电网风电出力特性分析
广东电网风电出力特性分析及其经济性评价
贵州电网风电出力特性研究
Mi : '|.二-j
0.2
图4贵州电网风电日出力特性 Fig- 2 Diurual output chaectedsties of wind
power in Guizhou grid
结果 ：①全省
个
的逐日同时率
化趋势相似,但全省 同
化曲线较单个
。②不同地区冈
日同 相关性一般,这主要是由于贵州山地风电
能减排的贡献，文献［13］对 进行了 分析°
的分布特性
年来，随着风、光、水、火储多能
的
以及我国并
、光伏的规模化发展，学者
们开始研究多电源联合运行对 的影响。文献
：14］以西北
规火
峰
行
础，分析 常
以及影响水
能力的主
要因素，文献：15］以 过典型日负荷晚高峰
峰
确定
础，提出通 装机、负荷午高
峰 确定光伏装机的
较小。
贵州
日特性主要是由中国西南
低层大风现象决定的[1],贵州西侧的印孟低压通常
在下
较大发展，向东南 长
进，促
副 高压 的气压
大，因此，贵
州 通常夜晚较大，白天较小网。贵州
日 特性如图4所示。 2.1.4同时率研究贵州电网风电场均处于较大
水 ，发
各
装机容量的比
例，对于研究
的能 分必要。
221—2010年贵州全省
Key wcrOs: 5utuut charactedstice; eadpcita benefit; 7nthnt distridution; peag UaS requlation charactedstice
2引言
贵州位于云贵高原斜坡上，属于亚热带季风气 候，全省东半部全年在湿润的东南季风区内，西半 部处于东南季风区向西南季风区的过渡地带［］。 从全省风能资源总体看，中、西部优于东部，冬、春 季节优于夏、秋季节。截至2020年2月底，贵州电 网风电已投运装机容量54万kW,核准在建装机容 量103万kW。根据有关规划，贵州全省风电装机容
风电出力特性研究及其应用
风电出力特性研究及其应用一、风电出力特性研究1. 风能资源的空间和时间分布特性风能资源的空间和时间分布特性是影响风力发电出力特性的关键因素。
在不同地理位置、不同海拔高度和不同季节，风速和风向的分布都呈现出明显的不同。
通过对风速和风向的测量和分析，可以揭示风能资源的空间和时间分布规律，为风力发电的布局和运营管理提供科学依据。
2. 风机的功率曲线风机的功率曲线是描述风机输出功率与风速之间的关系的重要指标。
通常情况下，风机的输出功率与风速的关系呈现出一定的特定曲线，即在一定的风速范围内，风机的输出功率随着风速的增加而逐渐增加，达到额定功率后则保持稳定。
研究风机的功率曲线可以为选择合适的风机型号和确定风机的运行工况提供依据。
3. 风电场的发电系数发电系数是描述风电场整体发电效率的重要指标之一。
它反映了风电场实际发电量与理论最大发电量之间的比值，是评价风电场整体发电效率和运行水平的重要依据。
通过对风电场的发电系数进行研究和分析，可以发现风电场的发电效率和运行状况，为风电场的管理和优化提供依据。
1. 风电场的布局规划风电出力特性的研究对于风电场的布局规划非常重要。
通过对风能资源的空间和时间分布特性以及风机的功率曲线进行分析，可以选择合适的风电场布局方案，以最大程度地利用风能资源，提高风电场的发电效率和经济效益。
2. 风电场的运营管理风电出力特性的研究对于风电场的运营管理具有重要意义。
通过对风电场的发电系数进行分析，可以了解风电场的发电效率和运行状况，及时发现和解决运行中出现的问题，保障风电场的安全稳定运行。
3. 风电功率预测基于对风电出力特性的研究，可以建立风电功率预测模型，预测未来一定时间段内风电场的发电功率，为电网调度和风电场的运营管理提供依据。
三、结语风电出力特性的研究及其应用具有重要的理论和实际意义。
通过深入研究风能资源的空间和时间分布特性、风机的功率曲线以及风电场的发电系数，可以为风力发电的布局规划、运营管理和电力系统的稳定运行提供科学依据和数据支持。
风力发电出力相关性分析
风力发电出力相关性分析摘要：近年来新能源项目不断实施大规模并网，对电力系统有效调整频率、调整峰值、调度等多个层面影响较大，致使电网调度过程中难度增加。
对于电力系统来说，由于风力发电存在随机波动性强、可控制低等缺陷，造成处理控制能力弱化，不能实现负荷的精准预测，导致风力发电大规模并网后稳定性、电能质量及其电能调度等方面都存在一定缺陷，降低了电网安全运行系数。
因此，必须从不同时间、空间来挖掘风力发电出力相关数据，全方面了解风力发电并网特性，为分析并网困境提供可靠的数据支撑。
风能和太阳能发电具有互补性，风光互补发电系统作为可再生能源利用的一种形式，有着广泛的应用前景。
对于常规电网不能到达的偏远地区，风光互补发电系统是解决电力供应问题的一种手段。
关键词：风力；发电；相关性风力发电将可再生的清洁风能转化成电能，发展风电是低碳能源转型的重要途径。
风速是一个随时间变化的量，因而风电场出力波动性如何得到抑制是大型风电基地建设必须考虑的问题。
早期风电场的波动由电网的可接纳性予以缓解，而今随着新能源装机容量的增加，源端配置储能等自身缓解波动性的要求逐渐被提出。
