电机组保持a g c 可调容量会减少j 下常的发电 量，机会成本提高，而且投入a g c 运行，机组的运行费用增加。同时，在保证电 力系统a g c 容量调节满足要求的基础上，调节速度也是一个不可忽略的因素，必 须把容量调节和速度调节通过一个有效的手段最优化的搭配在一起，才能实现电 能量的最合理的利用【5 1 。 在电力市场的环境中，a g c 是发电机组向电网提供调节服务的技术手段，机 组投入a g c 运行是要在辅助服务市场中收取费用的。因此，作为电力系统的控制 者和电力市场的运营者一电力调度交易中心，必须了解在电力系统运行中对a g c 调节容量和速度的需求，并按此需求采购或安排发电机组的a g c 可调容量和调节 速度，这样才能做到既保证电力系统的安全，又降低运行费用。 伴随着多行业的管理体制的改革，电力系统中，供电、配电、输电这几个环 节会逐渐独立。由于电力系统自身固有的特点，电力系统市场化的进程比其它行 业要稍逊一筹，但是，可以预见，电力的市场化是必不可免的。a g c 机组调节系 统是电力系统使用费用较高的部分，市场化之后必然要做出调整。目前，在我国 现有的一些电厂中，a g c 机组调度过程存在这一定的盲目性，有些机组的调度甚 至是靠工人师傅的经验来实现的。所以，a g c 机组的参调有时会与实际的要求不 同，这样的调节过程，势必会给供电商造成经济上的浪费，而且会影响到系统的 整体工作稳定性。 综上所述，可见对a g c 机组调配进行深入的研究，能够使我国电力系统在电 能量调配方面实现资源的最优分配，合理有效的发挥电力调度的优势，维持和保 5 北京交通人学硕十学位论文 证电力系统安全、可靠、稳定地运行，另一方面，从经济的角度来看，提高a g c 机组调配技术，增强调配水平和质量，也符合电力市场现代化的要求，能够避免 经济上的浪费，使国家的资金得到更有效的利用。 1 3 国内外研究动态 1 3 1 风速预测的研究现状 世界风电装机容量的快速发展，对解决目前的能源问题有着深远的影响。作 为一种清洁的可再生能源，风力发电越来越受到人们的重视，许多国家把发展风 力发电作为改善能源结构、减少环境污染和保护生态环境的一种措施，纳入国家 发展规划。随着我国能源结构的调整，无污染可再生的风电也同益得到政府的重 视，并制订了相关政策支持风电的发展。 目前，国内外对于风力发电各种课题的研究越来越深入，研究力量的投入也 在逐年加大。德国、西班牙、美国等西方国家对于风力发电各种课题的研究较多， 如风电场风能资源特性参数的计算、风速和风力发电功率的预测、风电对电能质 量的影响及改善措施( 电压波动和闪变、电压控制) 、含大穿透功率的电力系统快 速安全评估、风电机组的可靠性分析、风电场的发电可靠性模型、风电场的概率 评价、风力发电成本等。国内的研究则主要集中在风力发电机组的变频控制、风 电场规划、对电力系统的影响等方面。与此同时，关于风电场风速和功率预测的 研究目前还达不到令人满意的程度。 风速受到多种因素的影响，如温度、气压、地形、海拔、纬度等，这就使它 表现出很强的随机性，进而导致风力发电功率亦表现出很强的随机性，从而使预 测很难达到令人满意的精度。本论文主要研究的是风速和风力发电功率的短期预 测，目前适用于此领域的方法主要有以下几种【6 】： 1 持续预测法这是用于风速和风力发电功率预测的最简单且最传统的方法， 可简单表示为 o + r ) = p f ( p ) ( 1 2 ) 式中：1 ，表示预测值，f 表示当前时刻，r 表示预测周期，p 表示模型的阶数， 即预测值1 ，( f - i - r ) 等于最近p 个历史值的滑动平均值。通常情况下，只利用最近的 一个历史值进行预测，也就是简单的把最近一点的风速或风力发电功率的观测值 作为下一点的预测值【lo 】。此方法虽然简单易行，但是预测效果不稳定。鉴于此， 近年来又发展起来一些更先进的预测方法。 2 卡尔漫滤波法( k a l m a nf i l t e r s ) 把风速和风力发电功率作为状态变量建 6 1 绪论 立状态空间模型，用卡尔漫滤波算法实现预测。这种算法是在假定噪声的统计特性 已知的情况下得出，事实上估计噪声的统计特性是该方法应用的难点所在。此算法 适用于在线风速和风力发电功率预测。 