計及風電功率預測的飛輪儲能配合風電場并網(wǎng)的有功功率控制的中期報告

計及風電功率預測的飛輪儲能配合風電場并網(wǎng)的有功功率控制的中期報告引言隨著可再生能源在能源生產(chǎn)中的不斷推廣和應用，風能作為其中的代表之一，已在世界范圍內(nèi)得到了廣泛的應用。然而，由于風能發(fā)電的不可控性、不確定性和間歇性等特點，給其與電網(wǎng)的并網(wǎng)連接帶來了困難。為保證電網(wǎng)的可靠性、穩(wěn)定性和安全性，需要對風電場進行有功功率控制。同時，儲能技術的不斷發(fā)展也為解決風電場與電網(wǎng)的并網(wǎng)問題提供了解決方案。在風電場中，結合飛輪儲能技術，可以有效地平衡風電場的出力波動，并提高風電場的運行效率。本文介紹了計及風電功率預測的飛輪儲能配合風電場并網(wǎng)的有功功率控制的中期報告，其中包括風電功率預測模型、飛輪儲能系統(tǒng)和風電場有功功率控制策略等內(nèi)容。風電功率預測模型由于風能發(fā)電的不可控性和不確定性，對未來風電輸出功率的準確預測至關重要。目前，常用的風電功率預測方法主要包括時間序列、灰色預測和機器學習等技術。在本文中，我們選擇基于機器學習的風電功率預測模型。風電功率預測模型主要由以下幾個模塊組成：1.數(shù)據(jù)收集模塊：實時采集風電場歷史數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)等信息。2.數(shù)據(jù)預處理模塊：對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗、歸一化等處理，以便后續(xù)模型使用。3.特征提取模塊：從歸一化后的數(shù)據(jù)中提取特征，如最大風速、最小風速、平均風速、風向等，作為預測模型的輸入。4.預測模型訓練模塊：基于機器學習算法如神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機等進行訓練，將提取到的特征作為輸入，輸出對應的風電功率值。5.預測結果生成模塊：根據(jù)預測模型產(chǎn)生的輸出，生成未來一段時間內(nèi)的風電功率預測結果。飛輪儲能系統(tǒng)飛輪儲能技術是一種高效、快速響應和可持續(xù)的儲能方式。在風能發(fā)電中，利用飛輪儲能系統(tǒng)可以平衡風電場的出力波動，增強風電場的穩(wěn)定性和可靠性。飛輪儲能系統(tǒng)主要包括飛輪、軸承、磁懸浮軸承、電機等組成部分。風能發(fā)電后，飛輪儲能系統(tǒng)將電能轉化為旋轉動能并存儲其中，當風電場輸出功率波動時，飛輪儲能系統(tǒng)釋放儲存的動能，提供平滑的電能輸出，以維持風電場的有功功率穩(wěn)定。風電場有功功率控制策略基于飛輪儲能系統(tǒng)的風電場有功功率控制策略主要分為兩個方面：風電功率預測和飛輪儲能系統(tǒng)的控制策略。在風電功率預測方面，根據(jù)預測模型的輸出結果，風電場可以事先調(diào)整出力，使其更加接近未來一段時間內(nèi)的預測值，從而降低風電場的功率波動，提高風電場的可靠性。在飛輪儲能系統(tǒng)的控制方面，系統(tǒng)根據(jù)風電場實時輸出功率和預測模型的結果，計算出目標儲能能量，并通過閉環(huán)控制調(diào)節(jié)飛輪轉速，以最大化儲能能量并平衡風電場的功率波動。同時，系統(tǒng)會考慮到飛輪儲能系統(tǒng)的損失和制動等因素，以提高系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。結論本文介紹了一種基于飛輪儲能技術的風電場有功功率控制策略，并結合機器學習技術對風電功率進行預測，從而實現(xiàn)風電場的平穩(wěn)運行和電