计及风电成本的电力系统短期经济调度建模
风电场电力调度与经济性分析
风电场电力调度与经济性分析随着全球对可再生能源的重视和需求增加，风电成为一种受欢迎的替代能源。
风电场电力调度和经济性分析是实现风电优化利用和经济可行性评估的重要步骤。
本文将探讨风电场电力调度的方法以及风电场的经济性评估。
首先，风电场电力调度是指根据风资源、用电需求和电网要求，合理安排风电场发电机组的发电计划，以确保系统的平稳运行和优化利用可再生能源。
风电场电力调度主要涉及以下几个方面：1. 风速预测与功率预测：风速预测是风电场电力调度的关键，它可以帮助预测未来一段时间内的风速变化，为电力调度提供准确的时间和功率预测。
目前，常用的风速预测方法包括物理模型、统计模型和机器学习模型。
这些模型可以根据历史风速数据、气象要素和地理因素等进行训练和预测，从而提供准确的风速和功率预测结果。
2. 发电机组调度策略：发电机组调度策略是根据风电场的发电能力和电网需求进行制定的。
在电力调度过程中，需要考虑以下因素：风速、风向、机组运行状态、电网负荷和市场需求等。
基于这些因素，可以使用最大化经济利益、最小化成本或最小化排放等目标函数，通过优化算法确定最佳的发电机组调度策略。
3. 电网稳定性分析：风电场与电网之间的协调运行是确保电力系统稳定性和可靠性的重要环节。
在电力调度过程中，需要考虑电网频率、电压和功率平衡等方面的要求。
通过电网稳定性分析，可以预测和控制风电场对电网的影响，以确保能够满足电网的稳定要求。
其次，风电场的经济性分析是评估风电项目投资回报和可行性的重要工具。
风电场的经济性分析主要包括以下几个方面：1. 资本投资分析：资本投资分析是评估项目投资回报的重要指标。
首先，需要确定项目的总投资成本，包括风电机组的购买和安装、电网接入设施、土地租赁和环境影响评估等。
其次，需要计算项目的年均投资回报率、净现值和内部收益率等指标，以评估项目的经济可行性。
2. 发电收益分析：发电收益分析是评估风电场经济效益的重要步骤。
通过考虑电力市场的价格、负荷需求和售电协议等因素，可以估计风电场的年发电量和收益。
计及风电成本的电力系统动态经济调度
计及风电成本的电力系统动态经济调度摘要：大规模风电接入电网后，对传统的电网调度运行提出严峻挑战。
如何考虑风电出力的不确定性对电网调度的影响已经成为近年来经济调度研究的热点。
当前，国内学者针对风电的不确定性进行合理的数学建模，并在经济调度模型中予以考虑。
一些学者考虑风电的不确定性，建立了风电概率模型。
针对负荷、风电出力等预测值的不确定性，采用场景概率方法模拟不确定性问题，并建立计及风电成本和碳交易的多目标优化模型，但模型中未考虑运行的风险；描述风速服从Weibull分布，通过功率—风速函数得到功率分布，并在目标函数中计及风电场过发电或欠发电时所产生的成本，但没有考虑风速数据的时效性；将风电出力和负荷均视为随机变量，以概率形式表示约束条件的线路潮流越限约束和备用约束，并运用序列运算进行求解，但求解运算难度比较大。
一些学者采用模糊数学描述风电的不确定性，但模糊集理论的隶密度函数本身具有一定人为因素，存在一定的客观性。
还有一些学者基于随机规划理论，建立多目标机会约束规划调度模型。
关键词：计及风电成本；电力系统；动态经济调度引言大规模风电接入电网后，风速的间歇性和随机性使风电出力具有一定的不确定性，对传统确定性系统的安全经济运行产生严重影响。
针对风力发电的不确定性对电网调度运行的影响，本文基于区间规划理论，提出风电动态成本这一概念，并建立计及风电动态成本的电力系统区间经济调度模型。
该模型中引入决策变量求解模型的区间优化解，一定程度上反映系统运行风险和经济效益，并为调度人员安全评估提供支持。
最后采用IEEE30节点系统进行仿真验证，算例结果表明该模型与方法的实用性和有效性。
1 计及风电成本的电力系统的概述就旋转备用的配置而言，有确定性配置和概率配置模型，确定性配置很难应对风电带来的不确定因素。
引入了正负旋转备用来应对风电功率预测误差给系统带来的不确定性，但该文用确定性的备用配置方法，即备用容量不少于风电和负荷一定比例的组合。
含风电场的混合机会约束经济调度模型
含风电场的混合机会约束经济调度模型盛四清;孙晓霞【摘要】风电出力具有不确定性和波动性,大规模风电功率注入电网给电力系统调度运行带来了严峻的考验.针对系统中普遍存在的多重不确定因素,引入不确定规划理论,将风电和负荷出力的不确定性表示为预测误差的不确定性,并根据其不同特性,进行区别建模,考虑火电机组的阀点效应,建立同时含有模糊变量和随机变量的混合机会约束经济调度模型.采用模糊模拟和随机模拟技术相结合的混合模拟求解策略进行求解.通过引入机会约束使得调度决策具有控制风险和成本的能力,建模计及火电机组的阀点效应,使得计算结果更加符合实际情况.算例分析验证了所建模型的可行性和有效性.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2015(027)008【总页数】6页(P82-86,102)【关键词】风力发电;经济调度;风电预测误差;负荷预测误差;混合机会约束;混合模拟求解策略【作者】盛四清;孙晓霞【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,保定071000;华北电力大学电气与电子工程学院,保定071000【正文语种】中文【中图分类】TM73随着传统化石能源的日益枯竭以及环境保护问题的日益严峻，以风电为代表的清洁可再生能源得到了极大的重视和发展。
然而风电固有的间歇性和波动性给电力系统的调度运行带来了严峻的挑战，因此含风电场的电力系统经济调度问题也成为了研究热点[1-3]。
风电对调度的影响主要体现在其出力的不确定性上。
现有文献对风电的处理可分为3类[4]：确定性模型、随机模型以及模糊模型。
确定性模型就是调度时考虑风电的全部备用，这种方法会大大提高系统的运行成本，显然不可取。
可行的处理是将风电出力视为不确定变量，通过引入机会约束来协调风险和成本之间的关系。
如文献[5-6]将风电出力视为随机变量，通过风速-功率曲线转换得到相应的概率分布参数。
然而由于风电出力受到温度、湿度、气压等气象因素的影响，预测方法并不具有统计性质的误差，因此采用模糊参数表示更为合理。
含风力发电的电力系统经济调度
学号：常州大学毕业论文（2012届）题目含风力发电的电力系统经济调度学生学院专业班级校内指导教师专业技术职务校外指导教师专业技术职务二零一二年五月含风力发电的电力系统经济调度摘要：随着煤、石油、天然气储量的日益减少和二氧化碳等温室气体的不断增加。
