文 献 综 述
1. 引言
随着风力发电技术的迅速发展和成本的降低，风力发电被认为是一种主要的替代化石燃料发电的可再生能源发电方式，得到了各国的重视。而随着风电渗透率的进一步提高，风电将会对电力系统的安全、稳定和经济运行带来不可忽视的影响。风力发电与常规能源发电相比，有很大不同，第一风电场模型本身结构与同步电源不同，与单一风电机组模型也不同；第二风能的随机波动使风电功率呈现随机波动和不可控性。同时风电场的并网运行也改变了电力系统的单一同步电源结构，进而改变了电网原有结构，系统由负荷随机的单随机系统变成了电源和负荷都随机变化的双随机系统，大规模风电场的接入对电网的稳定运行带来了影响。在分析风电接入对电网的影响时，首要问题是要解决风电场的建模问题，因此研究建立能表征风电机组和风电场动、静态特性的模型，是解决含风电电力系统分析控制不可跨越的课题。
2. 研究现状
风速概率分布模型是体现风能资源统计特性的最重要指标，通常风速的概率分布函数可采用不同参数的Rayleigh或Weibull函数拟合。文献[1]和文献[2]介绍了风速拟合的两参数Weibull分布模型，此模型可实现对单峰风速分布的建模。但不同的风速概率分布可涵盖大部分的风向和时间尺度范围，风速概率分布模型无法反映风速的波动特性，常用的两参数Weibull函数在拟合较长周期风速时效果很好，然而在研究短周期或特殊时段风速概率分布后其分布规律常为双峰或多峰分布，很难用传统方法准确逼近。对此，文献[3]提出一种混合Weibull函数逼近特殊时段风速分布的方法，构造极大似然函数逼近风速实际分布并采用数论布点方法获得待求参数。文献[4]提出的多时间尺度建模方式既能够反映风速的长期趋势特征，又保留了风速变化的动态特性，显著提升了风速模型的多样性与真实性。
但仅靠改进Weibull分布模型并不能完全解决目前风电场风速概率分布模型拟合精度低、通用性差的问题，所以，根据不确定性数学理论，文献[5]提出了一种基于混合半云模型的风速建模方法。
不确定性信息的表达和处理是人工智能的一个重要研究问题。目前有多种理论模型从不同的角度研究不确定性问题，包括模糊集、粗糙集、概率论、证据理论等。1995年，李德毅院士在概率论和模糊集理论两者的基础上，提出了一种处理不确定性问题的双向认知模型———云模型，即通过正向云变换和逆向云变换算法进而实现定性概念与定量数值的双向转换。经过20多年的研究与发展，该模型逐渐得到完善，并在不确定性信息处理方面得到了广泛应用。文献[6]和文献[7]回顾了正态云模型理论的研究现状和进展，并在此基础上分析了其存在的挑战和问题，进一步完善了云模型的理论机制。根据云模型的理论机制，文献[5]提出的模型通过逆向云发生器求取区域风速样本的期望、熵、超熵数字特征，建立相应区域的半云模型，应用正向云发生器对不规则的风速概率分布进行分区拟合。此模型简单高效、通用性强，适用于任意风速概率分布，对具有单峰、不规则、双峰或多峰特性的风速概率分布均能获得较高的拟合精度。文献[8]则针对基于概率密度峰值法的混合半云模型存在的模型精度易受扰动风速影响的问题，提出了一种基于范数理论的混合半云模型峰值求解方法。所提方法提高了混合半云模型的鲁棒性和拟合精度，有效降低了“峰值偏离”对半云模型区域划分的影响。文献[9]提出了一种基于云模型的短期风速预测方法，与RBF神经网络预测值对比，此模型的预测精度有所提高，预测曲线基本反映出了风速的变化规律。文献[10]中的风速概率分布云变换模型在风速概率分布边界处采用半云模型拟合处理，减少了云变换模型中云模型的个数，模型拟合精度高，满足了风电场的规划设计需求。
除了风速概率分布模型，构建反映风电场风速——功率特性关系的数学模型也是大型风电场建模的基础问题，此模型是进一步研究风电场动态模型的基础。文献[11]提出风速——风功率关系建模主要分两类：一类为机理建模方法，主要通过计及尾流效应模型来考虑风电场内风速的波动性对输出功率的影响，其有效性取决于对研究对象的结构及所遵循的内在规律的把握程度和模型参数的准确度；另一类为外特性建模方法，该方法将风电场看作一个黑箱，通过对风电场长期运行数据的统计分析，研究风电场整体风速与风电场输出功率的统计规律。文献[12]从加权求和法、频域聚合法、时域聚合法3个方面对风电场机群参数的聚合方法。而云模型理论同样可以运用到风速——功率特性的数学模型中。文献[13]提出了基于云模型定向选取风速相似日数据作为训练样本的短期风电功率预测方法，能够对指定时段内风速随机性和模糊性特征进行学习和建模，通过对历史数据的定向筛选和精细化利用提升预测精度。
该方法能够提高风电功率预测精度，具有一定的工程实用价值。文献[14]则以输出功率和风速为数据源，应用云模型特征量研究风电机组输出功率的波动特性。文献[15]提出一种基于L2范数组合云的风电场短期风速——功率拟合方法。对具有不确定性的不规则单峰或多峰风速——功率概率分布，该方法均能获得较高的拟合精度，拟合误差较小。
参考文献
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