3 随机时间序列法( t i m es e r i e s ) 随机时间序列法利用大量的历史数据来 建模，经过模型识别、参数估计、模型检验来确定一个能够描述所研究时问序列 的数学模型，最后再由该模型推导出预测模型，进而达到预报的目的。这方面的 工作，b o x j e n k i n s 贡献最为突出。根据b o x j e n k i n s 的方法，可将随机时间序列 分为5 种不同的模型：自回归( a r ) 模型；滑动平均( m a ) 模型；自回归一滑动平 均( a r m a ) 模型；累积式白回归一滑动平均( a r i m a ) 模型；用传递函数建模的序 列。目前，该方法使用最多的是累积式自回归一滑动平均模型。 4 模糊逻辑法( f u z z yl o g i c ) 应用模糊逻辑和预报人员的专业知识将数据和 语言形成模糊规则库，然后选用一个线性模型逼近非线性动念变化的风速或风力 发电功率。从实际应用来看，单纯的f u z z y 方法对于风速和风力发电功率预测，精 度往往不尽如人意，这主要是因为f u z z y 预测学习能力较弱，模糊系统的辨识还未 形成完善的理论，在预测系统中选择模糊系统的结构尚需作进一步的研究等，这 一点对于不断变化的风速和风力发电功率来说，是极为不利的。通常模糊预测法 要与其他方法配合使用，才能达到比较好的预测效果。 以上所述各种方法有一个共同的特点，即它们都只需知道所预测地点的单一 风速或风力发电功率时间序列，经过对该时间序列进行处理，就可以建立预测模 型，进而对未来j x l 速或风力发电功率进行预测。这一特点给上述各种方法的历史 数据收集以及预测过程中数据的实时采集带来了方便，所需数据单一，便于实现， 但也会在一定程度上影响预测的精度。目前，采用上述预测方法的预测精度大都 在1 5 9 6 4 0 左右。 1 3 2 a g c 机组调配的研究现状 近几年来，随着计算机硬、软件技术及自动控制技术飞速发展，电网调度自 动化的概念和内涵己经从上世纪9 0 年代的电网安全监控系统拓展到包括以下几 个子系统的广义的电网调度自动化系统【8 】 1 数据采集和安全监控( s c a d a ) 系统 2 能量管理系统( e m s ) 3 自动稳定控制系统( a s c ) 4 自动发电控制系统( a g c ) 5 自动电压控制系统( a v c ) 7 北京交通人学硕十学位论文 6 继电保护故障信息系统 其中s c a d a 软件系统是a g c 软件系统的“工作平台 ，承担着多项与a g c 任务 有关的工作，主要包括：对各a g c 电厂、机组的实时运行信息和系统频率进行实时 扫描和处理，将实时数据存放在实时数据库中，供负荷频率控制( l f c ) 算法周期性 调用；接收a g c 控制软件系统产生的控制信息，并传达至电厂远程终端；接收a g c 警告信息；周期性从a g c 应用数据库中提取a g c 运行数据，对a g c 画面数据实时 刷新；将a g c 应用数据库数据进行备份。而e m s 是以计算机为基础的现代电力调 度自动化系统，主要针对发电和输电，广泛应用于大区级电网和省级电网。 我国早在2 0 世纪6 0 年代就开始了离线潮流和经济调度程序的研发。1 9 8 5 年， 科研部门和高等院校开发的一系列e m s 软件包已经在部分网、省调度系统投入应 用。a g c 为保证电网安全、稳定运行发挥了重要作用。大型水、火电厂a g c 的实施 成为电网调度自动化系统安全经济运行的关键组成部分之一。 但是，随着对互联电网和跨大区电网实现a g c 控制研究的深入，我国电力市 场也面临以下几个问题： 1 不同地区电力市场制定了不同频率下对电厂的奖惩办法，使得全网频率无 法满足统一调整的原则。 2 传统的a g c 调度中，要求运行成本好、经济性能好的电厂多发电，不好的 则少发电，从而到达全网成本最优的目的。这就使全网对于机组的电网监控失去 了意义。 3 对参与电网a g c 的电厂，还没有一个合理的、科学的选择机制。 4 对于电网a g c 的电厂的考核制度不够完善。 1 4 选题的出发点 随着风力发电机组的加大，我国的风力发电技术已逐步走向成熟，开始了大 规模风电并网的阶段。风力发电有着多方面的优点，人们总是希望尽可能多的利 用风电。