而通过风电场自身的组合缓解出力的波动性，则是一种较为经济的方法。
一、风电出力特性1、风电出力的波动性和不确定性。
风能的随机性、分散性以及风电机组的特性导致了风电出力的波动性：风能的随机性：风速受气候地形等自然因素的影响一直处于变化状态；风能的分散性：风能的功率密度较低，分布于广阔的空间范围；风电机组自身条件的限制：对于绝大多数风电机组来说，自身运行和控制性能还是不够完善，功率波动的抑制能力有待加强。
风电出力的随机性和模糊性导致了风电出力的不确定性。
随机性是由风能的随机性造成的，由于风速的变化导致了风电出力会在零到风电机组的额定功率之间变化，加剧了风电机组出力的不确定性；由此带来的后果是风电出力的难以预测性，现有的风电出力预测方法精度不够，可靠程度不高，难以精准地预测风电机组的功率变化，导致了风电出力的模糊性。
黑龙江省电网如何提高吸纳风电能力的分析和建议
( P ower M anagem ent and Communication Center of H e ilongjiang E lectr ic Powe r Com pany, H arbin 150090, Ch ina)
平原地区, 风能资源易于开发。
对风电运行数据进行详细统计, 统计了 2009年 1月 1日至 8月 31日的 EMS数据, 统计时间间隔为 5 m in, 共 69 984个点的数据。 2. 1 风电场出力概率特性
统计得出全网及每个风电场的出力概率 (其中 2009年 1- 4月份部分日期在低谷时段切除了部分 风电 )。风电场出力低于额定功率 10% 的累计概率 为 38. 57% , 出力超过 50% 的概率为 9. 89% , 出力超
53
随着国家可再生能源政策的出台, 低碳排放, 发展清洁能源, 可持续发展已成为国策。风电无疑 是大力推广的可再生能源之一。在国家政策的鼓 励下, 目前风电呈现出装机容量发展迅猛, 接入系 统研究和运行控制措施不到位的局面, 又由于风电 的调蜂特性和发电的无规律性, 影响电网的安全运 行, 也制约了吸纳风电的接入能力。
Abstr act: In accordance w ith a large amount of statistical ana lysis, th is paper successfully finds the output probabil ity and operat iona l features of H e ilongjiang w ind power, analyzes how w ind powers a ffects H e ilongjiang grid and wha t ma in ly b locks the deve lopment ofw ind power, forecasts the absorptive capab ility, be fore the year of 2015, of w ind power in H e ilongjiang grid and gives advices on how to enhance the absorptive capab ility. K ey w ord s: w ind power; statistica l ana lysis; absorptive capab ility
风电出力特性研究及其应用
风电出力特性研究及其应用风力发电是一种清洁、可再生的能源，其发展受到了全球各国政府和社会的广泛关注和支持。
随着风电装机容量的不断增加，风电出力特性的研究和应用也变得越来越重要。
本文将就风电出力特性的研究现状、影响因素和应用进行介绍和分析。
一、风电出力特性的研究现状风电出力特性是指在一定的时间尺度内，风力发电机组的发电功率与风速之间的关系。
通常情况下，风速越大，发电功率也就越大，但是风电出力特性并不是简单的线性关系，而是受到多种因素的影响。
目前，对于风电出力特性的研究主要包括以下几个方面：1. 风力发电机组的功率曲线特性：风力发电机组的功率曲线是指在不同的风速下，发电机组的发电功率输出情况。
一般来说，风力发电机组的功率曲线呈现出“S”型曲线，即在较低的风速下，发电功率较小；在中等风速下，发电功率迅速增加；当风速达到一定值后，发电功率趋于稳定。
2. 风场的风速分布特性：风速分布是指在一定时间尺度内，不同风速的出现频率和持续时间。
通过对风速分布进行统计和分析，可以揭示出不同季节、不同气象条件下的风场特性，为风电出力的预测和规划提供依据。
3. 风电出力的波动特性：由于风速的不稳定性和不确定性，风电出力也呈现出较大的波动性。
研究风电出力的波动特性，可以为风电系统的运行和管理提供支持。
4. 风电出力与系统可靠性：风力发电机组的可靠性是风电系统设计和运行的重要指标之一，研究风电出力与系统可靠性的关系，可以为风电场的运行和维护提供技术支持。
二、影响风电出力特性的因素风电出力特性受到多种因素的影响，包括外部气象条件、风电设备的性能特性和运行管理等方面。
以下是一些常见的影响因素：1. 风速和风向：风速和风向是直接影响风电出力的主要因素。
