一种含潮汐流能发电场电力系统的发电可靠性评估方法

专利类型：发明专利

语言：中文

申请号：CN201610647755.X

申请日：20160809

发明人：任洲洋张瑞强代溢王元萌王克

申请人：重庆大学

申请人地址：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

公开日：20161207

公开号：CN106204339A

代理人：王翔

代理机构：重庆大学专利中心 50201

摘　　要：本发明目公开一种含潮汐流能发电场电力系统的发电可靠性评估方法。从潮汐流速的实测数据出发，根据发电机组参数等相关信息，在充分计及潮汐流速涨落潮规律性、随机性、尾流效应以及机组故障等因素的情况下。采用非参数核密度估计理论，模拟潮汐流速的随机性，不需要任何参数分布的假设，得到含潮汐流能发电场电力系统的发电可靠性评估指标。

主权项：一种含潮汐流能发电场电力系统的发电可靠性评估方法，其特征在于，包括以下步骤:1)获得参数：获得涨潮期间的潮汐流速实测数据样本v_fi，fi＝1,2,…,n_f，n_f为涨潮期间潮汐流速的实测数据样本数；落潮期间的潮汐流速实测数据样本v_ei，ei＝1,2,…,n_e，n_e为落潮期间潮汐流速的实测数据样本数；海水密度ρ；潮汐流能发电机组的切入流速V_cutin、额定流速V_rated、额定输出功率P_rated、获能系数C_p、推力系数C_T、叶片直径D、叶片扫过的面积A；潮汐流能发电场内的机组总数N_g，各个机组的不可用率U_j，j＝1,2,…,N_g，每行的机组数N_h，每列的机组数N_l，各机组间的横向距离L_h和纵向距离L_z，各机组的相对位置信息G_j＝(g_jx,g_jy)，j＝1,2,…,N_g，g_jx＝1,2,…,N_h，g_jy＝1,2,…,N_l，这表示第j个机组位于潮汐流能发电场内的第g_jx行第g_jy列；电力系统中其他类型发电机组的数量m、各个机组的额定容量P_c、不可用率U_c，c＝1,2,...,m；输入负荷的实测数据样本L_z，z＝1,2,…,n_L，n_L为负荷实测数据的样本数；输入可靠性计算的循环次数k_n，并令k_n＝1，可靠性计算的收敛判据ITER。2)抽样产生潮汐流速的随机样本2?1)随机选择涨潮或落潮期间的潮汐流速实测数据计算涨潮期间潮汐流速实测数据的概率P_pro： $P_{p r o} = \frac{n_{f}}{n_{f} + n_{e}} - - - (1)$ 式中，n_f为涨潮期间潮汐流速的实测数据样本数，n_e为落潮期间潮汐流速的实测数据样本数；然后，在[0,1]区间内随机产生一个服从均匀分布的随机数R_ran：若R_ran<P_pro，则选择涨潮期间的潮汐流速实测数据样本v_fi来产生潮汐流速的随机样本，并令v_t＝v_fi，fi＝1,2,…,n_f,t＝1,2,…,n_f，令n_v＝n_f，n_f为涨潮期间潮汐流速的实测样本数；n_v为潮汐流速数据的样本数；若R_ran≥P_pro，则选择落潮期间的潮汐流速实测数据样本v_ei来产生潮汐流速的随机样本，并令v_t＝v_ei，ei＝1,2,…,n_e,t＝1,2,…,n_e，令n_v＝n_e，n_e为落潮期间潮汐流速实测数据的样本数；n_v为潮汐流速数据的样本数2?2)计算潮汐流速数据的取值区间利用潮汐流速数据v_t，并根据公式(2)和(3)计算潮汐流速的取值区间[a_v,b_v]，计算公式(2)和(3)分别为：a_v＝min{v₁,v₂,...,v_nv}??(2)b_v＝max{v₁,v₂,...,v_nv}??(3)式中：b_v，a_v分别为潮汐流速取值的上、下限；n_v为潮汐流速数据的样本数。2?3)计算潮汐流速概率密度函数的最大值利用公式(4)，计算带宽参数h： $h = 1.06 {σn}_{v}^{- 1 / 5} - - - (4)$ 式中，n_v为潮汐流速数据的样本数，σ为潮汐流速数据v_t的标准差。2?4)利用公式(5)依次计算各潮汐流速数据v_t，t＝1,2,…,n_v对应的概率密度函数值： $f_{f} (v_{t}) = \frac{1}{\sqrt{2 π} n_{v} h} Σ_{i = 1}^{n_{v}} \exp [- \frac{1}{2} {(\frac{v_{t} - v_{i}}{h})}^{2}] - - - (5)$ 式中，h为带宽参数，v_i为第i个潮汐流速数据，i＝1,2,...,n_v，n_v为潮汐流速数据的样本数。