但是风力发电潮流有着间歇性和不确定等诸多影响电网安全的问题存在。 如何在尽可能的多利用风电，同时又在风电穿透功率的极限存在的情况下，保障 电网安全稳定，是我们不得不面对的问题。有效途径就是对风力发电功率进行相 对准确的预测，尽可能提高风力发电功率预测的精度。这是对解决当前含风电场 电网稳定的必要的研究。 所以，风速和风力发电功率的准确预测对于负荷管理和系统运行便显得十分 重要，而且还可以减少电力系统运行成本和旋转备用，提高风电穿透功率极限， 并且有利于在电力市场环境下正确制定电能交换计划，以充分利用风力资源，获 1 绪论 得更多的经济效益和社会效益。 与此同时，我国电力市场建立后，特别是电力系统改革以后，厂网逐步分离， 电厂通过报价竞价参与市场竞争，争取以最高的成交价格和最低的运行成本多发 电，获得最大的经济效益，而代表网省公司向电厂购电的电网监控中心，其任务 则是从传统的“在确保电网运行安全的基础上使得全网运行成本最小”，转变为“在 确保电网运行安全的前提下使得电网公司向电厂支付的电费最少 。也就是说，电 厂和电网己经成为在市场运营规则约束下的电力市场买卖双方，成交量及价格直 接关系到厂网经济效益。在这样的大环境下，营运方式的改变使得电网a g c 面临 着一系列的问题，这就要求电网a g c 改进现有技术，使用更加先进实用的算法进 行调配和选择。 图1 2 论文选题出发点及思路 f i g l 一2s t a r t i n gp o i n ta n di d e a sf o rt h i st o p i cs e l e c t i o n 由图可以看出，如何在电网安全稳定的前提下解决电网a g c 机组的实时调配 问题? 如果在电网安全稳定的情况尽可能多的接收风力发电功率? 是本文所要解 决的主要问题，因此如何对风力发电功率进行有效预测，在风电功率预测和用电 负荷预测的基础上，进行a g c 机组负荷调配是本文的选题出发点。 9 北京交通人学硕十学位论文 1 5 主要工作 本文的研究对象风速及风速预测下的a g c 优化调配问题。研究了模型在风电 场风速的预测中的应用，运算了在风电场功率输出的预测下自动发电控制系统的 机组优化调配，最后，探讨了基于风电功率预测下的a g c 机组调配系统的设计方 案。本文主要完成的工作如下。 第一章：绪论。该部分从总体上介绍了课题相关的研究背景、课题研究的意 义和国内外对该课题的研究现状，以及本文所做的主要工作。 第二章：基于支持向量机的风速预测。该部分介绍了神经网络算法在电力系 统中的广泛应用，并引入支持向量机算法，对支持向量机的基本原理和回归模型 进行介绍，提出了支持向量机在风速预测中的应用，并进行实例运算。 第三章：基于灰色模型下的风速预测。该部分灰色预测模型的数学原理、特 点、基本方法，并对灰色模型进行了适应超短期预测的改进以及将改进的灰色模 型用于风电场风速预测，并用差分进化法对预测模型进行优化求解。将得到的结 果为下文的风电场功率预测服务。 第四章：风电场的功率预测及其优化建模。该部分在第二章和第三章风速预 测的基础上，对风电场的功率进行预测，并将预测结果进行分析，同时为风电场 优化建模提供有效的数据源。并将风电场功率输出作为数据源为下文的a g c 机组 调配服务。 第五章：基于风力发电功率预测下的a g c 控制策略研究。该部分介绍了电力 系统的优化运行，以及a g c 机组调配在电力系统优化运行中的作用，建立了基于 上一章所得风力发电功率预测的a g c 机组调配模型，并采用遗传算法对模型进行 优化求解，得到a g c 机组起停方案、负荷分配方案和2 4 点的a g c 所需最低调节费 用。 第六章：在风力发电功率预测下的a g c 机组调配方案设计。该部分提出了基 于风电功率预测下的a g c 机组调配方案设计，该方案设计与e m s 系统对接，数据 共享，以实现系统联调。方案设计中包含了风速预测模块、风力发电功率预测模 块和a g c 机组优化调配模块。三个模块可联合运行，也可独立运行实现其功能。 第七章：全文总结。该本分对全文的研究工作和创新点进行了总结，并推出 了研究中的不足和以后进一步的研究方向。 1 0 2 基丁支持向鼍机的风速预测 2 1 概述 2 基于支持向量机的风速预测 风电场风速预测可分为短期风速预测和中长期风速预测。