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基于DSA功率预测模型的风电分层有功调度控制策略
基于DSA功率预测模型的风电分层有功调度控制策略
摘要：随着可再生能源的快速发展，风能作为一种重要的可再生能源之一，受到了广泛的关注。然而，由于风能的间歇性和不稳定性，风电的大规模应用面临着较大的挑战。为了提高风电场的发电效率和可靠性，本文提出了一种基于DSA功率预测模型的风电分层有功调度控制策略。
1.引言
风能资源具有丰富、清洁、可再生等特点，已被广泛应用于电力系统中。然而，风电场的发电功率存在较大波动性，这给电力系统的安全稳定运行带来了挑战。因此，如何准确预测风电功率，合理调度风电场的有功输出，成为了研究的热点。
2.DSA功率预测模型
DSA（DataShufflingAlgorithm）是一种基于历史数据的风电功率预测模型。该模型通过对历史风电功率数据进行分析，找出时间序列中具有相似波动规律的数据，建立功率预测模型。DSA模型具有较高的准确性和鲁棒性，适用于风电场的功率预测。
3.风电分层有功调度控制策略
为了提高风电场的发电效率和可靠性，本文提出了一种风电分层有功调度控制策略。该策略将风电场的风机分为多层，根据预测的风电功率，合理调度各层风机的有功输出。
首先，根据DSA功率预测模型得到的风电功率预测结果，对风机进行分层。将预测功率与预设功率阈值进行比较，将风机分为满负荷运行、部分负荷运行和停机三个层次。满负荷运行层次的风机发挥最大功率输出；部分负荷运行层次的风机根据预测功率调整输出功率，以尽量减少功率波动；停机层次的风机暂时停机以减少发电量。
其次，针对不同层次的风机，分别采取不同的调度策略。对于满负荷运行层次的风机，维持其最大功率输出即可。对于部分负荷运行层次的风机，根据预测功率波动情况，调整其输出功率。通过计算最小二乘法拟合得到的预测功率曲线，控制风机的输出功率在一个合理范围内波动。对于停机层次的风机，根据需求情况适时切换其运行状态，以保证整个风电场的发电量。
4.算例分析
通过对某个风电场的历史功率数据进行分析，并利用DSA功率预测模型得到的预测结果，进行算例分析。在不同的条件下，比较传统无调度策略和基于DSA功率预测模型的风电分层有功调度控制策略的发电效率和可靠性。
结果表明，基于DSA功率预测模型的风电分层有功调度控制策略可以显著提高风电场的发电效率和可靠性。通过合理调度风机的有功输出，减少了功率波动，使风电场的发电量更加平稳、可靠。
5.结论
本文提出了一种基于DSA功率预测模型的风电分层有功调度控制策略，并通过算例分析验证了该策略的有效性。该策略可以提高风电场的发电效率和可靠性，对于促进风能的大规模应用具有重要的意义。
然而，本策略仍然存在一些不足之处，如对于风电功率波动的预测和调度策略的优化有待进一步研究。未来的工作可以将其他预测模型和调度策略引入进来，进一步完善风电场的有功调度控制策略，以提高风电场的发电效率和可靠性。