电网风电出力特性分析
广东电网风电出力特性分析及其经济性评价
贵州电网风电出力特性研究
Mi : '|.二-j
0.2
图4贵州电网风电日出力特性 Fig- 2 Diurual output chaectedsties of wind
power in Guizhou grid
结果 ：①全省
个
的逐日同时率
化趋势相似,但全省 同
化曲线较单个
。②不同地区冈
日同 相关性一般,这主要是由于贵州山地风电
能减排的贡献，文献［13］对 进行了 分析°
的分布特性
年来，随着风、光、水、火储多能
的
以及我国并
、光伏的规模化发展，学者
们开始研究多电源联合运行对 的影响。文献
：14］以西北
规火
峰
行
础，分析 常
以及影响水
能力的主
要因素，文献：15］以 过典型日负荷晚高峰
峰
确定
础，提出通 装机、负荷午高
峰 确定光伏装机的
较小。
贵州
日特性主要是由中国西南
低层大风现象决定的[1],贵州西侧的印孟低压通常
在下
较大发展，向东南 长
进，促
副 高压 的气压
大，因此，贵
州 通常夜晚较大，白天较小网。贵州
日 特性如图4所示。 2.1.4同时率研究贵州电网风电场均处于较大
水 ，发
各
装机容量的比
例，对于研究
的能 分必要。
221—2010年贵州全省
Key wcrOs: 5utuut charactedstice; eadpcita benefit; 7nthnt distridution; peag UaS requlation charactedstice
2引言
贵州位于云贵高原斜坡上，属于亚热带季风气 候，全省东半部全年在湿润的东南季风区内，西半 部处于东南季风区向西南季风区的过渡地带［］。 从全省风能资源总体看，中、西部优于东部，冬、春 季节优于夏、秋季节。截至2020年2月底，贵州电 网风电已投运装机容量54万kW,核准在建装机容 量103万kW。根据有关规划，贵州全省风电装机容
风电出力特性研究及其应用
风电出力特性研究及其应用一、风电出力特性研究1. 风能资源的空间和时间分布特性风能资源的空间和时间分布特性是影响风力发电出力特性的关键因素。
在不同地理位置、不同海拔高度和不同季节，风速和风向的分布都呈现出明显的不同。
通过对风速和风向的测量和分析，可以揭示风能资源的空间和时间分布规律，为风力发电的布局和运营管理提供科学依据。
2. 风机的功率曲线风机的功率曲线是描述风机输出功率与风速之间的关系的重要指标。
通常情况下，风机的输出功率与风速的关系呈现出一定的特定曲线，即在一定的风速范围内，风机的输出功率随着风速的增加而逐渐增加，达到额定功率后则保持稳定。
研究风机的功率曲线可以为选择合适的风机型号和确定风机的运行工况提供依据。
3. 风电场的发电系数发电系数是描述风电场整体发电效率的重要指标之一。
它反映了风电场实际发电量与理论最大发电量之间的比值，是评价风电场整体发电效率和运行水平的重要依据。
通过对风电场的发电系数进行研究和分析，可以发现风电场的发电效率和运行状况，为风电场的管理和优化提供依据。
1. 风电场的布局规划风电出力特性的研究对于风电场的布局规划非常重要。
通过对风能资源的空间和时间分布特性以及风机的功率曲线进行分析，可以选择合适的风电场布局方案，以最大程度地利用风能资源，提高风电场的发电效率和经济效益。
2. 风电场的运营管理风电出力特性的研究对于风电场的运营管理具有重要意义。
通过对风电场的发电系数进行分析，可以了解风电场的发电效率和运行状况，及时发现和解决运行中出现的问题，保障风电场的安全稳定运行。
3. 风电功率预测基于对风电出力特性的研究，可以建立风电功率预测模型，预测未来一定时间段内风电场的发电功率，为电网调度和风电场的运营管理提供依据。