2?5)利用公式(6)计算潮汐流速概率密度函数的最大值f_fmax：f_fmax＝max{f_f(v₁),f_f(v₂),...,f_f(v_nv)}??(6)式中，f_fmax为潮汐流速概率密度函数的最大值，v₁，v₂，v_nv分别为第1，2，n_v个潮汐流速数据，n_v为潮汐流速数据的样本数。f(v₁)，f(v₂)，f(v_nv)分别为v₁，v₂，v_nv的概率密度函数值。2?6)抽样产生潮汐流速的随机样本在[0,1]区间内产生服从均匀分布的随机数R_v1、R_v2，根据公式7)计算随机样本e_v：e_v＝R_v1(b_v?a_v)+a_v??(7)2?7)根据公式(8)计算e_v的概率密度函数值f_f(e_v)，公式(8)为： $f_{f} (e_{v}) = \frac{1}{\sqrt{2 π} n_{v} h} Σ_{t = 1}^{n_{v}} \exp [- \frac{1}{2} {(\frac{e_{v} - v_{t}}{h})}^{2}] - - - (8)$ 式中，h为带宽参数，v_t为第t个潮汐流速数据，t＝1,2,…,n_v，n_v为潮汐流速数据的样本数。2?8)当f_f(e_v)满足公式(9)所示的条件时，将e_v作为潮汐流速的随机样本v_s，并令v_s＝e_v；否则，跳回到2?6)，并重新在[0,1]区间内产生随机数R_v1、R_v2，依次计算e_v和f_f(e_v)，直至公式(9)所示的条件满足为止。公式(9)为：R_v2≤f_f(e_v)/f_fmax??(9)式中：f_f(e_v)为e_v的概率密度函数值，f_fmax为潮汐流速概率密度函数的最大值。3)随机产生各个潮汐流能发电机组的运行状态样本根据第1)步输入的各潮汐流能发电机组的不可用率U_j，j＝1,2,…,N_g，依次针对第j个潮汐流能发电机组，在[0,1]区间内产生随机数R_gj；若R_gj＞U_j，令第j个潮汐流能发电机组的运行状态样本S_gj等于1；若R_gj≤U_j，则令第j个潮汐流能发电机组的运行状态样本S_gj等于0，j＝1,2,…,N_g，N_g为潮汐流能发电场内的机组总数。4)计算潮汐流能发电场总的输出功率4?1)计算潮汐流能发电场内各机组的潮汐流速若机组的相对位置信息g_jx等于1，则利用公式(10)计算第j个潮汐流能发电机组的潮汐流速值v_sj，j＝1,2,…,N_g。公式(10)为：v_sj＝v_s??(10)式中，v_sj为第j个潮汐流能发电机组的潮汐流速值，j＝1,2,…,N_g，N_g为潮汐流能发电场内的机组总数，v_s为潮汐流速的随机样本。若机组的相对位置信息g_jx不等于1，则利用公式(11)依次计算第j个潮汐流能发电机组的潮汐流速值。公式(11)为： $v_{s j} = v_{s u} - (v_{s} - v_{s} \sqrt{1 - C_{T}} (0.0927 (L_{z} / D) + 0.993)) e^{[- ({(L_{h} + 0.081 L_{z} - (D / 2))}^{2} / (2 {(0.081 L_{z})}^{2}))]} - - - (11)$ 式中，v_sj为第j个潮汐流能发电机组的潮汐流速值，j＝1,2,…,N_g，N_g为潮汐流能发电场内的机组总数，v_su为第su个潮汐流能发电机组的潮汐流速值，su＝1,2,…,N_g，第su个潮汐流能发电机组的位置信息为(g_jx?1,g_jy)。v_s为潮汐流速的随机样本，C_T为潮汐流能发电机组的推力系数，L_h为各潮汐流能发电机组间的横向距离，L_z为各潮汐流能发电机组间的纵向距离，D为潮汐流能发电机组的叶片直径。4?2)计算潮汐流能发电场内各机组的输出功率利用公式(12)依次计算各潮汐流能发电机组的输出功率p_sj，j＝1,2,…,N_g，N_g为潮汐流能发电场内的机组总数。公式(12)为： $p_{s j} = \{\begin{matrix} 0 & 0 < v_{s j} < V_{c u t i n} \\ 0.5 S_{g i} C_{p} {ρAv}_{s j}^{3} & V_{c u t i n} \leq v_{s j} < V_{r a t e d} \\ P_{r a t e d} & V_{r a t e d} \leq v_{s j} \end{matrix} - - - (12)$ 式中，p_sj为第j台潮汐流能发电机组的输出功率，v_sj为第j个潮汐流能发电机组的潮汐流速值，S_gj为第j个潮汐流能发电机组的运行状态样本，j＝1,2,…,N_g，N_g为潮汐流能发电场内的机组总数。