全球气候变暖，海平面上升。
新能源的利用越来越受到人们的重视，风能作为一种干净的、储量极为丰富的可再生能源，是新能源领域中最重要、开发前景最好的能源之一。
由于风能的随机性，风力发电使得电力系统调度的不确定性因素增加，对电力系统经济调度提出了新的要求。
根据火电厂和并网风力发电机组经济调度的特点，建立含风力发电的电力系统经济调度模型。
并采用混合整数规划法来解决含风力发电的经济调度问题。
通过算例可知，风电的加入减小了系统运行的燃料成本，改变了常规火电机组的启停和出力。
本文充分利用了风电清洁可再生的特点，减少的高能耗火电机组的启停，达到节能减排的目标，实现低碳生活。
关键词：电力系统；风力发电；混合整数规划法Economic Dispatching of Power System including WindPower GenerationAbstract：With increasing of coal，oil and natural gas reserves dwindling and carbon dioxide and other greenhouse gases．Global warming causes sea levels rising. The use of new energy is receiving more attention．Wind energy as a kind of clean，abundant reserves renewable energy is the most important energy of new energy source.Due to the randomness of wind energy, the use of wind power will increase the uncertain factors of the power system dispatching, and new demands of the economic dispatching of the power system should be raised. According to the characteristics of economic dispatching of thermal plants and wind power, and established economic dispatching model of power system include wind power. The mixed integer programming approach theory is used, which aims to solve the problems between the wind power units and thermal units. Examples indicate that the combination of wind and thermal power will reduce the fuel cost of the running system, the conventional units’ status of on and off and their outputs are also affected. In this article, the clean and renewable characteristics of wind power is fully used, reduced the thermal units’status of on and off. It can achieve emissions-reduction targets, and low carbon life will come true.Keywords：power system, wind power generation, mixed integer programming approach目录摘要 (I)Abstract (II)目录................................................................................................................................................. I II 1 引言.. (1)1.1课题研究背景及意义 (1)1.1.1 研究背景 (1)1.1.2研究意义 (1)1.2 风力发电现状和发展趋势 (2)1.2.1 全球风电的发展现状 (2)1.2.2国内风能发展现状 (3)1.2.3风力发电的发展趋势 (4)1.3本文的主要工作 (7)2含风力发电的电力系统经济调度 (8)2.1风电的优势和局限性 (8)2.2风电并网对电力系统的影响 (9)2.2.1 风电并网对电网电压的影响 (9)2.2.2风电并网对电力系统暂态稳定性的影响 (9)2.3传统火电机组优化调度模型 (10)2.3考虑风电的电力系统经济调度模型 (11)2.3.1 设计思路 (11)2.3.2目标函数 (12)2.3.3约束条件 (12)3电力系统经济调度算法 (14)3.1优化问题及其分类 (14)3.2优化问题解决方法 (16)3.2.1优化算法目前的发展状况 (16)3.2.2启发式方法 (17)3.2.3动态规划法 (17)3.2.4混合整数规划法 (18)3.2.5拉格朗日松弛法 (19)3.2.6遗传算法 (20)3.3算法比较和选择 (21)4 软件介绍及算例分析 (22)4.1 程序的编制、运行与调试 (22)4.1.1 CPLEX介绍 (22)4.1.2程序的运行及调试 (23)4.2算例分析 (24)4.2.1不考虑风力发电的火电厂经济调度 (24)4.2.2考虑风力发电的火电厂经济调度 (24)5 结论与展望 (26)参考文献 (27)附录 (28)1 引言1.1课题研究背景及意义1.1.1 研究背景近年来，人们普遍关注能源和环境问题。
电力系统经济调度模型及方法研究
电力系统经济调度模型及方法研究1. 引言随着社会经济的发展和人民生活水平的提高，对电力资源的需求越来越大。
电力系统的供需矛盾和运行安全问题日益凸显，为此，电力系统经济调度模型及方法的研究就显得十分重要。
本文将对电力系统经济调度模型及方法的研究进行探讨。
2. 电力系统经济调度模型电力系统经济调度模型是指在满足消费者用电需求的前提下，使电力系统成本最小化的一种技术方法。