三、结语风电出力特性的研究及其应用具有重要的理论和实际意义。
通过深入研究风能资源的空间和时间分布特性、风机的功率曲线以及风电场的发电系数，可以为风力发电的布局规划、运营管理和电力系统的稳定运行提供科学依据和数据支持。
风力发电出力相关性分析
风力发电出力相关性分析摘要：近年来新能源项目不断实施大规模并网，对电力系统有效调整频率、调整峰值、调度等多个层面影响较大，致使电网调度过程中难度增加。
对于电力系统来说，由于风力发电存在随机波动性强、可控制低等缺陷，造成处理控制能力弱化，不能实现负荷的精准预测，导致风力发电大规模并网后稳定性、电能质量及其电能调度等方面都存在一定缺陷，降低了电网安全运行系数。
因此，必须从不同时间、空间来挖掘风力发电出力相关数据，全方面了解风力发电并网特性，为分析并网困境提供可靠的数据支撑。
风能和太阳能发电具有互补性，风光互补发电系统作为可再生能源利用的一种形式，有着广泛的应用前景。
对于常规电网不能到达的偏远地区，风光互补发电系统是解决电力供应问题的一种手段。
关键词：风力；发电；相关性风力发电将可再生的清洁风能转化成电能，发展风电是低碳能源转型的重要途径。
风速是一个随时间变化的量，因而风电场出力波动性如何得到抑制是大型风电基地建设必须考虑的问题。
早期风电场的波动由电网的可接纳性予以缓解，而今随着新能源装机容量的增加，源端配置储能等自身缓解波动性的要求逐渐被提出。
而通过风电场自身的组合缓解出力的波动性，则是一种较为经济的方法。
一、风电出力特性1、风电出力的波动性和不确定性。
风能的随机性、分散性以及风电机组的特性导致了风电出力的波动性：风能的随机性：风速受气候地形等自然因素的影响一直处于变化状态；风能的分散性：风能的功率密度较低，分布于广阔的空间范围；风电机组自身条件的限制：对于绝大多数风电机组来说，自身运行和控制性能还是不够完善，功率波动的抑制能力有待加强。
风电出力的随机性和模糊性导致了风电出力的不确定性。
随机性是由风能的随机性造成的，由于风速的变化导致了风电出力会在零到风电机组的额定功率之间变化，加剧了风电机组出力的不确定性；由此带来的后果是风电出力的难以预测性，现有的风电出力预测方法精度不够，可靠程度不高，难以精准地预测风电机组的功率变化，导致了风电出力的模糊性。
黑龙江省电网如何提高吸纳风电能力的分析和建议
( P ower M anagem ent and Communication Center of H e ilongjiang E lectr ic Powe r Com pany, H arbin 150090, Ch ina)
平原地区, 风能资源易于开发。
对风电运行数据进行详细统计, 统计了 2009年 1月 1日至 8月 31日的 EMS数据, 统计时间间隔为 5 m in, 共 69 984个点的数据。 2. 1 风电场出力概率特性
统计得出全网及每个风电场的出力概率 (其中 2009年 1- 4月份部分日期在低谷时段切除了部分 风电 )。风电场出力低于额定功率 10% 的累计概率 为 38. 57% , 出力超过 50% 的概率为 9. 89% , 出力超
53
随着国家可再生能源政策的出台, 低碳排放, 发展清洁能源, 可持续发展已成为国策。风电无疑 是大力推广的可再生能源之一。在国家政策的鼓 励下, 目前风电呈现出装机容量发展迅猛, 接入系 统研究和运行控制措施不到位的局面, 又由于风电 的调蜂特性和发电的无规律性, 影响电网的安全运 行, 也制约了吸纳风电的接入能力。
