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西安穩(wěn)壓器價格 SVC/W大功率補(bǔ)償高全自動穩(wěn)壓器、單相/三相 廠家現(xiàn)貨批發(fā)
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產(chǎn)品價格:
電議
產(chǎn)品型號:
SVC高精度全自動穩(wěn)壓器
供應(yīng)商等級:
企業(yè)未認(rèn)證
經(jīng)營模式:
工廠
企業(yè)名稱:
西安天正電力科技有限公司
所屬地區(qū):
陜西省 西安市
發(fā)布時間:
2015/3/6 16:59:15

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由于風(fēng)力發(fā)電的間歇性、隨機(jī)性和波動性,給的穩(wěn)定運行帶來了挑戰(zhàn)。對風(fēng)力發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測,可以幫助調(diào)度部門做好各類電源的調(diào)度計劃,運行的穩(wěn)定性,同時也可以消納風(fēng)電的能力,進(jìn)而減少了由于限電給風(fēng)電開發(fā)商帶來的經(jīng)濟(jì)損失,增加了風(fēng)電場率。風(fēng)電功率預(yù)測不為的調(diào)度計劃提供依據(jù),同時也能為風(fēng)電場的管理工作提供輔助手段。

能源局2011年6月發(fā)布《能源局關(guān)于印發(fā)風(fēng)電場功率預(yù)測預(yù)報管理暫行辦法的通知》(國能新能[2011]177號),通知對風(fēng)電場功率預(yù)測提出要求,根據(jù)辦法第九條要求,風(fēng)電場功率預(yù)測系統(tǒng)提供的日預(yù)測曲線誤差不過25%;實時預(yù)測誤差不過15%。全天預(yù)測結(jié)果的均方根誤差應(yīng)小于20%。

在此文件的指導(dǎo)下,近年來,各省/區(qū)調(diào)度中心對所轄區(qū)域內(nèi)風(fēng)電場功率預(yù)測提出了考核機(jī)制,如山西、河北等省,新疆地區(qū)也從2015年開始進(jìn)行考核??己藱C(jī)制的細(xì)化和落實,對風(fēng)功率預(yù)測提出了更高的要求,各風(fēng)電場為避免被處罰,須配置穩(wěn)定的、高的風(fēng)功率預(yù)測系統(tǒng)。

“高風(fēng)電功率預(yù)測系統(tǒng)”是以高數(shù)值氣象預(yù)報為基礎(chǔ),搭建的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),利用各種通訊接口采集風(fēng)電場集控和升壓站數(shù)據(jù),采用人工智能經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子群優(yōu)化、風(fēng)電信號數(shù)值凈化、時空模式分類器及數(shù)據(jù)挖掘算法對各個風(fēng)電場進(jìn)行建模,完成對風(fēng)電場的短期風(fēng)電功率預(yù)測、短期風(fēng)電功率預(yù)測工作。系統(tǒng)要能夠提供人性化的人機(jī)交互界面,方便查看歷史數(shù)據(jù)和實時預(yù)測數(shù)據(jù)。

高數(shù)值天氣數(shù)據(jù)是以中尺度模式數(shù)值氣象預(yù)報數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),結(jié)合風(fēng)電場微觀選址及針對不同地域特點的參數(shù)化方案,經(jīng)過大規(guī)模并行分布式計算機(jī)集群的模式計算優(yōu)化后得到高的中小尺度數(shù)值天氣預(yù)報,作為風(fēng)功率預(yù)報的基礎(chǔ)。

風(fēng)功率預(yù)測中,對風(fēng)電場進(jìn)行數(shù)學(xué)建模是關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)。根據(jù)預(yù)測時采用的數(shù)學(xué)模型不同分為物理模型、統(tǒng)計模型。物理模型是在風(fēng)電場物理環(huán)境和風(fēng)功率之間建立一種聯(lián)系,該方法中,需要對風(fēng)電場的地形、粗糙度、周圍障礙物等進(jìn)行建模,將數(shù)值天氣預(yù)報速、風(fēng)向、氣壓、氣溫等氣象值換算成風(fēng)電機(jī)組輪轂高度的相應(yīng)數(shù)值,然后結(jié)合風(fēng)機(jī)本身的功率曲線預(yù)測每一個風(fēng)機(jī)的功率,并考慮風(fēng)機(jī)間尾流影響,綜合得到整個風(fēng)電場的風(fēng)功率。該方法優(yōu)點是不需要長期積累大量測量數(shù)據(jù),缺點是需要充足的氣象知識,對模型的度要求較高,預(yù)測效果不太理想。

統(tǒng)計模型方法是在模型的輸入(數(shù)值天氣預(yù)報和風(fēng)電場的其它測量數(shù)據(jù))和模型的輸出(風(fēng)電場預(yù)測功率)之間建立一種映射關(guān)系。統(tǒng)計方法的優(yōu)點是預(yù)測誤差小,缺點是需要長期的測量數(shù)據(jù)以訓(xùn)練模型參數(shù),此外,當(dāng)天氣狀況發(fā)生突變時,系統(tǒng)的預(yù)測度就會下降,因此對這些突然變化的天氣狀況進(jìn)行修正是很重要的,否則將會產(chǎn)生較大的預(yù)測誤差。常見的統(tǒng)計模型有:智能經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卡爾曼濾波、時間序列等方法。

結(jié)合上述兩種建模方式,可以采用混合建模,在現(xiàn)有時間序列模型下,采用人工智能技術(shù),引入概率統(tǒng)計學(xué)理論以及智能優(yōu)化算法,針對電場地形及氣候特點,細(xì)化建模,加深建模深度,實現(xiàn)復(fù)雜性建模,風(fēng)電場功率預(yù)測的。

總之,隨著各地對風(fēng)電場功率預(yù)測系統(tǒng)的考核機(jī)制逐步落實和推行,對風(fēng)功率預(yù)測提出了更高的要求,各風(fēng)電場未來將更多的關(guān)注穩(wěn)定的、高的預(yù)測系統(tǒng),這也將國內(nèi)風(fēng)電場功率預(yù)測技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展和。


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