一般来说，该模型包含以下两种：（1）电力系统经济负荷预测模型电力系统经济负荷预测模型是指通过对过去的用电数据进行统计分析，结合未来的用电趋势等，对未来一段时间内的用电需求进行预测。
这样就可以根据预测结果采取相应的措施，使电力系统满足用电需求的同时，尽可能地减少成本。
（2）电力系统经济调度模型电力系统经济调度模型是指在经济负荷预测的基础上，对电力系统的发电机组、输电线路等进行仿真调度，以使发电成本最小，并且满足电力质量、电网稳定等方面的要求。
3. 电力系统经济调度方法电力系统经济调度方法可以分为以下两种：（1）基于规则的电力系统经济调度方法基于规则的电力系统经济调度方法是指采用一定的规则和算法，对电力系统进行优化调度。
其优点是简单易行，并且不需要复杂的计算机模拟。
但是该方法对于复杂的电力系统来说，难以对其进行充分的优化调度，影响经济效益。
（2）基于算法的电力系统经济调度方法基于算法的电力系统经济调度方法是指使用一定的数学算法、优化算法等对电力系统进行模拟优化调度。
具有精度高，能够对复杂的电力系统进行全面的优化调度等优点。
但是计算量较大，需要大量的计算机运算，同时需要对算法进行不断优化和改进，以提高其实际应用价值。
4. 研究进展随着计算机技术的不断发展，电力系统经济调度模型及方法的研究也在逐步深入。
目前，常见的电力系统经济调度方法包括基于顺序线性规划（SLP）、基于混合整数规划（MIP）、基于离散粒子群算法（DPSO）等。
这些方法在电力系统经济调度方面均取得了不同程度的应用和研究成果。
A-233_考虑合理弃风补偿的电力系统经济调度模型
RiD (t ) = min( Pi (t ) − P min , Didown ⋅ ΔT )
(8)
式中： RiU (t ) 、 RiD (t ) 分别为机组 i 在时段 t 的正、负 旋转备用容量； zup 、 zdown 分别为风电预测误差对 正、负旋转备用的需求系数。 3） 火电机组出力上下限约束 火电机组具有最大最小技术出力限制，一般情况 下，火电机组最大技术出力为机组的额定功率。
1 引言
随着全球能源枯竭和环境污染等问题日益突出， 加 大利用可再生能源， 减少化石能源消耗已经成为全社会 的共识。风能在可再生清洁能源中成本较低、技术较成 熟、可靠性较高，且具有蕴藏量巨大、分布广泛、无污 染、可再生的特性，使得风力发电成为了世界可再生能 源发展的重要方向[1]。近年来我国进入风电快速发展时 期，但由于风电随机性、间歇性、不可控等特点，风电 并网给电网的安全稳定运行和电力系统优化调度也带 来了诸多不利的影响，并且风电场并网容量越大，对系 统的影响也越明显[2]。 目前国内外专家学者建立了多个数学模型对此类 问题进行了一定的研究， 并得到了广泛的应用。 文献[3] 用概率的方法分析风电预测误差对机组组合的影响， 综 合考虑系统运行的可靠性和经济性建立风电接入系统 后的机
基金项目：国家高技术研究发展计划资助项目（2011AA05A103）
组组合问题并用拉格朗日松弛法求解。 文献[4]采用模糊 理论建立了含风电场的电力系统短期经济调度模糊模 型，用模糊数来表示各时段风电场的出力，从而得到经 济调度方案， 但在隶属度函数确定风电场出力方面显得 不够客观。 文献[5]以系统危险水平最低和系统的运行成 本最小为目标，通过粒子群算法进行求解，使调度计划 兼顾到电力系统的安全性和经济性。 文献[6]建立了基于 机会约束规划的含风电场的电力系统经济调度数学模 型，以概率的形式描述相关约束条件，利用基于随机模 拟的粒子群算法求解该问题。 但是上述含风电场的电力 系统调度模型没有考虑弃风补偿的影响， 在实际应用过 程中存在很多的问题，需要进一步研究。 本文结合大规模风电基地风电消纳困难的实际情 况，建立了合理考虑弃风补偿的电力系统经济调度模 型。 通过引入风电的机会成本与其会计成本共同描述风 电场减出力补偿，兼顾电力系统经济、公平的原则。并 以含风电场的 IEEE RTS24 节点算例系统验证了模型 的合理性。
电力系统短期负荷预测及经济调度决策优化研究
电力系统短期负荷预测及经济调度决策优化研究发表时间：2018-04-11T15:48:35.017Z 来源：《电力设备》2017年第32期作者：郑秀春1 吕迪2 梁李国3[导读] 摘要：电力系统作为城市生命线工程的重要细成部分，对于维持城市生存功能发挥着重要作用。
(国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司辽宁抚顺 113005)摘要：电力系统作为城市生命线工程的重要细成部分，对于维持城市生存功能发挥着重要作用。
随着社会现代化进程的加快，经济建设和国民生活对电能的依赖性越来越强，对电力的需求量越来越大，对供电质量与供电可靠性的要求越来越高，因此，实现电力系统的智能化控制，保证电力系统能够安全稳定经济运行，不仅有利于维系城市正常的生存功能，还有利于优化资源配置，缓解能源压力，具有重要的理论意义和工程价值。
鉴于此，本文主要分析电力系统短期负荷预测及经济调度决策优化。
关键词：电力系统；短期负荷预测；经济调度1、负荷预测的分类负荷预测依据所预报时间段的长短，可划分为三种类型，即短期、中期与长期。
对于长期负荷预测而言，多指时间为5年或超过5年；中期负荷预测多指5年以下1年以上；短期符合则为几个月、几天、几小时甚至更短的时间。
为了能够获取更为准确且合理的预测结果，需合理考量如下问题：1.1、预测方法的多样性因负荷预测完成与某个特定（假设）的条件下，其中往往存有诸多难以确定的各项因素，如若对其预测选用单一方法完成，则最终结果往往存有偏差，难以令人满意，所以，需选择多种预测方法联合应用，且与本地区所存特点及现实情况相结合，开展全面、合理、系统化的分析工作，最终获取详实的预测结果。
1.2、统计分析的全面性需对各种相关资料进行科学、系统化研究与分析，客观的进行统计分析，此乃将预测工作做好的前提与基础。
1.3、基础资料的可靠性对大量准确、全面资料进行掌握与搜集，善于去除劣质资料，准确辨识那些不良数据，做到去伪存真。
2、短期负荷预测的研究方法2.1、传统预测方法（1）回归分析法回归分析法是负荷预测中最传统的方法之一，也是很常用的方法。
考虑风电场并网的电力系统短期多目标经济调度
理的发电计划 ， 这里对风 电场计划发 电功率进行修 正 ， 正后 的风 电场计 划 发 电功率 如 下式所 示 ： 修
Ｐｗ ￡ ， ）一 Ｐｗ ，（ ）・（ （ ｓ ￡ ｆ １＋ ｅ （） ￡） （） ３
