风电功率预测技术数据传输分析,此文是一篇电功率论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
电功率论文参考文献：
摘 要：文章对风电功率预测的两种预测模型的预测方法进行了详细分析,然后对数据采集传输的信息通道组织办法进行探讨,最后提出提高风功转化曲线的准确性方法.
关键词：风电；功率预测；数据采集传输
中图分类号：TM614 文献标识码：A文章编号：1006-8937（2014）15-0079-02
风力发电作为电源,具有间歇性和难以调度的特性,风电场的功率输出具有很强的随机性,风电功率预测系统的目标是为风电的运行调度提供技术支撑,保障电力系统及风电场的安全、稳定、经济运行.风电功率预测根据时间尺度分类主要是两种预测模型：短期预测和超短期预测.
1短期预测
1.1系统功能
短期风电功率预测系统能够实现对接入系统的所有风电场次日0-24 h的输出功率情况进行预测,预测点时间分辨率为15 min.短期风电功率预测系统能够实现每天两次预测,预测结果将为电网次日调度计划的制定提供参考.
1.2技术路线
在现有气象数值预报模式的基础上,再输入风电场测风塔观测资料,对风电场微观区域进行时空加密计算,得出满足风电场出力预测需求的风力预测结果,再根据风电场历史功率数据以及历史测风塔数据,经统计分析获得风电场的出力预测模型.结合风力预测结果和出力预测模型便可获得风电场全场输出功率预测结果.
短期功率预测系统设计如下：
①系统流程.以资料同化系统ADAS为基础,通过INTERNET实时获取GFS背景场,结合本地大量实时观测资料,重建中尺度区域模式所需的初始场.在获得精细化客观分析场的基础上,调试中尺度区域模式WRF,构建风力预估数值预报系统.业务化运行后,可将模式预报所得传送至后处理服务器,通过INTERNET向客户提供数据下载,并通过页面形式显示各气象要素场.②资料同化.本系统ADAS拟同化多种观测数据,主要包括探空观测和地面气象站观测等.观测数据的解码和初步质量控制主要由Decoder模块完成.③中尺度数值预报模式.本系统拟采用WRF为基本框架,模式以ADAS提供的精细化客观分析场为初始场,分别在00 UTC、12 UTC（对应北京时间08时、20时）启动预报,预报时效为72 h.
结合数值天气预报获得的风力短期预测数据,以及统计分析风电场历史出力数据获得的风电场输出功率特性模型,实现对风电场短期功率预测.
2超短期预测
2.1系统功能
超短期风电功率预测系统能够实现对接入系统的所有风电场未来0~4 h的输出功率情况进行预测,预测点时间分辨率为15 min.超短期风电功率预测系统能够实现每15 min滚动循环预测,以保证预测结果的准确性和实时性.其对于风电场的AGC和 C控制具有重要的实用意义,同时对于电网调度计划的实时调整具有很高的参考价值.
2.2技术路线
数理统计法对风电场所在地测风塔的历史观测数据和周边气象台站的历史观测数据进行分析和整理,采用数理统计方法,比如逐步回归法、时间序列法、BP神经网络法等,进行风力预测建模试验,最后选取预报效果较好的一种风力预测模型.
2.3BP神经网络
超短期预测中数理统计方法中,常用的就是BP神经网络法,该方法是指基于误差反向传播算法的多层前向神经网络,具有如下特点：
①能够以任意精度逼近任何非线性映射,给复杂系统的建模带来一种新建的非线性的表达工具.②它可以学习和自适应未知信息,如果系统发生了变化可以通过修改网络的联接值而改变控制效果.③分布式信息存储和处理结构,具有一定的容错性,因此构造出来的系统具有较好的鲁棒性.
BP神经网络中的各种关系是通过历史数据学习得来的,神经网络共分三层：输入层、隐含层和输出层.因为风机发电的功率和季节也有一定的关系,因此输入的历史数据如果可能的话最好输入一年的历史数据,该历史数据可以分为两种：通过风速推测未来风速,再由风功转换模型转换到未来功率和通过功率直接推测未来功率.
