冬季极端情况相关的风力发电场结冰损失预测
摘要：2021年德州电力危机凸显了风力极端情况下电力系统的脆弱性，尤其是在越来越多依赖于天气条件的能源资源（如风能）渗透的情况下。目前的风力预测模型没有有效考虑这类极端天气事件的影响。在本研究中，我们利用Eolos风能研究站十年的大型风机数据，提供了一个快速且稳健的统计模型，用于预测这种天气条件下的结冰损失。该模型涵盖了不同的寒冷气候影响，包括降水结冰、霜污染和低温影响。该模型已经使用包括不同容量和来自不同制造商的涉及三个大型（大于100兆瓦）风电场数据，并跨多个地理地区进行了评估。值得注意的是，该模型已经被用来预测整个德州（大于德州总风电装机量的91％）在2021年德州电力危机期间的风力损失。所提出的模型可以轻松集成到现有的风电场和电网运营中，使电力系统运营商能够制定更合适和更精确的计划，以平衡严重且突然的能源缺口，并增加系统在冬季极端情况下的完整性。
作者：Linyue Gao, Teja Dasari, Jiarong Hong
论文ID：2110.11953
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2021-10-26