综 合考 虑 风速 和风功率 预测 、 电场运 行 费用 、 风 风功
计划发电功率与有效功率不等时的费用 系数 ， 中 其 为风电场备用 费用 系数 ，ｊ 为风电场储存费用 系 数． 由式 （） １可以看 出， 计划发 电功率与有效功率差
值 过大 或者过 小 ， 都会影 响 风电场 运行费用 ， 文定 本
ｗｉｈ ｔ ｅｓ ｃ ｒｔ ｈ ｌ ｎ ｅｗｈ ｎ ｌｒ ｅｃ ｐ ｃｔ ｎ ｏ ｒｉ ｃ ｎ ｅ ｔｄ ｗｉ ．Ｔｈ ｅ ｄ ｍ ａ ｄ ｓｐ ｅ — ｔ ｈ ｅ ｕ ｉｙｃ ａｌ ｇ ｅ ａｇ －ａ ａ ｉ ｗｉｄ ｐ ｗｅ ｏ ｎ ｃ ｅ ｔ ｉ ｅ ｙ ｓ ｈｔ ｅｎ ｗ ｅ ｎ ｓｉ ｒ ｓ ｅ ｔ ｄ ｆｒｍｏ ｉ ｃ ｔｏ ｆ ｒ ｄｔｏ ａ ｏ ｒｓ ｓｅ ｅ ｏ ｏ ｃｄ ｓ ａｃ ． Ｏｎｔ ｅｂ ｓｓｏ ｎ ｐ ｅ ｎ ｎ ｎ ｅ ｏ ｄｆ ａ ｉｎ ｏ ａ ｉｉｎ ｌ ｗｅ ｙ ｔｍ ｃ ｎ ｍｉ ｉｐ ｔ ｈ ｉ ｔ ｐ ｈ ａ ｉ ｆｗｉｄ ｓ ｅ ｄ ａ ｄ ｗｉｄ ｐ ｗｅ ｏ ｅ ａ ｔｎ ｔ ｅｔ ｔ ｌ ｏ ｔｆ ｎ ｔ ｎ ｏ ｎ ａ ｍ ｓｔｋ ｎｉｔ ｈ ｒ—ｅｍ ｃ ｅ ｕｉｇ ｍｏ ｅ ｎ ｈ ｏ ｒｆ ｒｃ ｓｉｇ， ｈ ｏ ａ ｓ ｕ ｃｉ ｆ ｃ ｏ ｗｉ ｄｆｒ ｗａ ａ ｅ ｏｓ ｏ ｔｔｒ ｓ ｈ ｄ ｌ ｄ ｌ ｄ ｔ ｅ ｎ ｎ ａ
Ｉ ｔｔ ｔ ｎｓｉｕｅ，Ｉ ｎ ｈ ｕ ７ ０ ５ ． ｚ ｏ ３ ０ ０，Ｃｈｉａ ａ ｎ）
电力系统中的经济调度模型及其算法研究
电力系统中的经济调度模型及其算法研究电力系统是现代社会不可或缺的基础设施之一，它为人们的生活提供了稳定可靠的电能供应。
而在这个庞大而复杂的系统中，经济调度模型及其算法的研究是十分重要的。
本文将就电力系统中经济调度模型及其算法进行研究与探讨。
一、电力系统概述电力系统是由发电、输送、配电和供电等环节组成的能源转换和传输系统。
它的目标是以最小的成本满足用户对电能的需求。
而实现这个目标，则需要进行经济调度。
二、经济调度模型经济调度模型是电力系统中用于确定最优发电量和输电量的数学模型。
模型的建立需要考虑以下几个因素：发电成本、负荷需求、输电损耗等。
1. 发电成本发电成本是经济调度模型必须要考虑的一个重要因素。
不同的发电方式具有不同的成本，如火电、水电、核电等。
因此，如何合理分配各种发电方式的发电量，以降低总体成本，是经济调度模型所要解决的关键问题之一。
2. 负荷需求负荷需求是指用户对电能的需求量。
经济调度模型需要根据负荷需求的变化来灵活调整发电量和输电量，以保持系统的稳定运行。
在高负荷期间，需要增加发电量来满足需求；而在低负荷期间，可以适当降低发电量，以减少成本。
3. 输电损耗输电损耗是指电能在输送过程中的能量损失。
经济调度模型需要考虑输电损耗对成本的影响，并尽量通过合理的输电路径和输电量分配来降低损耗。
这需要依赖于现代优化算法的支持，以求得最佳的输电方案。
三、经济调度算法经济调度算法是实现经济调度模型的数学计算方法。
下面将介绍几种常见的经济调度算法。
1. 线性规划线性规划是一种常用的经济调度算法。
它将经济调度模型转化为线性约束条件下的最优化问题，通过求解线性规划模型，可以得到最优的发电量和输电量分配方案。
然而，线性规划算法在处理大规模电力系统时，遇到了计算复杂度高的问题。
2. 整数规划整数规划是线性规划算法的一种扩展，它在线性规划的基础上增加了整数约束条件。
整数规划算法能够更精确地求解经济调度模型，但由于整数规划问题的NP难度，计算复杂度仍然比较高。
计及接纳风电能力的电网调度模型
开发新能源 已经成为 当前经济 发展的要求。 目前在我 国新 能源的开发过程 中，风 能 已经成为 当前 的热 门词 汇。当风能融
入 电网的时候 ，针对其风 电接入 电网时调度 面临耗煤量和风 电高效利用之 间的矛盾 ，将风 电能够为 电网节约的煤耗量作
为风 电价值 的量度 ，构建计及接纳风 电能力的电网调度 决策模型 。本文从其模 型的构建模型的现状为切入 点，分析其模
Ｅ 堡：坠 垦笪 ！±！ 堑 ！查堑！塑
计及接纳风 电能 力的 电网调度模型
段 宇昊 （内蒙 古 电力 （集 团 ）有 限责 任 公 司 包头 供 电局 内蒙 古 包头 ０ １ ４ ０ ３ ０）
【摘要 】当前，随着市场经济的不断发展 ，国内资源 已经不能适应经 济的快速发展，为 了尽快弥补 当前能源缺乏的现状 ，
对资源合理利用从而实现可持 发展的 目标。本文就基于Ｓｐａｓ的石羊河流域中下游水资源承栽力初步研究作简要阐述。
【关键词 】ｓＤ模型；石 羊河流域；水资源承 载力
【中图分类号 】ＴＶ８８２
【文 献标识码】Ａ
【文章鳊号】１００９—５６２４（２０１８）０４—０２１５一Ｏ２
１引 言
数 据 为 ８．６×１０８Ｍ３，７８年 减少 到 了 ２．０３Ｘ１０ ，９９年 只
煤炭消耗为 目标 ，对 火电和风 电的比例进行 了必要的协调 ， 型 ［Ｊ］．电力 系统 自动化，２０１０，３４（１９）：１５－１９．
在保证风能效益型的同时 ，适当增加煤炭的应用 ，保证风 ［２】肖锋 ，张庆 ，李晨 ，等 ．计及接纳风 电能力的电网调度模型
电价值能够发挥最大的经济效益 。
形 中加大 了我 国风能转化 电能的运用和可能性。
计及风光不确定性的电力系统经济调度策略
中文摘要摘要随着化石能源的枯竭以及人类生态环境的日益恶劣，可再生能源受到了极大的关注与发展，能源改革迫在眉睫。
新形势下，电力系统中发电、用电呈现多元化，在用电负荷自身不确定性的基础上，以风电、光伏为代表的新能源发电比重大幅增加。
然而，由于风光出力的波动性、间歇性及随机性，它们的并网给发电端引入了大量不确定因素，不仅为新能源的消纳带来了极大的困难，也给电网的安全经济运行带来了巨大挑战。
因此，在电力系统经济调度过程中充分计及风光不确定性的影响，对于新形势下电力系统的安全经济运行具有重大意义。
基于此，本文针对目前电力系统经济调度深受新能源出力不确定性影响的新情况，对能有效缓解风光不确定性影响的经济调度策略进行了较深入的研究，从不同角度，采取多种方式结合的手段来应对风光不确定性，主要的工作内容及创新成果体现如下：①基于历史数据，对以风电和光伏为代表的新能源出力时空特性进行深入分析。
详细阐述了新能源出力不确定性的含义，并对其秒级和小时级的出力特性进行了统计分析。
研究了风电及光伏出力在各种时间尺度及不同空间范围内的互补性，并采用spearman相关系数对风光的互补程度进行了表征。
