[发明专利]基于实测运行数据的风电场建模方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于实测运行数据的风电场建模方法。

背景技术

随着能源危机和环境污染的日益严重，风力发电受到世界各国的高度重视，随着风力发电和并网技术的发展，国内外学者对风电的研究也越来越关注。准确合理的风电机组模型是风电在电力系统中仿真研究的关键，也是其它深入研究的基础。

传统的风电场建模方法假设所有风电机组运行状况相同或相差不大，用单台风电机组来表征整个风电场。然而由于风电场内的风速分布、地形地貌、机组排列方式等诸多因素的影响，场内各机组之间的风况及其输出功率都可能存在较大差别，因而该方法不适用于大型风电场建模。有学者提出多机表征模型，其主要思想是以风电机组实测运行数据为机群划分原则，采用某些聚类算法进行机群划分，将同群内的机组合并为一台等值机并计算等值机的参数。

在测量风电场运行数据时，可能会由于测量系统的缺陷以及人为的某些因素等产生一些噪声数据，这类数据不提供有意义的知识，并且还会破坏数据的分布和降低数据分析的质量；另一方面，在机群聚类划分过程中，初始聚类中心的选择非常重要，选择不当时容易陷入局部最优解，使划分结果产生较大误差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，就是提供一种基于实测运行数据的风电场建模方法，其一则较少受噪声数据影响，提高了模型的精确性；二来初始聚类中心选择适当，不会陷入局部最优解，划分结果较准确。

解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：

一种基于实测运行数据的风电场建模方法，其特征是包括以下步骤：

S1：风电场实测运行数据的噪声数据处理；

S2：聚类中心初始化优化过程；

S3：机群划分；

S4：建立风电场的多机表征模型；

所述的步骤S1中，风电场实测运行数据的噪声数据处理过程为：

假设风电场中风电机组共有n台，选取风电场在某时段内并网运行的风电机组的实测运行数据作为样本，实测运行数据包括：风速、有功功率和无功功率；

在该时段内实测运行数据的采样点数为t个，以n台风电机组的实测运行数据建立样本矩阵：

其中v_i,j表示第i台风电机组在第j个时刻的实测运行数据；把向量V_j看作空间V的一个时间样本组，则V中样本组数量为t，维数为n，V_j表示第j个时刻所有风电机组实测运行数据向量；

对于某一时刻的实测运行数据V_j(j＝1,2,...,t)，计算该时刻实测运行数据的信息熵：

H(Vj)=-Σi=1npi,jlog2pi,j---(14);]]>

其中，p_i,j表示v_i,j在第j列出现的概率，设从V_j中剔除对象v_i,j后得到新的数据集V_j(-v_i,j)，则定义对象v_i,j在V_j中的相对离群系数为：