Abstr act: In accordance w ith a large amount of statistical ana lysis, th is paper successfully finds the output probabil ity and operat iona l features of H e ilongjiang w ind power, analyzes how w ind powers a ffects H e ilongjiang grid and wha t ma in ly b locks the deve lopment ofw ind power, forecasts the absorptive capab ility, be fore the year of 2015, of w ind power in H e ilongjiang grid and gives advices on how to enhance the absorptive capab ility. K ey w ord s: w ind power; statistica l ana lysis; absorptive capab ility
风电出力特性研究及其应用
风电出力特性研究及其应用风力发电是一种清洁、可再生的能源，其发展受到了全球各国政府和社会的广泛关注和支持。
随着风电装机容量的不断增加，风电出力特性的研究和应用也变得越来越重要。
本文将就风电出力特性的研究现状、影响因素和应用进行介绍和分析。
一、风电出力特性的研究现状风电出力特性是指在一定的时间尺度内，风力发电机组的发电功率与风速之间的关系。
通常情况下，风速越大，发电功率也就越大，但是风电出力特性并不是简单的线性关系，而是受到多种因素的影响。
目前，对于风电出力特性的研究主要包括以下几个方面：1. 风力发电机组的功率曲线特性：风力发电机组的功率曲线是指在不同的风速下，发电机组的发电功率输出情况。
一般来说，风力发电机组的功率曲线呈现出“S”型曲线，即在较低的风速下，发电功率较小；在中等风速下，发电功率迅速增加；当风速达到一定值后，发电功率趋于稳定。
2. 风场的风速分布特性：风速分布是指在一定时间尺度内，不同风速的出现频率和持续时间。
通过对风速分布进行统计和分析，可以揭示出不同季节、不同气象条件下的风场特性，为风电出力的预测和规划提供依据。
3. 风电出力的波动特性：由于风速的不稳定性和不确定性，风电出力也呈现出较大的波动性。
研究风电出力的波动特性，可以为风电系统的运行和管理提供支持。
4. 风电出力与系统可靠性：风力发电机组的可靠性是风电系统设计和运行的重要指标之一，研究风电出力与系统可靠性的关系，可以为风电场的运行和维护提供技术支持。
二、影响风电出力特性的因素风电出力特性受到多种因素的影响，包括外部气象条件、风电设备的性能特性和运行管理等方面。
以下是一些常见的影响因素：1. 风速和风向：风速和风向是直接影响风电出力的主要因素。
风速越大，风电出力也就越大；而风向的变化也会影响风电出力的稳定性和波动性。
2. 风机型号和设计特性：不同型号和设计特性的风力发电机组在不同风速条件下的出力特性可能存在差异，如功率曲线的斜率、启动风速等。
风电典型出力曲线
风电典型出力曲线摘要：一、风电概述1.风电的概念2.风电在我国的发展现状二、风电典型出力曲线1.风电出力曲线的定义2.风电出力曲线的特点3.风电出力曲线的影响因素三、风电出力曲线的应用1.电力系统调度2.风电并网运行3.风电消纳策略四、提高风电消纳的措施1.完善电网结构2.提高风电预测技术3.制定合理的调度策略正文：风电典型出力曲线是指在一定时间内，风电发电量随时间的变化情况。