对风电及光伏在不同出力水平下的预测误差率分布进行了正态拟合，求出各出力区间预测误差率概率密度分布函数的期望及标准差，并分析了其分布规律。
最后，对风光预测误差的相关性进行了探究，并分季节求出了风光预测误差的spearman相关系数。
②利用多种异质能源的互补性以及多时间尺度调度模式滚动修正的特点，提出了风光水火等多种异质能源多时间尺度互补的动态经济调度策略。
根据异质能源之间的互补特性将风光水打捆成虚拟电源，并定义负荷跟踪指标N r使虚拟电源出力能很好地追踪负荷曲线。
建立含日前24h计划、日内4h滚动计划以及实时15min计划在内的多时间尺度互补协同调度模型，设置递进修正的弃风弃光约束，使得前一尺度调度计划中风光消纳困难的时段在下一尺度调度计划中具有更大的弃风弃光上调裕度。
电力系统经济调度模型的建立与应用研究
电力系统经济调度模型的建立与应用研究随着电力行业的发展，电力系统经济调度模型成为了电力企业不可或缺的一部分。
经济调度是指利用电力系统运行的技术和管理手段，以达到经济效益最大化和调度质量的最佳控制。
该模型一般由发电计划、输电调度、电网稳定控制和负荷调度四个环节组成，它们为电力企业的调度提供了科学的依据和参考。
电力系统经济调度模型的建立需要考虑多方面的因素。
首先，需要确定电源的组合方式，包括火力发电、水电发电、风电发电和光伏发电，考虑到不同的发电方式在不同的场景下的上下限。
其次，需要考虑负荷的波动情况，以便于进行电源的匹配，确保电网满足负荷需求。
再者，需要考虑到通过有限的调节手段来保证电力系统的安全稳定，避免电网压力高过或低于标准值，同时保证足够的备用容量，储备出现故障时的能够快速恢复的能力，以维持系统的稳定。
开发电力系统经济调度模型时，需要考虑到经济和技术方面的因素。
关于经济因素，最重要的考虑因素是成本，把成本优化作为系统设计目标；而关于技术因素，则需要考虑系统的可靠性、稳定性和效率。
因此，对于电力企业来说，发电计划、输电调度、电网稳定控制和负荷调度这四者之间的关系和如何协调是非常关键的。
在发电计划方面，该模型需要考虑发电容量和发电成本，以保证系统在满足负荷需求的同时，最大程度地降低生产成本。
同时，还需要考虑不同的发电方式能够在不同季节、不同时间段满足负荷的需求，因此，这部分的计算需要非常精细，需要结合历史和实时数据，同时考虑到未来的趋势和变化。
在输电调度方面，主要需要考虑的是输电线路与节点输电功率平衡，为电力系统提供安全的电网运营保障，避免过载和短路等安全问题的出现。
同时，需要考虑分布式发电和储能等新型能源与微电网对系统的影响，通过措施来保持系统稳定。
电网稳定控制是跨越整个电力系统的控制，需要考虑到不同区域之间的协调和数据的整合。
对于技术参数如频率、电压等，需要及时捕捉和记录，并且采取措施确保它们保持稳定。
基于机器学习的电力系统短时预测与调度模型构建
基于机器学习的电力系统短时预测与调度模型构建随着能源需求的不断增长和能源结构的转型，电力系统短时预测与调度成为了现代电力系统运行管理的关键环节。
基于机器学习的短时预测与调度模型能够准确预测电力负荷和电力市场价格，为电力系统的运行调度提供重要参考。
本篇文章将着重介绍基于机器学习的电力系统短时预测与调度模型的构建方法与应用。
一、短时预测模型构建1. 数据采集与预处理：电力系统短时预测的精确性高度依赖于数据的准确性和充分性。
首先，需要收集和整理历史电力负荷数据、天气数据、电力市场价格数据等相关数据。
然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、异常数据处理、数据平滑等操作，以确保数据的质量和一致性。
2. 特征工程：在构建短时预测模型之前，需要从原始数据中提取有意义的特征。
常用的特征包括时间特征（如小时、星期、节假日等）、天气特征（如温度、湿度、风速等）、历史负荷特征（如前几小时或前几天的负荷数据）等。
通过合理的特征工程，可以提高模型的预测准确性。
3. 模型选择与训练：基于机器学习的短时预测模型可以选择多种算法，如回归算法（如线性回归、支持向量回归等）和时间序列模型（如ARIMA模型、LSTM神经网络模型等）。
根据实际需求，选择适合的模型进行训练。
在训练过程中，需要将数据集划分为训练集和验证集，并进行参数调优，以获得较好的预测性能。
4. 模型评估与优化：在训练完成后，需要对模型进行评估和优化。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等。
通过分析模型在验证集上的表现，可以了解模型的预测效果，并对其进行进一步优化。
5. 模型部署与应用：完成模型评估和优化后，可以将模型部署到实际电力系统中进行应用。
通过实时采集的负荷数据和天气数据，结合训练好的模型，可以实现对未来几小时或几天的电力负荷和市场价格进行准确预测。
预测结果可以为电力系统的运行调度提供重要参考，优化供需匹配，提高电力系统的运行效率。
电力系统动态环境经济调度问题的建模与求解
电力系统动态环境经济调度问题的建模与求解一、引言电力系统是现代社会的重要基础设施之一，其稳定运行对于国家经济发展和社会安全具有重要意义。
随着能源消费结构的变化和清洁能源的推广，电力系统面临着越来越复杂的动态环境和经济调度问题。
因此，建立合理的电力系统动态环境经济调度模型并求解成为当前研究热点之一。
二、电力系统动态环境经济调度问题1. 电力系统动态环境电力系统动态环境包括天气、负荷、供给等多方面因素。
其中，天气因素如气温、风速、日照等对于可再生能源发电量产生影响；负荷因素如工业用电量、居民用电量等对于系统负荷产生影响；供给因素如火力发电、水力发电等对于系统供给产生影响。
2. 电力系统经济调度电力系统经济调度是指在满足用户需求和保证安全稳定运行的前提下，通过合理配置各种资源（如燃料、水资源等）和优化调度各种设备（如机组、换流站等），实现电力系统的最大化经济效益。
3. 电力系统动态环境经济调度问题电力系统动态环境经济调度问题是指在考虑天气、负荷、供给等多方面因素的影响下，通过合理配置各种资源和优化调度各种设备，实现电力系统的最大化经济效益。
该问题需要综合考虑多种因素，并且需要实时调整，因此具有一定难度。
三、建模与求解方法1. 建模方法电力系统动态环境经济调度问题可以采用多种建模方法，如线性规划、非线性规划、整数规划等。
其中，整数规划方法可以更好地考虑设备状态离散化和约束条件等问题。
2. 求解方法求解电力系统动态环境经济调度问题可以采用多种方法，如遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
