發(fā)布時(shí)間：2017-08-23 22:49

  本文關(guān)鍵詞：基于實(shí)測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù)的風(fēng)電場(chǎng)仿真模型的研究

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【摘要】：建立準(zhǔn)確的風(fēng)電場(chǎng)等值模型是風(fēng)電并網(wǎng)仿真分析的基礎(chǔ)。風(fēng)電場(chǎng)在實(shí)際運(yùn)行時(shí),受尾流效應(yīng)和遲滯效應(yīng)等因素的影響,場(chǎng)內(nèi)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)并不相同,風(fēng)電場(chǎng)采用傳統(tǒng)的單機(jī)表征模型可能會(huì)產(chǎn)生較大誤差。本文基于風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù),以風(fēng)電機(jī)組具有相近運(yùn)行點(diǎn)為機(jī)群劃分原則,提出基于實(shí)測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù)的風(fēng)電場(chǎng)多機(jī)等值建模方法。具體內(nèi)容如下：(1)建立了風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)學(xué)模型,包括風(fēng)速模型、風(fēng)力機(jī)模型(空氣動(dòng)力學(xué)模型、傳動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型、槳距控制模型)和發(fā)電機(jī)數(shù)學(xué)模型。(2)提出了一種基于免疫離群數(shù)據(jù)和敏感初始中心的改進(jìn)K-means算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)群劃分方法。首先,基于實(shí)測(cè)樣本分布密度分析,對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行離群數(shù)據(jù)處理。其次,為了免疫機(jī)群劃分結(jié)果對(duì)初始機(jī)群中心隨機(jī)選取的敏感性,基于改進(jìn)的最大最小距離法對(duì)初始機(jī)群中心進(jìn)行優(yōu)化選擇,優(yōu)化機(jī)群劃分過(guò)程,建立風(fēng)電場(chǎng)多機(jī)等值模型。最后,以某實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)為例進(jìn)行仿真分析,驗(yàn)證了該方法的有效性,所建立的風(fēng)電場(chǎng)等值模型能夠較準(zhǔn)確地反映風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)特性,模型的精確性有了較大的提高。(3)提出了一種基于分裂層次半監(jiān)督譜聚類算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)群劃分方法。針對(duì)K-means算法只能識(shí)別凸球形分布的數(shù)據(jù),當(dāng)樣本空間不為凸時(shí),算法可能會(huì)陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,首先根據(jù)風(fēng)電機(jī)組的實(shí)測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù),構(gòu)造一個(gè)可以體現(xiàn)原始數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)且能為分類提供更多有效信息的特征向量空間。進(jìn)而利用獲取的部分樣本組的先驗(yàn)信息,采用自頂向下的簇分裂策略,對(duì)該空間中的樣本組進(jìn)行半監(jiān)督聚類劃分,完成風(fēng)電場(chǎng)的機(jī)群劃分,進(jìn)而建立風(fēng)電場(chǎng)的等值模型。最后以某實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)為例進(jìn)行仿真驗(yàn)證,結(jié)果表明,采用該方法建立的動(dòng)態(tài)等值模型與詳細(xì)模型較接近,能夠較準(zhǔn)確的反映風(fēng)電場(chǎng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性,模型的精確性較高。(4)探究了一種基于信息熵的凝聚型層次聚類算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)群合并方法。若實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)樣本分布較分散,有可能導(dǎo)致分群的個(gè)數(shù)較多,等值機(jī)組臺(tái)數(shù)過(guò)多,增加仿真的復(fù)雜度,不適合風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)際仿真分析。針對(duì)這一問(wèn)題,對(duì)風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù)之間的關(guān)系屬性進(jìn)行挖掘,基于改進(jìn)的凝聚性層次聚類算法進(jìn)行機(jī)群合并,借用信息論中熵的定義和性質(zhì),引入信息熵作為機(jī)群合并前后聚類質(zhì)量的評(píng)價(jià)指標(biāo),并向上層反饋,以期提高機(jī)群聚合效果。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電場(chǎng) 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù) 多機(jī)等值模型 機(jī)群劃分 K-means算法 半監(jiān)督
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM614
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.1 風(fēng)電場(chǎng)穩(wěn)態(tài)建模研究現(xiàn)狀11
• 1.2.2 風(fēng)電場(chǎng)動(dòng)態(tài)建模研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文的主要工作12-14
• 第2章 風(fēng)電場(chǎng)數(shù)學(xué)模型14-26
• 2.1 并網(wǎng)風(fēng)電場(chǎng)基礎(chǔ)知識(shí)14-16
• 2.2 風(fēng)速模型16-17
• 2.3 風(fēng)力機(jī)模型17-21
• 2.3.1 空氣動(dòng)力學(xué)模型17-18
• 2.3.2 傳動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型18-20
• 2.3.3 槳距控制模型20-21
• 2.4 發(fā)電機(jī)數(shù)學(xué)模型21-25
• 2.4.1 恒速恒頻風(fēng)力發(fā)電機(jī)數(shù)學(xué)模型21-22
• 2.4.2 變速恒頻風(fēng)力發(fā)電機(jī)數(shù)學(xué)模型22-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于改進(jìn)K-means聚類算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)群劃分26-34
• 3.1 風(fēng)電場(chǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)離群數(shù)據(jù)處理26-27
• 3.2 優(yōu)化初始機(jī)群中心27-28
• 3.3 風(fēng)電場(chǎng)機(jī)群劃分28-29
• 3.4 實(shí)例仿真29-33
• 3.4.1 某實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)的機(jī)群劃分29-31
• 3.4.2 實(shí)例仿真分析31-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 第4章 基于半監(jiān)督譜聚類算法的風(fēng)電場(chǎng)機(jī)群劃分34-45
• 4.1 構(gòu)建歸一化的特征向量空間34-36
• 4.2 基于分裂層次半監(jiān)督的聚類劃分36-38
• 4.3 實(shí)例仿真分析38-43
• 4.3.1 某實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)的機(jī)群劃分38-41
• 4.3.2 風(fēng)速擾動(dòng)下的仿真分析41-42
• 4.3.3 電網(wǎng)側(cè)短路故障的仿真分析42-43
• 4.4 本章小結(jié)43-45
• 第5章 風(fēng)電場(chǎng)機(jī)群合并初探45-48
• 5.1 信息熵45-46
• 5.2 基于改進(jìn)的Cure算法的機(jī)群合并46-47
• 5.3 本章小結(jié)47-48
• 第6章 結(jié)論與展望48-50
• 6.1 結(jié)論48-49
• 6.2 展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-54
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果54-55
• 致謝55

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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10 田錚;李小斌;句彥偉;;譜聚類的擾動(dòng)分析[J];中國(guó)科學(xué)(E輯:信息科學(xué));2007年04期

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 王虹富;并網(wǎng)風(fēng)電場(chǎng)的有功功率補(bǔ)償與穩(wěn)定性控制[D];浙江大學(xué);2010年

本文編號(hào)：727771