比恩法在风电场风速-功率曲线建模误差分析中的应用

"基于比恩法的风电场风速-功率曲线建模误差分析" 风电功率预测是电力系统调度和管理中的关键环节，尤其是在大规模风电并网的背景下，准确的预测能够减少风电不确定性对电网稳定性的潜在威胁。比恩法（Beneath-Overestimation Method，简称比恩法）是一种常用的风速-功率曲线建模方法，它在风电功率预测中起着重要作用。 比恩法是一种统计建模技术，旨在通过分析风电机组在不同风速下的实际运行数据，构建风速与输出功率之间的关系曲线。该方法通常考虑风速的传变特性（即风速变化对功率输出的影响）和空间分散性（风速在风电场内的分布差异）。在风电场的风速-功率曲线建模中，这两个因素都可能导致建模误差。 忽略风速-功率传变特性的差异，会导致在低风速段模型过度估计功率输出，而在高风速段则可能低估。这是因为不同风速下，风电机组的功率转换效率并非线性，且随风速增加呈现非均匀变化。相反，忽视风速的空间分散性，即假设所有风电机组所经历的风速相同，可能会使得在某些风速条件下模型低估了功率，而在其他条件下又高估。这种情况下，两种误差会相互抵消，但这种抵消效应并不是均匀分布在所有风速段，而是与风速的大小密切相关。 在实际应用中，风电场通常由多个风电机组组成，每个机组的性能和环境条件可能略有差异。因此，对单个样本机组的建模然后等效到整个风电场，或者简单地对所有机组进行平均处理，都无法充分捕捉到风场内风速和功率输出的复杂关系。文献中提到的方法，如聚类分析和非参数模型（如神经网络和模糊C均值聚类），试图解决这一问题，通过更精细地处理风电机组间的差异来提高建模的准确性。 通过对比恩法的深入理解和应用，可以提高风电功率预测的精确度，从而有助于电力调度部门制定更有效的发电计划，减小风电并网对电网稳定性的冲击。此外，进一步研究如何结合风速的传变特性和空间分散性，优化比恩法的建模过程，将是未来风电功率预测领域的重要研究方向。