其中，遗传算法因其全局搜索能力和优秀的收敛性能而被广泛应用于该问题的求解中。
四、案例分析：基于遗传算法的电力系统动态环境经济调度求解1. 建立数学模型为了更好地说明建模过程，这里以某电力系统为例，建立数学模型。
假设该电力系统包含3个火力发电机组和2个水力发电机组，其中火力发电机组的最大出力分别为200MW、300MW和400MW，水力发电机组的最大出力分别为100MW和200MW。
电力系统经济调度模型与算法研究与实现
电力系统经济调度模型与算法研究与实现随着社会经济的快速发展和电力需求的不断增长，电力系统的经济调度变得愈发重要和复杂。
在保障电力供应的同时，如何提高电力系统的效益和降低能源成本成为了现代电力系统运营的核心任务之一。
因此，电力系统经济调度模型与算法的研究与实现具有重要的理论和实际意义。
1. 电力系统经济调度模型的概述电力系统经济调度模型是指通过建立数学模型，以优化电力系统的调度策略为目标，实现电力的经济供应和合理利用。
这一模型的主要目标是在满足电力需求的前提下，最大限度地降低发电成本、减少网络损耗，并保证电网的安全稳定运行。
经济调度模型通常涉及到火力发电、水力发电、新能源发电、储能设备等多种电源的协同调度问题。
2. 电力系统经济调度模型的关键要素电力系统经济调度模型的建立不仅需要对电力供给和需求的特点进行分析，还需要考虑诸如电力市场环境、电力价格、能源资源的可利用性等多个因素。
常见的模型关键要素包括：发电成本模型、电力负荷模型、电力市场模型、输电网损耗模型以及环境约束等。
3. 电力系统经济调度算法的分类为了解决电力系统经济调度问题，研究人员提出了多种不同的算法。
常见的算法包括线性规划、整数规划、动态规划、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法在不同的场景和问题中有着不同的适用性和效果。
4. 电力系统经济调度模型与算法的研究进展近年来，随着电力系统的发展和技术进步，电力系统经济调度模型和算法的研究也取得了长足的进展。
在发电端，新能源和储能技术的广泛应用为电力系统的经济调度提供了更多的选择和灵活性。
在负荷端，智能电网技术的发展使得电力需求的预测和管理更加准确和高效。
在算法方面，进化算法和混合算法的应用拓宽了经济调度问题的求解空间。
5. 未来电力系统经济调度模型与算法的研究方向尽管电力系统经济调度模型与算法已经取得了一定的研究进展，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。
首先，随着电力系统的规模不断扩大，模型的复杂度也会大幅增加，对算法的求解能力提出了更高的要求。
电力系统短时预测模型构建与优化
电力系统短时预测模型构建与优化概述：电力系统短时预测对于电力行业的运营和规划具有重要意义。
合理准确的短时预测可以帮助电力系统管理者进行负荷调度、资源优化和市场分析等决策，提高能源利用效率和供电可靠性。
本文将介绍电力系统短时预测模型的构建与优化方法，以实现高精度的负荷预测。
一、数据收集与预处理在构建短时预测模型之前，首先需要收集并预处理大量的电力系统数据。
这些数据包括历史负荷数据、天气数据、经济指标等。
通过对这些数据的分析和处理，可以挖掘出与负荷变化有关的关键特征，为后续的模型构建提供支持。
1. 历史负荷数据历史负荷数据是构建短时预测模型的基础。
通过收集过去一段时间的负荷数据，可以分析负荷的季节性、周期性和趋势性变化，为未来的负荷预测提供参考。
同时，对历史负荷数据进行平滑处理和缺失值填充等预处理操作，以保证数据的完整性和准确性。
2. 天气数据天气是影响电力负荷的重要因素之一。
通过收集气象局提供的天气数据，包括温度、湿度、风速等指标，可以分析天气与负荷之间的关系。
预处理天气数据时，需要进行插值、滤波等操作，以消除异常值和噪声，确保数据的可靠性。
3. 经济指标电力负荷与经济活动之间存在密切关系。
收集和处理与经济发展有关的指标，如国内生产总值、工业产值等，可以帮助分析电力负荷与经济之间的相关性。
对经济指标进行归一化处理和特征选取，可以减小模型训练的复杂度和冗余度。
二、模型选择与构建在电力系统短时预测中，常用的模型包括传统统计模型和机器学习模型。
合理选择和构建模型，是提高预测精度的关键。
1. 传统统计模型传统统计模型中，常用的有回归模型、时间序列模型等。
回归模型通过建立负荷与相关因素之间的线性关系，进行负荷预测。
时间序列模型则根据历史负荷数据的趋势、周期和季节性等特征，进行未来负荷的预测。
在选择和构建传统统计模型时，需要考虑数据的特性和模型的复杂程度，以及模型的适应性和泛化能力。
2. 机器学习模型机器学习模型利用算法和数据的模式识别能力，进行负荷预测。
电力系统经济调度模型的构建与分析
电力系统经济调度模型的构建与分析近年来，随着社会经济的不断发展和电力需求的不断增长，电力系统的经济调度越来越受到重视。
电力系统是指用于发电、输电、配电和使用电能的设备和系统的总称，经济调度模型是指通过数学方法对电力系统进行优化调度的模型。
在这篇文章中，我们将介绍电力系统经济调度模型的构建与分析。
一、电力系统的调度电力系统作为现代社会生产和生活中不可或缺的基础设施之一，其稳定运行和合理调度至关重要。
电力系统的调度，是指对发电机组、变电站、输电线路等各个设备进行合理运行，以满足现有负荷需求、保证电网安全和稳定运行的过程。
电力系统的调度分为日调度和实时调度两个阶段。
其中日调度是指对电力系统进行运行计划的编制和控制，实时调度则是指根据运行计划和实际负荷需求，对电力系统进行实时调节和控制。
二、电力系统经济调度模型的构建电力系统经济调度模型是通过对电力系统各个环节进行建模和优化，实现电力系统稳定运行和成本最小化的目的。
其基本思路就是建立一个数学模型，通过对运行数据的收集和处理，对电力系统中各个设备之间的相互作用和影响进行建模和优化。
下面我们将介绍电力系统经济调度模型的构建过程。
1.电力系统数据统计和处理电力系统经济调度模型的构建过程需要收集和处理大量的运行数据和历史数据。
这些数据包括发电机组的发电功率、负荷变化率、燃料成本、运行费用等信息，输电线路的电阻、电感、绝缘等级、传输能力等信息，以及各个设备的调度计划和调度执行情况。
通过对这些数据进行分析处理，可以对电力系统的运行状况和节能优化进行排查和分析。
2.电力系统建模电力系统建模是指将电力系统中各个设备之间的运行情况和相互影响，通过建立一个数学模型进行量化分析。