风电出力曲线是风电场并网运行的重要组成部分，对于电力系统的调度、风电并网运行以及风电消纳策略的制定具有重要的指导意义。
风电出力曲线的特点主要表现在以下几个方面：1.间歇性：风电出力受风速影响，风速不稳定导致风电出力波动较大。
2.随机性：风电出力受气象条件影响，难以准确预测。
3.反调峰性：当电力系统负荷高峰时，风电出力可能处于低谷，而负荷低谷时，风电出力可能处于高峰。
风电出力曲线的应用主要体现在以下几个方面：1.电力系统调度：通过分析风电出力曲线，可以合理安排发电机组的启停和出力调整，确保电力系统的安全稳定运行。
2.风电并网运行：风电出力曲线的分析有助于优化风电场并网运行方式，减少并网运行对电力系统的影响。
3.风电消纳策略：通过研究风电出力曲线，可以制定合理的消纳策略，提高风电消纳能力。
为了提高风电消纳能力，可以采取以下措施：1.完善电网结构：加强电网建设，提高电网的输电能力和稳定性，为风电消纳创造条件。
2.提高风电预测技术：通过技术手段提高风电出力的预测精度，为电力系统调度和风电消纳提供准确的信息支持。
3.制定合理的调度策略：根据风电出力曲线，合理安排发电机组的运行方式，充分利用风电资源。
总之，风电典型出力曲线对于风电的消纳具有重要意义。
广东电网风电出力特性分析及其经济性评价
分区分片划分和 多风 电场运行模拟技术 ， 定量分析 了广 东规模风电的 出力特性 和容 量效益。研究表明 ， 规模 风电接入将 增大 系统调峰 需求，需要在 电网规划建设和风电配套政 策制订 方面引起足够重视。从 系统运行成本、煤耗 、污染物排放
等 多个角度进行 的经济性评价显示 ， 尽管规模 风电接入 对常规机组替代作 用相对有限 ， 对于广 东节能减排 与低碳发展 但
具 有 重要 意 义 。
关 键 词 ：规 模 风 电 ；运行 模 拟 ；风 电 出 力特 性 ；容 量 效 益
Ａｎａｙｓｓｏ ｈ ｌ ｉ ｎ ｔ ｅＣｈａ ａ ｔ ｒｓｉｓｏ ｉ ｗ ｅ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｆ Ｗ ｎｄ Ｐｏ ｒＯｕｔ ｎ Ｇ ｕａ ｄ ｎｇ Ｐｏ ｒ ｐｕｔｉ ｎｇ ｏ ｗｅ
ｐ ｗ ｒ ｕｐ ｔ ｎ ｓ ｃ ｎ ｍｉ ｅａｕｔ ｎｉ Ｇｕｎ ｄ ｎ ｏ ｒ ｒ Ｇ Ｇ ． ｈ ｓｌ ｏ ａ ｔ ｉ ｅｒｔ ａ ａ ｅｓａｅ ｆ ｎ ｏ ｅ ｔｕ ｄｉ ｏ ｏ ｃ ｖｌａｉ ａ ｇ ｏ ｇＰ ｗｅ Ｇ ｉ Ｐ ）Ｔ ｅｒ ｕｔ ｓ ｗ ｔ ｔｏ ｎ ｇａｅ ｒ ｃｌ ｏ ｄ ｏ ａ ｔｅ ｏ ｎ ｄ（ ｅ ｓｈ ｈ ｔ ｌｇ ｗｉ
ｐ ｗｅ ｎ ａ ｐ ｗｅ ｙ ｔ ｍ ｎ ｒ ａ ｅ ｈ ｅ ｕ ｒ ｍｅ ｔ ｏ ｅ ｋ ｌ ａ ｅ ｕ ａ ｉｎ ｏ ｅ ｓ ｓｅ Ｓ ｒ ａｌ ｈ ｔｉ ｍｕ ｔｂ ｏ ｓｄ ｒ ｄ ｏ ｒ ｉ ｏ ｒ ｓ ｓｅ ｉｃ ｅ ｓ ｓ ｔ ｅ ｒ ｑ ｉ ｅ ｎ ｆ ｐ ａ ｏ ｄ ｒ ｇ ｌｔ ｆ ｔ ｙ ｔ ｍ Ｏ ｇ ｅ ｔ ｔ ａ ｔ ｏ ｈ ｙ ｓ ｅ ｃ ｎ ｉｅｅ
Ｇｒ ｄ ａ ｔ ｏ ｍ ｉ ａ ｕａ ｉ ｎ ｉ ｎｄ Ｉ ｓＥｃ ｎｏ ｃＥｖ ｌ ｔｏ
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电网风电出力特性分析
李仕杰;王铁强;郭佳;芦佳硕
【摘要】针对风电大规模并网对电网系统产生不良影响的问题,结合河北省南部电网风电场实际运行数据,从波动性、随机性、相关性和互补性等方面分析河北南部地区风电出力特性,比较内陆风风电场与海风风电场的功率特性,为电网大规模接入风电提供参考和借鉴.
