联网风电机组风速_功率特性曲线的研究

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风电机组风速-功率特性曲线建模研究综述

风电机组风速-功率特性曲线建模研究综述杨茂;杨琼琼【摘要】风速-功率特性曲线是风力发电机组设计的基础,也是考核机组性能、评估机组发电能力的一项重要指标.介绍风速-功率特性曲线的定义、概念和基本特点,分别从参数方法、非参数方法、离散方法、随机方法4个方面详细阐述风速-功率特性曲线建模的实现方法.分析建模精度的评价方法,提出目前风速-功率特性曲线建模遇到的问题以及需要进行深入研究的发展方向.%The wind speed-power characteristic curve is the basis for the design of wind turbine,and it is also an important indicator for assessing the unit performance and generation ability.The definition,concept and basic features of wind speed-power characteristic curve are introduced,and the modeling methods for the curve are elaborated from four aspects,i.e.parametermethod,nonparametric method,discrete method,and random method.The evaluation method for modeling accuracy is analyzed and also the problems currently faced during modeling and the development directions needed to be deeply researched are proposed.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2018(038)002【总页数】10页(P34-43)【关键词】风速-功率特性曲线;参数方法;非参数方法;离散方法;随机方法;建模【作者】杨茂;杨琼琼【作者单位】东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012;东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言随着世界经济迅速发展，相应的能源需求也随之增长，传统的化石能源面临着能源枯竭的威胁。

风电场风速分布及风速功率曲线分析

布，并进行对比，结果表明 Weibull 分布更能准确拟合此风电场风速分布实际情况。本文利用国内某风电场实测风电机输出功率与风速数据，通过对风电机输出功率与风速关系的拟合，验证了幂函数可以近似表示风速在切入风速到额定风速之间时风速与功率的关系。最后利用拟合出的风速功率曲线计算实际风速对应的功率值并与实测风速功率数据进行对比，结果表明可以由风速功率拟合结果结合风速预测值给出风电场未来出力情况，可以为风电场及电网调度人员提供有效信息。
实际应用中的风轮机和发电机的输出特性不完全等同于上述公式。这是因为风速较低时受风轮机的设计限制，而风速较高时又受到发电机的设计限制。大部分风力机在一段风速范围内的输出功率是不变的。用数学公式表示就是： 0 ≤ v ≤ vi 0 vi ≤ v ≤ vr f P (v ) P (v ) = (8) vr ≤ v ≤ vc Pr 0 v > vc 式中： P (v ) 为风力机出力；Pr 为风力机额定输出功率； vi 为风轮机启动风速，也称切入风速； vr 为风轮机额定功率风速，也称额定风速； vc 为风轮机停机风速，也称截止风速； f P (v ) 为风速在 vi 到 vr 之间时，风力机输出功率与风速关系，简称输出特性。有几种常用的函数可以近似表示风速在切入风速到额定风速之间时风力机的输出特性，例如线性函数，二次函数和三次函数。 2.2 风电机输出特性的拟合设实测的风力机的输出功率与风速序列为 (( P ( P2 , V2 )、 …、 ( Pn , Vn )) 服从幂函数： 1 ,V1 )、 (9) 其中 f P (v ) 为风速在切入风速到额度风速之间时风力机的输出功率； v 为风速(m/s)。
1 风电场风速概率分布

浅谈风力发电机组的风速功率曲线

浅谈风力发电机组的风速功率曲线摘要：本文介绍了风电机组风速功率曲线的定义及的相关指标术语，分析了风速功率曲线的作用和影响因素，并结合行业案例，阐述了风速功率曲线的实际应用。

风速功率曲线可用于风电机组异常运行数据的清洗、故障诊断和风电机组发电控制策略的优化等。

关键词：风速；功率；风速功率曲线；异常数据；故障诊断；优化1.引言对于风力发电机组，考核机组性能、评估发电能力，始终贯穿于整个机组设计、风场选址、机组发电、机组运维等全过程中。

如何合理地提高机组运行效率、评估机组运行状况，始终是业内的一个重要研究课题。

本文给出了风场风速功率曲线的定义、作用、影响因素、分析方法以及解决的实际问题，旨在通过对风速功率曲线的介绍、现有方法的分析和讨论及其应用，对其应用前景和发展方向进行归纳总结。

1.风速功率曲线定义根据IEC6140012标准的定义，风力发电机组的风速功率曲线是风力发电机组输出功率随10min平均风速变化的关系曲线，如果不考虑其他因素（忽略风电机组的内部特性），风力发电机组输入的风速是影响其输出功率（即有功功率）的主要因素。

其中，为风电机组输出的有功功率，单位为，为测量的风速，单位为。

对于每一种风力发电机组的机型，生产厂商都会有一个理论风速功率曲线，通过实际风速功率曲线与理论风速功率曲线的对比，可判断风力发电机组是否处于超负荷、欠负荷或正常负荷运转。