风速越大，风电出力也就越大；而风向的变化也会影响风电出力的稳定性和波动性。
2. 风机型号和设计特性：不同型号和设计特性的风力发电机组在不同风速条件下的出力特性可能存在差异，如功率曲线的斜率、启动风速等。
风电典型出力曲线
风电典型出力曲线摘要：一、风电概述1.风电的概念2.风电在我国的发展现状二、风电典型出力曲线1.风电出力曲线的定义2.风电出力曲线的特点3.风电出力曲线的影响因素三、风电出力曲线的应用1.电力系统调度2.风电并网运行3.风电消纳策略四、提高风电消纳的措施1.完善电网结构2.提高风电预测技术3.制定合理的调度策略正文：风电典型出力曲线是指在一定时间内，风电发电量随时间的变化情况。
风电出力曲线是风电场并网运行的重要组成部分，对于电力系统的调度、风电并网运行以及风电消纳策略的制定具有重要的指导意义。
风电出力曲线的特点主要表现在以下几个方面：1.间歇性：风电出力受风速影响，风速不稳定导致风电出力波动较大。
2.随机性：风电出力受气象条件影响，难以准确预测。
3.反调峰性：当电力系统负荷高峰时，风电出力可能处于低谷，而负荷低谷时，风电出力可能处于高峰。
风电出力曲线的应用主要体现在以下几个方面：1.电力系统调度：通过分析风电出力曲线，可以合理安排发电机组的启停和出力调整，确保电力系统的安全稳定运行。
2.风电并网运行：风电出力曲线的分析有助于优化风电场并网运行方式，减少并网运行对电力系统的影响。
3.风电消纳策略：通过研究风电出力曲线，可以制定合理的消纳策略，提高风电消纳能力。
为了提高风电消纳能力，可以采取以下措施：1.完善电网结构：加强电网建设，提高电网的输电能力和稳定性，为风电消纳创造条件。
2.提高风电预测技术：通过技术手段提高风电出力的预测精度，为电力系统调度和风电消纳提供准确的信息支持。
3.制定合理的调度策略：根据风电出力曲线，合理安排发电机组的运行方式，充分利用风电资源。
总之，风电典型出力曲线对于风电的消纳具有重要意义。
广东电网风电出力特性分析及其经济性评价
分区分片划分和 多风 电场运行模拟技术 ， 定量分析 了广 东规模风电的 出力特性 和容 量效益。研究表明 ， 规模 风电接入将 增大 系统调峰 需求，需要在 电网规划建设和风电配套政 策制订 方面引起足够重视。从 系统运行成本、煤耗 、污染物排放
等 多个角度进行 的经济性评价显示 ， 尽管规模 风电接入 对常规机组替代作 用相对有限 ， 对于广 东节能减排 与低碳发展 但
具 有 重要 意 义 。
关 键 词 ：规 模 风 电 ；运行 模 拟 ；风 电 出 力特 性 ；容 量 效 益
Ａｎａｙｓｓｏ ｈ ｌ ｉ ｎ ｔ ｅＣｈａ ａ ｔ ｒｓｉｓｏ ｉ ｗ ｅ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ ｆ Ｗ ｎｄ Ｐｏ ｒＯｕｔ ｎ Ｇ ｕａ ｄ ｎｇ Ｐｏ ｒ ｐｕｔｉ ｎｇ ｏ ｗｅ
ｐ ｗ ｒ ｕｐ ｔ ｎ ｓ ｃ ｎ ｍｉ ｅａｕｔ ｎｉ Ｇｕｎ ｄ ｎ ｏ ｒ ｒ Ｇ Ｇ ． ｈ ｓｌ ｏ ａ ｔ ｉ ｅｒｔ ａ ａ ｅｓａｅ ｆ ｎ ｏ ｅ ｔｕ ｄｉ ｏ ｏ ｃ ｖｌａｉ ａ ｇ ｏ ｇＰ ｗｅ Ｇ ｉ Ｐ ）Ｔ ｅｒ ｕｔ ｓ ｗ ｔ ｔｏ ｎ ｇａｅ ｒ ｃｌ ｏ ｄ ｏ ａ ｔｅ ｏ ｎ ｄ（ ｅ ｓｈ ｈ ｔ ｌｇ ｗｉ
ｐ ｗｅ ｎ ａ ｐ ｗｅ ｙ ｔ ｍ ｎ ｒ ａ ｅ ｈ ｅ ｕ ｒ ｍｅ ｔ ｏ ｅ ｋ ｌ ａ ｅ ｕ ａ ｉｎ ｏ ｅ ｓ ｓｅ Ｓ ｒ ａｌ ｈ ｔｉ ｍｕ ｔｂ ｏ ｓｄ ｒ ｄ ｏ ｒ ｉ ｏ ｒ ｓ ｓｅ ｉｃ ｅ ｓ ｓ ｔ ｅ ｒ ｑ ｉ ｅ ｎ ｆ ｐ ａ ｏ ｄ ｒ ｇ ｌｔ ｆ ｔ ｙ ｔ ｍ Ｏ ｇ ｅ ｔ ｔ ａ ｔ ｏ ｈ ｙ ｓ ｅ ｃ ｎ ｉｅｅ
Ｇｒ ｄ ａ ｔ ｏ ｍ ｉ ａ ｕａ ｉ ｎ ｉ ｎｄ Ｉ ｓＥｃ ｎｏ ｃＥｖ ｌ ｔｏ
山西电网风电出力特性及消纳形势分析
山西电网风电出力特性及消纳形势分析任爱平;李旭霞;胡迎迎【摘要】根据2013年山西风电5 min间隔出力及电网负荷8760 h数据，分析了山西风电的出力特性，主要包括与风电消纳相关的年特性、日特性、保证容量系数、有效出力系数、调峰特性，可为远期的风能开发规划及风电消纳能力提供参考。
在此基础上，结合“十三五”期间山西风电开发规模以及电网规划，对山西电网风电消纳形势进行了研究探讨。
