【摘 要】
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风能是清洁的可再生能源,取之不尽用之不竭。在所有可再生能源利用技术中,风力发电技术是最成熟、最具规模开发和商业发展前景的发电方式,大力发展风电已经成为全球社会的共识。与此同时,风力发电技术在迅速发展的过程中也产生了一些问题。对含风电场的电网的运营性能做出科学准确的评估不仅有利于电能的合理分配和优先调度,而且对提高风电消纳水平和电网规划的经济性具有重大意义。首先,本文研究了当今风电发电形势及风电消纳
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风能是清洁的可再生能源,取之不尽用之不竭。在所有可再生能源利用技术中,风力发电技术是最成熟、最具规模开发和商业发展前景的发电方式,大力发展风电已经成为全球社会的共识。与此同时,风力发电技术在迅速发展的过程中也产生了一些问题。对含风电场的电网的运营性能做出科学准确的评估不仅有利于电能的合理分配和优先调度,而且对提高风电消纳水平和电网规划的经济性具有重大意义。首先,本文研究了当今风电发电形势及风电消纳水平,即风电发展形势迅猛,风能资源地区分配不均衡以及“三北”地区风电消纳水平较低。在对当今国内外含风电场的电网运营性能评估方法的理论研究进行深入的分析和探讨的基础上,总结了当前电网评估存在的问题和不足,遵循科学的指标体系构建原则,从安全性、可靠性、利用率和经济性四个维度构建了电网综合评估指标体系,并阐述了各指标的含义及计算方法。其次,对指标进行相关性分析,筛选出相关性较强的指标,精简指标数量,构建了精简指标体系,降低数据收集难度及模型网络复杂度。并运用组合赋权法进行指标赋权。分析了目前比较主流的两种指标赋权方法(层次分析法及熵权法)的优缺点,提出了基于主客观相结合的组合赋权方法对各指标赋权。最后,对比多种综合评估方法,构建了基于模糊理论与BP神经网络相结合的T-S模糊神经网络综合评估模型,并运用训练数据训练模型收敛性能,训练结果表明,该模型不仅收敛性能良好,而且在训练过程中也会调整隶属度函数,验证了模糊神经网络的自学习能力。运用测试数据分别测试模糊神经网络和BP神经网络评估模型的准确度,结果证明模糊神经网络评估结果准确度更高。随后将模糊神经网络评估模型用于甘肃省三市的电网运营状况的评估分析。
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