①风->功：更好的反应当地实际气象情况,同时对于整个流程的把握更清晰,对风功转换模型的修正提供可靠的数据支撑；②功->功：能降低由于风功模型不准确造成的误差,但是由于我国的国情,可能风电场经常存在限电的情况,此时会出现比较大的误差.
3数据采集及传输
3.1概述
风电功率预测应进行数据整合,通过通信通道将整合的数据传输至中心站.气象信息实时监测技术的应用提供了风电场区域气象实时数据.实时监测系统由遥测站、中心站数据采集装置和通信通道组成.
3.2通信通道组织
组成实时监控系统的遥测站安装于风电场指定测风塔的相应高层,中心站数据采集装置安装于风电场中控楼内,风电场和中心站之间的常用通道组织如下：
①光通道的组织：风电场和中心站配置光传输设备及数据接入设备,通过光纤通道专线方式将数据网上传至中心站,通道采用两个不同的路由方式.
②无线DTU的组织：无线DTU是采用2G/3G网络进行数据传输,两套DTU事先配置好通讯规则,形成一个可靠稳定的传输通道.
③微波传输通道的组织：此方式和DTU类型,也属于无线传输,只是传输媒介采用高频波.
4风功转化模型
由于风机厂家提供的风功转换曲线是在实验室中测试完成,而实际运行时,风机之间存在尾流效应的影响,和出厂曲线会不一致,为了预测的准确性,在建立风功转换模型时,最好采用风机实际运行的历史数据.对于新建的风电场,由于没有历史数据,在建模时只能采用出厂风功曲线,随着风电场投入运行,再在随后的工作中根据运行的历史数据来修正风功模型.
如果获取到了一年的历史数据,将这些历史数据输入matlab,通过图像方式展示这些所有风功关系,这些关系都是离散的点,如图1所示,根据这些离散点可以大致找出风功关系,可以采用以下两种方法建立风功关系：
①根据风速求取该风速上所有功率的平均值,通过这些平均值拟合出一条关系曲线.②按照风速区间建立风功对应关系,建立分段函数,在每个风速区间上风功都是线性关系,实际使用时通过查表的方式查找风速对应的功率.
直接拟合曲线,可能误差较大,因为风功对应关系可能比较复杂,用一个方程可能不能准确描述风功关系.建立分段函数,如果分段的区间尽可能小,反而准确性更高,同时也便于统计风功之间在不同风速上的关系.
参考文献：
[1] 于安兴.风电场短期风电功率预测研究[D].上海:华东理工大学,2012.
[2] 叶爱贤.灰色BP神经网络风电功率预测应用研究[D].兰州:兰州交通大学,2013.
结论：大学硕士与本科电功率毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写220v交流电功率计算方面论文范文。
南海海域实现全海洋观测数据传输自主互通
近日，国家海洋局南海分局预报监测大楼楼顶卫星接收天线队列迎来了新成员——VSAT通讯卫星接收天线。这标志着VSAT卫星双向通讯站正式开通，实现了。
DSP嵌入式系统中千兆数据传输关键技术分析
摘 要：随着社会的发展，科技水平的进步，我们迎来了信息时代，在日常生活工作中随处可见信息化的影子，这势必会在一定程度上影响嵌入式网络技术的发展，。
风电场输出功率预测模型
摘要：依据《风电场功率预测预报管理暂行办法》，精确的风电场功率预测是解决风电并网问题的有效途径之一。本文从预测预报要求、影响风功率预测准确率因素。
基于多源实时交通数据城市道路交通状态预测技术
摘 要：交通事件和交通拥挤对道路交通的安全与效率具有重要影响，及时、准确发现道路上存在的交通事件和交通拥挤一直是交通状态监测领域研究的焦点和难点。