%According to a whole-year output data of Shanxi wind power ( every 5-minute interval data and 8 760 hours load data), this paper has analyzed the wind power characteristics related with wind power accommodation, mainly including the seasonal and daily features, ensured capacity, effective power and peaking characteristics of Shanxi wind power,which can provide reference for long-term planning of wind source development and wind power accommodation. Finally, the capability of Shanxi wind power accommodation is explored combining with the wind power development scale and power grid planning during the Thirteenth Five Years period.【期刊名称】《山西电力》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】4页(P41-44)【关键词】风电;出力特性;规划;消纳【作者】任爱平;李旭霞;胡迎迎【作者单位】国网山西省电力公司经济技术研究院，山西太原 030001;国网山西省电力公司经济技术研究院，山西太原 030001;国网山西省电力公司经济技术研究院，山西太原 030001【正文语种】中文【中图分类】TM614发展风电等可再生能源是我国能源战略调整的重大决策，在国家节能减排及鼓励扶持可再生能源产业等政策的激励下，山西省风电进入了快速发展时期。
甘肃酒泉风电出力特性分析
2、改进调度和控制系统：通过引入先进的预测技术和优化算法，可以更准 确地预测风速变化，从而更好地调度和控制风电出力。
3、发展新型储能技术：政府和企业应加大对储能技术研究的投入，鼓励创 新，推动电池储能、抽水蓄能等技术的进一步发展，以满足大规模海上风电的消 纳需求。
4、能源多元化发展：除了改进电网基础设施、调度和控制系统以及发展储 能技术外，还可以通过能源多元化发展来提高海上风电的消纳能力。例如，可以 将海上风电与海洋能、潮汐能等其他可再生能源相结合，实现能源的互补和优化 利用。
甘肃省酒泉市地处巴丹吉林沙漠边缘，风能资源丰富，是我国重要的风电基 地之一。近年来，酒泉地区风电装机容量逐年上升，但与此同时，风电发电的不 稳定性对电网的影响也日益凸显。
二、酒泉风电出力特性研究
本次演示通过对酒泉地区多年的测风数据和实际运行数据进行研究，全面分 析了酒泉风电基地的出力特性。研究结果显示，酒泉风电基地的风电出力在大部 分天内会有在接近零出力与额定出力之间变化的现象。日平均出力的波动范围很 大，最小值接近于零，最大值则可以达到额定出力。
二、发掘背景与目的
甘肃酒泉西沟村魏晋墓的发掘工作始于2019年。该项目的目的是深入了解魏 晋时期的社会生活、文化习俗以及死亡观念。通过发掘墓葬，我们可以获取关于 这个时期人民的生活方式、埋葬习俗和社会结构的重要信息。
三、发掘过程与发现
在发掘过程中，我们发现了大量的陶器、石器、玉器、铜器等随葬品。这些 物品表明了魏晋时期的文化特色和工艺水平。此外，我们还发现了大量的壁画和 画像砖，这些图像生动地描绘了当时的生活场景和社会风貌。
5、政策支持：政府可以通过出台相关政策来支持海上风电的发展。例如， 可以提供税收优惠、贷款担保等政策来鼓励企业和个人投资海上风电项目。此外， 还可以通过制定严格的碳排放政策来推动海上风电的发展。
概率密度法在风电功率波动特性分析的应用
• 54•风力的不确定性和波动性，使得风电具有不确定性，这给电网的安全与运行带来了诸多问题。
研究风电波动特性，可以有效地提高风能所占发电比例的同时，确保电网运行的的稳定性。
而核密度估计法研究是挖掘风力出力的特征的重要一种方法，本文对风电出力核密度方法在风电波动特性分析上的运用进行了一个归纳与总结，并分析了其优缺点。
1 引言能源与人类的发展息息相关，当今人类社会主要是使用化石能源。
因为化石能源是一种不可再生能源，总量短时间内难以增加，使用化石能源不仅仅是意味着化石资源总量减少，并且在消耗的过程中，会引发环境污染。
所以，当今社会，提倡使用风光水等可再生能源。
挖掘风力出力波动特征，可以增加风电上网率，并降低风电成本，增加系统稳定性。
概率密度函数法是研究风功率波动特性的一种重要方法，可以有效地分析风电出力的随机性和不确定性。
其主要通过通过某一种分布函数模型，去拟合风波动指标量的概率分布曲线，从而描述风电波动特性。
目前，已有大量的分布函数用来描述风电功率变化规律，种类繁多。
本文主要是对介绍概率密度函数法在基于风电波动特性分析上的应用，先介绍风功率波动的量化指标的分布曲线，然后在梳理了各种应用到基于风电波动特性建模的概率密度函数法，并分析其优缺点，最后简介评价指标，为读者以后选择概率密度函数法研究风电规律做一个参考。
2 风电数据处理使用概率密度法之前，要进行风电数据处理，即求取风波动指标量的概率分布曲线，风波动指标量一般是是风功率波动量，典型方法是将相邻的采样点数据差值除以风机额定容量求得：(1)式(1)中：n 为风机数量；P n (i +1)为n 台风机在i +1时刻的总输出功率；P n (i )为n 台风机在i 时刻的总输出功率；P n 为单台风机的额定容量。