电力系统建模的核心是建立设备之间的运行关系和负荷需求之间的数学模型。
其中，发电机组的模型可以通过建立燃料消耗和发电功率之间的关系，输电线路的模型可以通过建立传输能力和损耗之间的关系，电力负荷的模型可以通过统计负荷需求和负荷预测之间的差异来建立。
《2024年风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》范文
《风电功率预测不确定性及电力系统经济调度》篇一一、引言随着风能作为一种清洁、可再生的能源越来越被重视，风电在电力系统的占比也在逐步提高。
然而，风电的随机性和波动性带来的功率预测不确定性问题，给电力系统的经济调度带来了新的挑战。
本文将探讨风电功率预测的不确定性及其对电力系统经济调度的影响，并提出相应的解决策略。
二、风电功率预测的不确定性风电功率预测的不确定性主要来源于以下几个方面：1. 自然环境的随机性：风速和风向的随机变化是导致风电功率预测不确定性的主要原因。
风速的变化受地形、气候等多种因素影响，预测模型很难准确捕捉这些变化。
2. 预测模型的不完善：现有的风电功率预测模型大多基于历史数据和气象数据，但由于气象条件的复杂性和预测模型的局限性，预测结果往往存在一定的误差。
3. 电力系统运行的影响：电力系统的运行状态、负荷需求等因素也会对风电功率的预测产生影响。
三、电力系统经济调度的挑战风电功率预测的不确定性给电力系统的经济调度带来了以下挑战：1. 发电计划的制定：由于风电功率的随机性和波动性，使得发电计划的制定变得困难。
如果发电计划过于保守，将导致能源浪费和系统运行效率低下；如果过于冒险，则可能导致电力供应不足。
2. 电力市场的价格波动：风电功率预测的不确定性会导致电力市场的价格波动，影响电力市场的稳定运行。
3. 电力系统的安全稳定：在电力系统运行过程中，需要保证电力系统的安全稳定。
然而，风电功率的随机性和波动性可能对电力系统的稳定运行造成威胁。
四、应对策略为了应对风电功率预测的不确定性和电力系统的经济调度问题，可以采取以下策略：1. 优化风电功率预测模型：通过改进预测模型、引入更多的气象因素和地形因素等，提高风电功率预测的准确性。
2. 引入储能技术：通过引入储能技术，可以在风力发电高峰期储存电能，在电力需求高峰期释放电能，从而平衡电力系统的供需关系。
3. 灵活的发电计划制定：根据风电功率的预测结果和实际运行情况，灵活地制定发电计划，以适应电力市场的需求和电力系统的运行状态。
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第38卷第14期电力系统保护与控制Vol.38 No.14 2010年7月16日Power System Protection and Control Jul. 16, 2010 计及风电成本的电力系统短期经济调度建模任博强1，彭鸣鸿1，蒋传文1，栾士岩1，林海涛1，李 磊2，赵 岩2（1.上海交通大学电气工程系，上海 200240；2.上海市电力公司电力交易中心，上海 200122）摘要：与传统发电方式相比，风力发电具有无煤耗和无污染的优势，但风速的间歇性和不确定性使得大容量风电并网后会给电力系统的安全性和稳定性造成了影响。
将风速的不确定性量化为风电成本纳入到短期调度模型中，同时考虑到风电的不足和盈余对于调度策略的影响及风能无污染的优势，在模型中还分别加入了备用罚函数、风电盈余罚函数和污染评估罚函数，从而建立了计及风电成本的电力系统短期调度模型。
在优化方法方面，依据混沌理论，将免疫算法和粒子群算法相结合，建立了基于人工免疫系统的混沌粒子群算法（ICPSO），通过混沌初始化和浓度的控制，克服了粒子群易陷入局部最优解的劣势，并在仿真中证明了其有效性。
关键词：风速；风电成本；电力系统；短期调度；人工免疫；粒子群法Short-term economic dispatch of power system modeling considering the cost of wind powerREN Bo-qiang1，PENG Ming-hong1，JIANG Chuan-wen1，LUAN Shi-yan1，LIN Hai-tao1，LI Lei2，ZHAO Yan2（1. Department of Electric Power Engineering，Shanghai Jiao Tong University，Shanghai 200240，China；2. Electric Power Transaction Center，Shanghai Municipal Electric Power Company，Shanghai 200122，China）Abstract：Compared with the traditional power generation，wind power has the advantages of no coal consumption and free pollution．However，because of intermittent and uncertainties of wind speed，grid will exist potential security and stability when large-capacity wind power integrating it．This paper quantifies the uncertainty of wind speed for the cost of wind power into a short-term scheduling model．At the same time，considering the impact of insufficiency and surplus of the wind power to scheduling strategy and its advantages of non-polluting，the reserve-penalty function，surplus-penalty function and pollution assessment of penalty function are joined in the short-term scheduling of power system model To． overcome the inferior local optimal solution of the particle swarm，this paper combines the chaos theory，manual immunity theory and particle swarm optimization to create an effective method—immune chaotic partical swarm optimization（ICPSO）．