准确的短期风速预 测，有利于电网调度部门调整调度计划，同时减轻风电场因潮流不稳定对电网的 不利影响，从而有效的减少电力系统得运行成本以及旋转备用，并且有利于在开 放的电力市场环境下制定正确的电能交易计划；准确的中长期风速预测则有利于 风电场的规划设计。本文主要讨论风速的短期预测。 目前风速的预测方法主要有以下几种，例如卡尔曼滤波法、随机时间序列法、 人工神经网络法、模糊逻辑法、空间相关性法等。其中卡尔曼滤波法是假定噪声 的统计特性已知的情况下得出，事实上估计噪声的统计特性是比较困难得；随机 时间序列法需要大量的历史数据建模，但该方法只需知道风电场单一风速或功率 时间序列即可建立预测模型；人工神经网络法具有并行处理、分布式存储和容错 性等特征，具有自学习、自组织和自适应能力，对复杂问题的求解十分有效，可 用于j x l 速预测，存在着训练速度慢等问题；单纯的模糊逻辑法用于风速预测，效 果往往不佳，通常要与其他几种方法配合使用，如遗传算法、人工神经网络法等； 空间相关性法需要考虑风电场以及与之相近几个地点的多组风速数据，运用几个 地点风速之间的空间相关性，进行风速预测，它对原始的数据收集量很大，但由 于预测过程中需要考虑的问题增多，所以预测效果较好，适用于气象部门作为公 共数据服务用。 风电场预测风速的误差主要与预测方法、预测周期以及预测地点的风速特性 有关，一般来说，预测周期越短，预测地点的风速变化越缓和，预测误差就会越 小；反之，预测误差就会越大。 2 2 风速的特性 风，就是空气的流动，在气象学上叫做气流。由于各地的空气温度、地形以 及水汽含量的不同，引起地面上有些地方气压低，有些地方气压高，高气压与低 气压之间就产生了气压差异，这种差异在气象学上就叫做“气压差 ，并且将单 位距离内的气压差称为气压梯度 9 l 。也就是说，气压梯度表示了单位距离内气压变 化的大小，气压梯度就把空气从气压高的一边推向气压低的一边，这种推动力就 北京交通人学硕十学位论文 是气压梯度力，在它的作用下，空气开始流动，从而形成了风。本文对风的研究 主要集中在风速。风速的特性分为风速的分布特性和风速的变化特性。 2 2 1 风速的分布特性 风速分布一般均为正偏态分布，通常用于拟合风速分布的线型很多，而威布 尔( w e i b u l l ) 分御双参数曲线，被普遍认为适用于对风速做统计性描述。威布尔 分布是一种单峰的，两参数的分布函数簇，其概率密度函数可表达为： 尸( x ) ：生( 兰) t e x p 一( 兰) 】( 2 - 1 ) ccc 式中：k 威布尔分布的形状系数 c 威布尔系数的尺度系数 其中形状系数尼取值范围为1 8 - 一2 3 ，一般取k = 2 ；尺度系数c 反映所描述 地区的年平均j x l 速。人们根据风速概率分布，估计出风电机组的年发电量，从而 确定风电场建设项目的可行性。还可利用风速概率分布来计算风电的可靠性等性 能指标。 2 2 2 风速的变化特性 风速具有以下变化特性： 风速年变化各月平均风速的空间分布与造成风速的天气气候背景和地形 以及海陆分布等有直接关系。在我国，各地风速年变化互有差异。 弋人连 图2 - 1 风速年变化 f i 9 2 1w i n ds p e e dc h a n g ei no n ey e a r 1 2 加 埒 m ， 2 基于支持向量机的风速预测 风速r 变化风速日变化即风速在一日之内的变化，它主要与下垫面的性 质有关，具体来说有以下几种类型： 1 陆地上日变化：陆地上风速日变化是白天风速大，午后1 4 时左右达到最大， 晚上风速最小。这是由于白天地面受热，特别是午后地面最热，上下对流旺盛， 高层风动量下传，使下层空气流动加速，而在午后加速最多，因此风速最大；日 落后地面迅速冷却，气层趋于稳定，风速逐渐减小，到同出前地面气温最低，有 时形成逆值，因此j x l 速最小。 vm s 2 0 1 5 l o 5 1 0 l 海上 6 1 2 1 8 图2 - 2 风速日变化 f i 9 2 2w i n ds p e e dc h a n g ei no n ed a y 2 4 时 2 海上同变化：海上风速同变化与陆地相反，白天风速小，午后1 4 时左右最 小，夜间风速大，清晨6 时左右风速最大，如图2 - 2 所示。这是由于