除此之外，还有噪声辅助信号分解(NACEMD)方法求取风功率波动量；将邻近点取对数，再相除的方法等等。
3 概率密度函数选择求取波动量概率分布曲线后，使用概率密度函数对进行拟合。
风电出力特性研究及其应用
风电出力特性研究及其应用风力发电是一种利用风能转换为电能的技术，它具有清洁、可再生的特点，是未来能源发展的重要方向之一。
在强大的风能推动下，风机可以产生大量的电力，但随着风速的变化，风电出力也会随之波动。
研究风电出力特性及其应用具有重要意义，可以为风力发电场的规划布局和运营管理提供重要参考依据。
风电出力特性研究是分析风机在不同风速下的发电能力和稳定性的过程。
一般来说，风机的出力与风速呈非线性关系，即随着风速的增加，风机的出力呈指数增长。
风机的出力还受到空气密度、空气湿度、气温等多种因素的影响。
研究风电出力特性需要考虑多种因素的综合影响，以更准确地预测风机在不同工况下的出力表现。
对风电出力特性的研究主要包括两个方面：一是实地观测和数据分析，二是数学模型的建立和验证。
实地观测和数据分析是通过安装风速计、风向计等测量设备，对风机的出力与环境条件进行长期监测和记录，然后通过统计分析等方法得出风电出力的特性规律。
而数学模型的建立则是通过对风机的机械、气动、发电等原理进行建模，编写相应的计算程序，来模拟风机的出力响应。
两者相结合，可以更全面、准确地揭示风电出力的特性，为风力发电场的规划和运营提供科学依据。
在研究了风力发电出力特性后，不仅能更好地了解风机的发电性能，还能为风力发电场的规划和运营提供重要参考。
基于风电出力特性，可以确定适合风机的布设密度和布局方案。
由于风速在空间上存在梯度分布，不同地点的风机出力有差异，因此需要在规划布局时充分考虑风电出力特性，合理配置风机的位置和数量，以充分利用风资源，实现最佳发电效益。
通过对风电出力特性的深入研究，可以提高风力发电场的运营管理水平。
可以根据不同的季节、不同的气象条件，灵活调整风机的运行模式和出力预测，提高发电效率和稳定性，降低运营成本和能源损失。
对风电出力特性的分析还可以为电网调度和供需平衡提供依据，有助于提升风力发电的整体接纳能力。
风电出力特性研究及其应用在实际工程中已经得到了广泛的应用。
《2024年内蒙古电网大规模风电入网的运行分析及调度方案设计》范文
《内蒙古电网大规模风电入网的运行分析及调度方案设计》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展，风能作为清洁、可再生的能源，其在电网中的比重日益增加。
内蒙古地区风能资源丰富，大规模风电入网已成为当地电网发展的必然趋势。
然而，风电的间歇性、波动性给电网的稳定运行带来了新的挑战。
本文旨在分析内蒙古电网大规模风电入网后的运行情况，并设计相应的调度方案，以保障电网的安全稳定运行。
二、内蒙古电网大规模风电入网现状分析1. 风电发展概况内蒙古地区风能资源丰富，近年来风电装机容量持续增长，已成为电网的重要组成部分。
然而，风电的并网规模不断扩大，也给电网的稳定运行带来了新的挑战。
2. 运行问题分析（1）风电出力的波动性对电网的供电稳定性产生影响；（2）风电并网后，电网的调峰调频压力增大；（3）风电并网后的故障处理和保护控制问题。
三、运行分析1. 风电并网对电网的影响（1）对供电稳定性的影响：通过分析历史数据，评估风电并网后对电网供电稳定性的影响程度；（2）对调峰调频的影响：分析风电并网后对电网调峰调频能力的需求变化；（3）对故障处理和保护控制的影响：研究风电并网后电网故障处理的难度和保护控制的策略。
2. 现有运行策略分析（1）目前电网的调度方式和运行策略；（2）现有调度策略的优缺点分析；（3）现有调度策略在应对风电并网后的适应性分析。
四、调度方案设计1. 设计原则（1）安全性：确保电网的安全稳定运行；（2）经济性：在保障安全的前提下，追求调度方案的经济性；（3）可持续性：考虑未来风电的发展趋势，设计具有可持续性的调度方案。
2. 调度策略设计（1）优化调度模型：建立考虑风电出力特性的调度模型，优化电网的发电计划；（2）储能系统应用：合理配置储能系统，平衡风电出力的波动性；（3）需求侧管理：通过需求侧管理手段，调整用电负荷，降低电网的调峰调频压力；（4）故障处理和保护控制策略：针对风电并网后的故障特点，优化故障处理和保护控制策略。
风电出力特性
风电出力特性
对于单台风机而言，风轮的理论最大效率为59.3%,实际效率会更低一些。
对于风电场而言，由于受空气密度、尾流、场用电和线损、风力发电机组利用率、功率曲线保证率、气候影响等因素的影响，风电场上网电力往往较低，大约为风电场理论出力的65-70%，一个装机容量49.5MW的风电场，其最大出力在32.2-34.65MW。
风电出力的变化率大不仅表现在其日出力特性上，同时其季节出力特性也较大。
本文以一装机容量33x1500kW风电场为例，通过一整年的测风资料分析，并计算其上网电量分析，全年日平均出力变化率为33-45%，全年季节平均出力变化率可达20-57%。
图1以春、夏、秋、冬四个季节任选一天的风电出力曲线分析，从图中可以看出，风电电力的日出力变化率较大，春季为1824-34155kW、夏季为0-34155kW、秋季为11513-32742kW、冬季为10099-34115kW，同时因季节的不同，其日出力变化率也相差很大。
