【摘 要】
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在能源需求日益增长的今天,风力发电因其环境友好性得以飞速发展。然而,风电的波动性和随机性,使其在大规模并网后,给原有系统的安全可靠运行带来巨大挑战。因此,对风电并网后的电力系统进行可靠性研究尤为必要。首先,论文对约束风电场有功出力的外部因素进行分析,建立风资源相依条件下的尾流效应模型。该模型在确定风电场内各风电机组排列位置的基础上,拟合风速、风向的联合概率分布,通过产生[0,1]上随机分布的均匀数
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在能源需求日益增长的今天,风力发电因其环境友好性得以飞速发展。然而,风电的波动性和随机性,使其在大规模并网后,给原有系统的安全可靠运行带来巨大挑战。因此,对风电并网后的电力系统进行可靠性研究尤为必要。首先,论文对约束风电场有功出力的外部因素进行分析,建立风资源相依条件下的尾流效应模型。该模型在确定风电场内各风电机组排列位置的基础上,拟合风速、风向的联合概率分布,通过产生[0,1]上随机分布的均匀数U来模拟相应来流风向,从而进一步通过坐标变换计算该来流风向下风电场内尾流效应对各风电机组输入风速的影响,以使仿真结果尽可能切合实际情况。其次,分析影响风电场有功出力的内部因素,突出考虑风电场电能汇集系统可能发生的相继故障,并建立相应模型。该模型将风电场内各风电机组及所对应的机组变压器、连接线路等效为一个节点,采用生灭过程理论对其发生的相继故障进行分析,得到风电场任一电气连接方式下各等效节点的工作概率。此外,在计及风电场内部有功损耗的基础上对风电场有功出力进行计算,并将模糊C均值算法(Fuzzy C-means,FCM)引入风电场有功出力的模拟中,将风电场等效为一个多状态的常规发电机,以便在后续可靠性研究中的应用。最后,将上述模型应用到ML风电场中进行仿真以验证其可行性,并在此基础上对ML风电场接入IEEE-RTS79系统的可靠性进行研究。
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