【期刊名称】《河北电力技术》
【年(卷),期】2012(031)006
【总页数】3页(P32-34)
【关键词】风电场;出力特性;波动性;随机性
【作者】李仕杰;王铁强;郭佳;芦佳硕
【作者单位】华北电力大学,河北保定071003;河北省电力公司,石家庄050021;华北电力大学,河北保定071003;华北电力大学,河北保定071003
【正文语种】中文
【中图分类】TM614
目前，风力发电是较成熟、经济效益较好的一种可再生能源发电技术。
随着风力发电技术的快速发展和国家在政策上对可再生能源发电的重视，风电在河北省南部电网(简称“河北南网”)中所占比重不断提高。
风能具有波动性、间歇性以及随机性等特点[1-3]，这决定了风电的大规模并网会对系统电压、频率产生不良影响，从
而限制风电的大规模接入。
1 风电场概况
河北南网部分地区风资源丰富，风电装机容量逐年增加。
截至2012年8月，河北南网接入的风电场主要有：沧州地区海兴风电场(50 MW)、黄骅风电场(100 MW)，保定地区的蔚州风电场(150 MW)，以及接入220 kV新蔚汇集站的黄花梁、东甸
子梁、永胜庄、茶山、甄家湾等风电场(250 MW)。
根据河北南部地区可再生能源产业发展规划，到2013年河北南网风电装机总容量将达到1 050 MW。
河北南
网风电机组类型主要为变速恒频双馈型机组，额定功率为1.5 MW或2 MW，额
定风速为12 m/s，风轮半径65～70 m，桨叶目数为3。
2 风电出力的波动性和随机性
2.1 风电出力的波动性
风电出力波动幅度大，波动频率也无规律性，在极端情况下，风电出力可能在0～100%范围内变化。
图1为黄骅风电场2011年9月到2012年8月一年的日平均出力曲线。
由图1可知，日平均出力的波动范围较大，最小值接近0，最大值接近于80 MW额定值。
图1 日平均出力的年度分布
黄骅风电场实际运行数据表明，风电场的有功功率输出值会出现连续数日风电大出力和连续数日风电小出力的情形，风电大出力时连续数日风电平均出力达到或超过80%额定功率，风电小出力时连续数日风电平均出力小于10%额定功率。
黄骅风
电场连续4天风电大(小)出力如图2所示，其中，2012年4月1日-4日对应风电连续大出力，2012年2月26日-29日对应风电连续小出力。
2.2 风电出力的随机性
风电出力随机性强、间歇性明显，同一风电场相邻几日的日平均发电量可能相同，但风电各时段的出力差异明显。
黄骅风电场相邻2日的风电出力曲
图2 2012年连续4天风电大(小)出力
线如图3所示，其中，2日的日均发电量均为390 MWh，但风电出力曲线差异巨大。
图3 典型相邻日的风电出力曲线
日均出力变化率的定义如下：
(1)
式中：λ为日平均出力变化率；Pwj为风电当日的日平均出力；Pw.i-1为风电前1日的日平均出力；Ptotal为风电场总装机容量。
根据黄骅风电场2011年9月-2012年8月的风电功率输出数据，黄骅风电场相
邻日的平均出力变化率的概率分布曲线如图4所示。
图4 相邻日的日平均出力变化率的概率分布
由图4可知，黄骅风电场的日平均出力变化率主要分布在0～30%内，日平均出力变化率在30%及以上的天数占到11.2%，日平均出力变化率最大值可达76%。
3 风电出力的相关性和互补性
河北南网相邻风电场出力在长时间尺度下具有明显相关性，在短时间尺度下具有明显互补性。
3.1 长时间尺度下风电出力具有相关性
风电场选址所引起的地理分散效应会降低风电出力的相关性，提高其互补性，但是其作用主要集中在小时级以下时间尺度范围内。
由于黄骅风电场与海兴风电场相邻，因而对于长时间大面积来风时，各个风电场出力的总体趋势相近。