图2以春、夏、秋、冬四个季节典型日风电平均出力曲线。
图1 风电场春、夏、秋、冬某日风电实际出力曲线
图2 风电场春、夏、秋、冬典型日风电平均出力曲线因此风电电力由于受自然来风电影响出力波动性很大，具体体现为较大的日变化率和季节变化率，呈现较强的季节性、间歇性。
因此研究风电的出力特性，首先需要研究当地风资源的成因和特点，不同的风能资源呈现出的风电出力完全不同，近期各省市启动的十三五风电规划中，分析总结各地方风能资源特点和已有风电场运行规律，综合评价当地风电出力特性成为重中之重。
风电出力的波动特性及预测方法研究
风电出力的波动特性及预测方法研究马庆法;吕晓禄;胡云;张德才;高谦【摘要】风能作为一种清洁能源,其有效利用对于全球能源互联网技术的发展具有重要意义.风电出力具有随机性、间歇性、波动性和不确定性的特点,这给电力系统的安全稳定运行及调度计划的合理制定等方面带来了挑战.基于大量实测数据,对风电出力的波动特性及其预测方法进行研究.首先,利用统计学的方法对风电出力在日内、日间、月度、季度等不同尺度下的平均值变化特点进行散点统计,并利用概率论对各时间尺度下的概率密度分布规律进行分析;其次,采用自回归模型与滑动平均模型相结合的时间序列法对风电出力进行短期预测.算例分析表明,风电出力具有不同时间尺度下的规律性,且文中所用预测方法误差较小,具有实用价值.【期刊名称】《山东电力技术》【年(卷),期】2016(043)009【总页数】6页(P15-19,23)【关键词】全球能源互联;风力发电;波动特性;概率密度;功率预测;时间序列法【作者】马庆法;吕晓禄;胡云;张德才;高谦【作者单位】国网山东省电力公司济南供电公司,济南250012;国网山东省电力公司检修公司,济南250118;国网山东省电力公司济南供电公司,济南250012;国网山东省电力公司济南供电公司,济南250012;国网山东省电力公司济南供电公司,济南250012【正文语种】中文【中图分类】TM614清洁能源的发展，对于推动全球能源互联网的建设和发展具有重要意义。
风能作为一种可再生能源，无需燃料、不占用耕地、污染少、储量大，已成为目前世界上最具大规模开发利用潜力的能源［1］。
风电出力具有随机性、间歇性、波动性和不确定性，增加了电网计划和调度的难度。
掌握风电特性，是合理利用风电的前提。
为克服风力发电的缺点，需要加大供电系统的旋转备用容量，间接增加了风力发电的运营成本，因此需要对风电场的输出功率进行预测。
通过对风电场的功率预测，可降低电网的转备用容量，降低电力系统成本，也可为电网运行调度提供可靠的依据。
面向电网运行的新能源出力特性指标体系研究——风电出力特性指标体系
面向电网运行的新能源出力特性指标体系研究——风电出力特性指标体系王建学;张耀;万筱钟;张小奇【摘要】由于风电出力具有明显的不确定性,依靠现有的风电特性指标,无法确定风电出力曲线的基本形状,一定程度上限制了风电特性指标在电网运行中的实际应用.引入了指标体系的时段属性概念,提出面向系统运行的风电出力特性指标体系.其中,指标“全日平均出力”表征了全天风电出力水平,指标“峰谷时段风电出力中位数差”表征了风电出力对系统调节能力的影响.指标“峰时段风电最小出力”表征了峰荷时段风电对电网运行的最小支撑,指标“谷时段风电最大出力”表征了谷荷时段风电对电网运行的最大挑战.以某地区5个风电场为例,计算了所提评价体系的各类指标,对历史风电出力曲线进行分类并形成多条典型风电出力曲线.计算结果说明了所提指标体系计算方便,物理意义直观,有助于开展系统运行的实际工作和相关研究.【期刊名称】《电网与清洁能源》【年(卷),期】2016(032)002【总页数】11页(P42-51,57)【关键词】风电;指标体系;峰谷时段;曲线分类【作者】王建学;张耀;万筱钟;张小奇【作者单位】西安交通大学电气工程学院,陕西西安710049;西安交通大学电气工程学院,陕西西安710049;国家电网公司西北分部,陕西西安710048;国家电网公司西北分部,陕西西安710048【正文语种】中文【中图分类】TM714Project Supported by the National Natural Science Foundation of China （51277141）；the National High Technology Research and Development Program of China（863 Program）( 2011AA05A103）.节能减排是世界能源发展的大趋势，而风力发电作为当前最为成熟的可持续能源利用技术，在全世界范围内得到了大力发展。
[最新论文]天津地区风电出力特性
![[最新论文]天津地区风电出力特性](https://img.taocdn.com/s3/m/4553096af121dd36a22d8248.png)
[最新论文]天津地区风电出力特性天津地区风电出力特性论文摘要:天津沿海风电建设对于对改善大气环境，促进节能减排具有重要意义。