The simulation of system verifies the feasibility of models and algorithms．This work is supported by Chinese National Programs for High Technology Research and Development(863) (No.2007AA05Z458).Key words：wind speed；cost of wind； power system；short-term economic dispatch；manual immunity；particle swarm optimization algorithm中图分类号： TM73 文献标识码：A 文章编号： 1674-3415(2010)14-0067-060 引言经济调度（Economic Dispatch, ED）问题考虑的目标主要是寻求在满足负荷需求的情况下使得成本最小的合理发电方式，即一种可以从可用发电机中找到最优分配的方法。
在广泛使用替代能源之前，ED问题只包括传统的火电机组，这些机组需要消基金项目：国家863高技术基金项目（2007AA05Z458） 耗大量的不可再生能源并排放CO2，SO2和NO x等污染气体。
在当前金融危机和环境日益恶化的形势下，显然急需寻找能够替代传统能源的新能源形式，而风能就是这种新能源的代表之一。
但不幸的是从风电场输入的风能很难预测，使得风电机的输出电能并不能按照人们所预期的那样进行调度分配，并且风能的间歇性和随机性也会在大容量风电并网后给整个电网带来安全稳定性威胁，所以有必要研究一种含风电场的合理的经济调度节能方案。
- 68 - 电力系统保护与控制ED 问题主要包括长期经济调度和短期经济调度问题，本文主要研究含风电场的电力系统短期经济调度问题，即以一天24小时为周期，计算含风电机组的最佳机组组合安排。
对于含风电场的短期调度模型，国内外研究员也做了相关的研究。
Bouffard和 Galiana 利用期望社会成本[1]的概率函数将风电的不确定性量化为数学函数纳入到调度模型中进行优化；文献[2-3]考虑到风能是清洁能源，在调度模型中增加了环境污染指标函数，建立了多目标调度模型进行优化。
本文为了反映风速不确定性对电网产生的威胁，将以风速预测结果为依据来计算风电综合成本，同时考虑到风电量的不足与盈余对经济调度的影响，在ED 模型中添加了备用罚函数和盈余罚函数，建立了多随机变量的经济调度模型。
与传统发电方式相比，风力发电几乎不排放任何污染性气体，所以模型中还添加了污染气体评估模型。
经济调度优化算法主要包括拉格朗日法[4]、直接搜索法[5]等传统算法和模拟退火法[6]、遗传算法[7]、粒子群法[8-9]等智能算法，本文采用了基于人工免疫系统的混沌粒子群算法（Immune Chaotic Particle Swarm Optimization ， ICPSO ），通过对粒子群浓度的控制使得其寻优速度和结果都得到了明显的改善。
1 含风电场的电力系统短期经济调度建模1.1 常规发电机模型由于风能不需要消耗化石燃料，所以在电力系统经济调度建模中只考虑常规火电机组所消耗的能源成本。
同时由于风电的间歇性和随机性使得机组启停调度策略发生了改变，所以将常规机组的启停成本加入到经济调度目标函数中，目标函数如下： ()()()()G,cost G,11{(11)}TNi i i i i t i f U t F P t U t STC t ==⎡⎤=+−−⋅⎣⎦∑∑（1）式中：N 为火电机组总数；T 表示研究周期的小时数，在短期调度中一般以24小时为一个周期；()i U t 为机组i 在t 时刻的状态，()1i U t =表示运行状态，()0i U t =表示停运状态；G,()i P t 为t 时刻第i 台发电机组的输出功率；()i STC t 为火电机组的启停成本；[]i F i 为机组i 的煤耗成本，在不考虑机组的涟漪效应的情况下，采用二次函数来表示，其计算公式如下：()()()2G,G,G,i i i ii i i F P t a Pt b P t c ⎡⎤=++⎣⎦ （2）式中：i a ，i b ，i c 分别为成本函数的系数。
1.2 风力发电机模型虽然风力发电不计煤耗，但风电场的建设费用及其维护成本仍然使得风电的上网电价高于常规机组，严重阻碍了风电的发展。
考虑到风速的不确定性，参照文献[10]，本文将风速预测结果加入到了风电运行成本函数中，其数学模型如下：W,cost W W,cost f C gF = （3） 其中：W C 表示风电场的总装机容量；W,cost F 为风电的发电成本电价，其值由发电厂商决定；g 为风电的利用系数，即容量系数，其值是平均输出功率与额定功率之比[11]，其公式如（4）所示：W,averageW,rating P g P =（4） 其中：W,rating P 是风电机的额定输出功率；W,average P 是一天中每个小时的风电平均功率输出功率，是由风电机输出特性和风速概率密度乘积的积分决定的，参照Growian 风力涡轮型风力发电机输出特性，其公式如（5）所示。
oiW,average W ()()d v v P Y v Y v v =∫ （5）其中：()Y v 是为风电机输出特性，鉴于风速的线性模型更接近于实际情况，所以本文建立了含风速的隶属函数作为风机的输出特性方程，如式（6）。
()i o i W,rating i r r i W,rating r o 0v v v v v v Y v P v v v v v P v v v ⎧<>⎪−⎪=<<⎨−⎪⎪<<⎩或 （6） 其中：i v 、o v 、r v 分别为切入风速、切出风速和额定风速；W ()Y v 为风速概率密度函数。
本文以二维经典Weibull 分布为例来计算风速概率密度函数，其计算公式如式（7）。
()1W ()kk v c k v Y v ec c −⎛⎞−⎜⎟⎝⎠⎛⎞⎛⎞=⎜⎟⎜⎟⎝⎠⎝⎠（7）其中：v 为风机某高度处的风速变量；k ，c 分别为风机某高度处的形状参数和尺度参数，在这里不考虑风机高度引起的变化，其计算公式如式（8）~（9）。