这时，不同风电场的风电出力表现出较大的相关性，导致沧州地区风电总出力波动较大。
图5为海兴风电场和黄骅风电场2012年4月1日-4日风电出力曲线。
图5 2012年4月1日-4日海兴风电场和黄骅风电场出力曲线
由图5可知，在长时间尺度下，2个风电场出力具有很大的相关性。
3.2 短时间尺度下风电出力具有互补性
在小时级以下短时间尺度内，风电场内的各风电机组出力和各个风电场出力存在一定的互补性，降低了河北南网风电总出力的变化率。
处在不同位置的风电场在同一时刻迎来不同风速的风，因此，各风电场出力变化的时间及速率不同，风电场选址所引起的“分散效应”降低了风电总出力的变化率。
图6为海兴风电场和黄骅风电场2011年10月4日12点-16点风电出力曲线。
图6 2011年10月4日12点-16点海兴风电场和黄骅风电场出力曲线
由图6可知，在短时间尺度下，2个风电场出力具有很大的互补性。
根据河北南网风电的实际运行经验，虽然单个风电场出力变化率较大(如图4所示)，但是在“风风互补”作用下，河北南网整体风电出力变化率较小。
图7为根据河
北南网2011年9月-2012年8月风电运行数据绘制的相邻日的平均出力变化率
概率分布曲线。
图7 相邻日的日平均出力变化率概率分布
由图7可知，河北南网风电相邻日的日平均出力变化率集中分布在30%以下，风
电场之间的“风风互补”作用能够全面提高风功率预测的准确性，提高系统安全稳定运行能力。
4 内陆风风电场与海风风电场功率特性分析
河北南网风电场主要分布在保定和沧州两地，其中，保定地区风电场受内陆风影响，沧州地区风电场受海风影响。
以下通过中位数、标准差变异系数和极差3个统计
量分析内陆风风电场和海风风电场一年四季的功率特性。
表1为根据河北南网2011年9月-2012年8月风电运行数据统计得内陆风风电场和海风风电场上述3个统计量随季节变化数值。
表1 风电场不同季节输出功率的中位数、标准差变异系数和极差
参数风电场春季夏季秋季冬季中位数内陆风风电场0.9020.7780.5450.803海风风电场0.8780.7910.8520.816标准差变异系数内陆风风电场
0.6690.9061.0300.781海风风电场0.6640.7390.8390.822极差内陆风风电场2.4423.7854.4762.551海风风电场2.7463.7233.5233.301
注：表中数据为风电场功率输出值进行归一化处理后的数值，归一化过程中的基准值为风电场输出功率的算数平均值。
根据文献[4]可知，基本统计量中，中位数越大、标准差变异系数越小、极差相对较小时，风电功率特性相对较好。
由表1可知，春季和冬季，风电功率特性为内陆风风电场优于海风风电场，夏季和秋季，风电功率特性为海风风电场优于内陆风风电场。
5 结论
a. 河北南网风电出力具有明显的波动性和随机性，风电出力变化范围大，相邻日出力具有不确定性。
b. 河北南网相邻风电机组、风电场在短时间尺度下存在互补性，风电总出力变化率不大；但是在长时间尺度下，风电出力则表现出很大的相关性。
c. 河北南网内各个风电场通过“风风互补”能够有效的减少风电日平均出力的变化率，提高风电场群功率预测的准确性；各个风电场通过与周边风电场相联系，扩大功率预测范围，能够有效提高系统安全稳定运行能力。
d. 河北南网的内陆风风电场和海风风电场功率特性随季节不同而不同，春季和冬季，风电功率特性为内陆风风电场优于海风风电场；夏季和秋季，风电功率特性为海风风电场优于内陆风风电场。
【相关文献】
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