但是，风电的大力开发将加大天津电网的调峰压力，需要在电网规划和调峰电源安排方面引起足够重视。
1. 风能资源与风电发展天津位于欧亚大陆东岸，冬季盛行西北季风、夏季盛行东南和西南季风。
天津地区建有3座测风塔，分别为汉沽测风塔、塘沽测风塔和大港测风塔。
综合测风塔观测数据，天津沿海风能呈现的特征为:从沿海向内陆地区递减，春季最大、冬季次之、夏季最小。
天津沿海陆域年平均风速在6.2m/s,6.4m/s之间，平均风功率密度在300W/m2,320W/m2之间，近海海域年平均风速在6.6m/s,7.0m/s之间，平均风功率密度超过340W/m2，具有稳定的主导风向，风速变化平稳，风资源可利用时间较长，适宜建设沿海风电场[1-2]。
截至2012年底，天津已建成3座风电场，总装机容量224MW，相比同容量的火电机组，每年可节约标准煤近10万吨，节约用水近1亿立方米，减少CO2排放28万吨、SO2排放3.2万吨、NOX排放1.7万吨、粉尘0.14万吨。
2.风电的出力特性风电的原动力是风能，由于风速是随时间不断变化的，风力发电机产生的电能也随时间不断变化。
图1是大神堂#5风机的有功出力时间变化曲线，风电出力已按风机容量进行标准化。
第一张图是2012年全年日平均出力变化，随后的图依次是前一张图中部分时间区域的放大图。
可见，风电出力呈现出明显的波动性、随机性和间歇性。
2.1 波动性风电出力的短期变化规律可以用频谱法分析，即通过傅立叶变换将风电出力的时间序列数据转化为频率函数，进而考察风电出力按不同周期变化的各成分的相对强度及其频域分布特征。
图2是天津沿海风电出力频谱曲线，横坐标为风电出力变化频率(次/天)，并采用对数变换方式表示较大范围的时间尺度(频率尺度)，纵坐标表示特定频率的风电变化波动幅值。
上图为3座风电场代表风力发电机组的出力频谱曲线，可见周期大于30天的风电出力变化强度较大，平均波幅为0.032,0.052p.u.;周期在1,30天的强度居中，平均波幅为0.014,0.015p.u.;周期在1,24小时的强度较弱，平均波幅为0.001p.u.。
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电网风电出力特性分析
李仕杰;王铁强;郭佳;芦佳硕
【摘要】针对风电大规模并网对电网系统产生不良影响的问题,结合河北省南部电网风电场实际运行数据,从波动性、随机性、相关性和互补性等方面分析河北南部地区风电出力特性,比较内陆风风电场与海风风电场的功率特性,为电网大规模接入风电提供参考和借鉴.
【期刊名称】《河北电力技术》
【年(卷),期】2012(031)006
【总页数】3页(P32-34)
【关键词】风电场;出力特性;波动性;随机性
【作者】李仕杰;王铁强;郭佳;芦佳硕
【作者单位】华北电力大学,河北保定071003;河北省电力公司,石家庄050021;华北电力大学,河北保定071003;华北电力大学,河北保定071003
【正文语种】中文
【中图分类】TM614
目前，风力发电是较成熟、经济效益较好的一种可再生能源发电技术。
随着风力发电技术的快速发展和国家在政策上对可再生能源发电的重视，风电在河北省南部电网(简称“河北南网”)中所占比重不断提高。
风能具有波动性、间歇性以及随机性等特点[1-3]，这决定了风电的大规模并网会对系统电压、频率产生不良影响，从
而限制风电的大规模接入。
1 风电场概况
河北南网部分地区风资源丰富，风电装机容量逐年增加。
截至2012年8月，河北南网接入的风电场主要有：沧州地区海兴风电场(50 MW)、黄骅风电场(100 MW)，保定地区的蔚州风电场(150 MW)，以及接入220 kV新蔚汇集站的黄花梁、东甸
子梁、永胜庄、茶山、甄家湾等风电场(250 MW)。
根据河北南部地区可再生能源产业发展规划，到2013年河北南网风电装机总容量将达到1 050 MW。
河北南
网风电机组类型主要为变速恒频双馈型机组，额定功率为1.5 MW或2 MW，额
定风速为12 m/s，风轮半径65～70 m，桨叶目数为3。
2 风电出力的波动性和随机性
2.1 风电出力的波动性
风电出力波动幅度大，波动频率也无规律性，在极端情况下，风电出力可能在0～100%范围内变化。
图1为黄骅风电场2011年9月到2012年8月一年的日平均出力曲线。
由图1可知，日平均出力的波动范围较大，最小值接近0，最大值接近于80 MW额定值。
图1 日平均出力的年度分布
黄骅风电场实际运行数据表明，风电场的有功功率输出值会出现连续数日风电大出力和连续数日风电小出力的情形，风电大出力时连续数日风电平均出力达到或超过80%额定功率，风电小出力时连续数日风电平均出力小于10%额定功率。
黄骅风
电场连续4天风电大(小)出力如图2所示，其中，2012年4月1日-4日对应风电连续大出力，2012年2月26日-29日对应风电连续小出力。
2.2 风电出力的随机性
风电出力随机性强、间歇性明显，同一风电场相邻几日的日平均发电量可能相同，但风电各时段的出力差异明显。
黄骅风电场相邻2日的风电出力曲
图2 2012年连续4天风电大(小)出力