C_p为潮汐流能发电机组的获能系数，ρ为海水密度，A为潮汐流能发电机组叶片扫过的面积，V_cutin是潮汐流能发电机组的切入流速，V_rated是潮汐流能发电机组的额定流速，P_rated是潮汐流能发电机组的额定输出功率。4?3)计算潮汐流能发电场总的输出功率利用公式(13)计算潮汐流能发电场总的输出功率。公式(13)为： $P_{t o t a l} = Σ_{j = 1}^{N_{g}} p_{s j} - - - (13)$ 式中，P_total为潮汐流能发电场的输出功率，p_sj为第j个潮汐流能发电机组的输出功率，j＝1,2,…,N_g，N_g为潮汐流能发电场内的机组总数。5)随机产生电力系统其他类型发电机组的运行状态样本依次对电力系统中第c个其他类型的发电机组，在[0,1]区间内产生随机数R_oj，若R_oj＞U_c，则令第c个其他类型发电机组的运行状态样本S_oc等于1；若R_oj≤U_c，则令第c个其他类型发电机组的运行状态样本S_oc等于0，c＝1,2,…,m，m为电力系统中其他类型的发电机组数量。6)抽样产生负荷的随机样本利用公式(14)和(15)分别计算负荷的均值μ_L和标准差σ_L。公式(14)和(15)分别为： $μ_{L} = \frac{1}{n_{L}} Σ_{z = 1}^{n_{L}} L_{z} - - - (14)$ $σ_{L} = \frac{1}{n_{L}} Σ_{z = 1}^{n_{L}} \sqrt{{(L_{z} - μ_{L})}^{2}} - - - (15)$ 式中，μ_L是负荷的均值，σ_L是负荷的标准差，L_z为负荷的实测数据，z＝1,2,…,n_L，n_L为负荷实测数据的样本数。然后，利用公式(16)拟合负荷L的概率密度函数f(L)。公式(16)为： $f (L) = \frac{1}{\sqrt{2 π} σ_{L}} \exp (- \frac{{(L - μ_{L})}^{2}}{2 σ_{L}^{2}}) - - - (16)$ 式中，μ_L是负荷的均值，σ_L是负荷的标准差。根据公式(16)，抽样产生负荷的随机样本L_ran。7)计算电量不足期望LOEE7?1)利用公式(17)计算电量不足指标DNS_k，k＝1,2,....,k_n，公式(17)为： ${DNS}_{k} = m a x {0, L_{r a n} - (Σ_{c = 1}^{m} P_{c} * S_{o c} + P_{t o t a l})} - - - (17)$ 式中，L_ran为负荷的随机样本，S_oc为电力系统其他类型发电机组的运行状态样本，P_c为电力系统其他类型发电机组的额定容量，P_total为潮汐流能发电场总的输出功率。7?2)若k_n≤1，则令电量不足指标的方差系数η等于2*ITER；若k_n>1，则利用公式(18)计算电量不足指标的方差系数η，公式(18)为： $η = \frac{\sqrt{\frac{Σ_{k = 1}^{k_{n}} {({DNS}_{k} - \frac{1}{k_{n}} Σ_{k = 1}^{k_{n}} {DNS}_{k})}^{2}}{k_{n} (k_{n} - 1)}}}{\frac{1}{k_{n}} Σ_{k = 1}^{k_{n}} {DNS}_{k}} - - - (18)$ 式中，DNS_k为电量不足指标，k_n为可靠性计算的循环次数。7?3)进行收敛性判断。若η＞ITER，则令k_n＝k_n+1，并返回步骤2)继续计算，直到η≤ITER；若η≤ITER，则可靠性循环计算结束，并根据公式(19)计算电量不足期望LOEE，公式(19)为： $L O E E = \frac{Σ_{k = 1}^{k_{n}} {DNS}_{k}}{k_{n}} * 8736 - - - (19)$ 式中，DNS_k为电量不足指标，k_n为可靠性计算的循环次数。即得到含潮汐流能发电场电力系统的发电可靠性指标：电量不足期望LOEE。

关键词：

法律状态：生效

IPC专利分类号：G06Q50/06(2012.01)I