线如图3所示，其中，2日的日均发电量均为390 MWh，但风电出力曲线差异巨大。
图3 典型相邻日的风电出力曲线
日均出力变化率的定义如下：
(1)
式中：λ为日平均出力变化率；Pwj为风电当日的日平均出力；Pw.i-1为风电前1日的日平均出力；Ptotal为风电场总装机容量。
根据黄骅风电场2011年9月-2012年8月的风电功率输出数据，黄骅风电场相
邻日的平均出力变化率的概率分布曲线如图4所示。
图4 相邻日的日平均出力变化率的概率分布
由图4可知，黄骅风电场的日平均出力变化率主要分布在0～30%内，日平均出力变化率在30%及以上的天数占到11.2%，日平均出力变化率最大值可达76%。
3 风电出力的相关性和互补性
河北南网相邻风电场出力在长时间尺度下具有明显相关性，在短时间尺度下具有明显互补性。
3.1 长时间尺度下风电出力具有相关性
风电场选址所引起的地理分散效应会降低风电出力的相关性，提高其互补性，但是其作用主要集中在小时级以下时间尺度范围内。
由于黄骅风电场与海兴风电场相邻，因而对于长时间大面积来风时，各个风电场出力的总体趋势相近。
这时，不同风电场的风电出力表现出较大的相关性，导致沧州地区风电总出力波动较大。
图5为海兴风电场和黄骅风电场2012年4月1日-4日风电出力曲线。
图5 2012年4月1日-4日海兴风电场和黄骅风电场出力曲线
由图5可知，在长时间尺度下，2个风电场出力具有很大的相关性。
3.2 短时间尺度下风电出力具有互补性
在小时级以下短时间尺度内，风电场内的各风电机组出力和各个风电场出力存在一定的互补性，降低了河北南网风电总出力的变化率。
处在不同位置的风电场在同一时刻迎来不同风速的风，因此，各风电场出力变化的时间及速率不同，风电场选址所引起的“分散效应”降低了风电总出力的变化率。
图6为海兴风电场和黄骅风电场2011年10月4日12点-16点风电出力曲线。
图6 2011年10月4日12点-16点海兴风电场和黄骅风电场出力曲线
由图6可知，在短时间尺度下，2个风电场出力具有很大的互补性。
根据河北南网风电的实际运行经验，虽然单个风电场出力变化率较大(如图4所示)，但是在“风风互补”作用下，河北南网整体风电出力变化率较小。
图7为根据河
北南网2011年9月-2012年8月风电运行数据绘制的相邻日的平均出力变化率
概率分布曲线。
图7 相邻日的日平均出力变化率概率分布
由图7可知，河北南网风电相邻日的日平均出力变化率集中分布在30%以下，风
电场之间的“风风互补”作用能够全面提高风功率预测的准确性，提高系统安全稳定运行能力。
4 内陆风风电场与海风风电场功率特性分析
河北南网风电场主要分布在保定和沧州两地，其中，保定地区风电场受内陆风影响，沧州地区风电场受海风影响。
以下通过中位数、标准差变异系数和极差3个统计
量分析内陆风风电场和海风风电场一年四季的功率特性。
表1为根据河北南网2011年9月-2012年8月风电运行数据统计得内陆风风电场和海风风电场上述3个统计量随季节变化数值。
表1 风电场不同季节输出功率的中位数、标准差变异系数和极差
参数风电场春季夏季秋季冬季中位数内陆风风电场0.9020.7780.5450.803海风风电场0.8780.7910.8520.816标准差变异系数内陆风风电场
0.6690.9061.0300.781海风风电场0.6640.7390.8390.822极差内陆风风电场2.4423.7854.4762.551海风风电场2.7463.7233.5233.301
注：表中数据为风电场功率输出值进行归一化处理后的数值，归一化过程中的基准值为风电场输出功率的算数平均值。
根据文献[4]可知，基本统计量中，中位数越大、标准差变异系数越小、极差相对较小时，风电功率特性相对较好。
由表1可知，春季和冬季，风电功率特性为内陆风风电场优于海风风电场，夏季和秋季，风电功率特性为海风风电场优于内陆风风电场。
5 结论
a. 河北南网风电出力具有明显的波动性和随机性，风电出力变化范围大，相邻日出力具有不确定性。
b. 河北南网相邻风电机组、风电场在短时间尺度下存在互补性，风电总出力变化率不大；但是在长时间尺度下，风电出力则表现出很大的相关性。
c. 河北南网内各个风电场通过“风风互补”能够有效的减少风电日平均出力的变化率，提高风电场群功率预测的准确性；各个风电场通过与周边风电场相联系，扩大功率预测范围，能够有效提高系统安全稳定运行能力。
d. 河北南网的内陆风风电场和海风风电场功率特性随季节不同而不同，春季和冬季，风电功率特性为内陆风风电场优于海风风电场；夏季和秋季，风电功率特性为海风风电场优于内陆风风电场。
【相关文献】
[1] 汪宁渤．甘肃酒泉千万千瓦风电基地面临的挑战与应对措施[J]．电网与清洁能
源,2009,30(7):43-47．
[2] 林卫星，文劲宇，艾小猛，等．风电功率波动特性的概率分布研究[J].中国电机工程学
报,2012,32(1):38-46．
[3] 肖创英，汪宁渤，陟晶，等．甘肃酒泉风电出力特性分析[J].电力系统自动化,2010,34(17)：64-67．
[4] 陈贞，倪维斗，李政.风电特性的初步研究[J]. 太阳能学报,2011,32(2):210-215.。