然而由于风电机组的实际运行环境与理想设计环境有较大差别，导致理论风速功率曲线在实际风场中产生偏差，因此为了能真实反映风力发电机组的实际运行状态，需要构建风场实际的风速功率曲线。

图 1展示了国内某风场2.5MW机型10台机组的实际风速功率散点与理论风速功率曲线，从图中可以看出，实际的风速功率散点与理论风速功率曲线之间存在某些偏差。

图 1某风场10台2.5MW机组的实际与理论风速功率曲线1.风速功率曲线的作用在风力发电机组的设计阶段，风速功率曲线可以从理论上可以确定风力发电机组的功率特征与运行特点，并且可以从理论上来评估风电机组的发电量与发电效率，进而衡量风电机组的风能转换能力。

风力发电系统中风场特性分析及功率曲线优化

风力发电系统中风场特性分析及功率曲线优化引言：随着全球对可再生能源的需求不断增长，风力发电作为一种清洁和可持续的能源解决方案受到了广泛关注。

风力发电系统的核心是风力机组，而风场特性分析和功率曲线优化对于提高风力发电系统的效率和性能至关重要。

本文将详细介绍风场特性分析的方法和功率曲线优化的策略，以帮助读者更好地理解风力发电系统的工作原理和提高其发电效率。

一、风场特性分析1.1 风能资源评估风能资源评估是风场特性分析的第一步。

通过测量和分析一定时间内的风速和风向数据，可以评估风能资源的可利用程度。

这些数据可以通过现场测量或气象观测站获得。

此外，还可以使用数值模拟方法来预测风能资源的分布情况。

通过综合考虑地理位置、地形地貌和气象条件等因素，可以评估风能资源的可利用性，确定风力发电系统的布局和运行策略。

1.2 风场风速分布分析风力发电系统的效率和性能取决于风场中的风速分布。

风速分布分析可以揭示风能资源的空间分布特征，并评估风力发电系统的设计参数。

通常，可以通过测量和分析一定时间内不同高度或不同位置处的风速数据来获得风场风速分布的信息。

此外，还可以使用数值模拟方法来预测风场风速分布。

这些分析结果对于选择合适的风力机组类型和布局方案、优化风力机组运行策略和提高发电效率具有重要意义。

1.3 风场风向分布分析风力发电系统的效率和性能还取决于风场中的风向分布。

风向分布分析可以揭示风能资源的方向特征，并评估风力发电系统的布局和运行策略。

通常，可以通过测量和分析一定时间内不同位置处的风向数据来获得风场风向分布的信息。

同样地，也可以使用数值模拟方法来预测风场风向分布。

这些分析结果对于选择合适的风力机组类型和布局方案、优化风力机组运行策略和提高发电效率非常重要。

二、功率曲线优化策略2.1 功率曲线优化目标风力机组的功率曲线是描述其输出功率与风速之间关系的图形。

功率曲线的优化目标是使得风力机组在不同风速下能够输出最大功率，从而提高发电效率。

风电系统中功率曲线优化与预测研究

风电系统中功率曲线优化与预测研究随着环境污染问题的日益严重，新能源的开发和利用已成为人类社会的共同关注点之一。

风能作为一种清洁、可再生的能源形式，具有巨大的潜力。

然而，由于风能的不稳定性和波动性，风电系统的功率曲线优化与预测成为了研究的重点。

本文将探讨风电系统中功率曲线优化与预测的研究现状、方法及其应用前景。

首先，我们需要了解什么是风电系统的功率曲线。

风电系统的功率曲线是指风机从无风运行到额定风速运行时，风机输出功率与风速之间的关系曲线。

该曲线通常呈现出“S”型的形状，即在低风速下风机输出功率较低，随着风速的增加，输出功率逐渐增加，但当风速达到一定阈值时，输出功率趋于稳定。

功率曲线的优化与预测可以帮助风电系统更有效地利用风能，提高发电效率，减少能源浪费。

在功率曲线优化方面的研究中，目前广泛采用的方法是基于最大功率点跟踪（MPPT）算法。

该算法通过不断调整风机的工作状态，使得风机能在各种风速下都能输出最大功率。

常用的MPPT算法有修正阻尼比法、扰动观测法和模型预测控制法等。

这些算法通过对风机进行实时监测和控制，使得风电系统能够在不同风速下实现最佳性能。

此外，功率曲线的预测也是风电系统重要的研究方向。

风电系统的功率曲线预测可以帮助预测风速和风向，从而提前调整风机的工作状态，以适应不同的气象条件。

常用的功率曲线预测方法有时间序列分析法、神经网络法和回归模型法等。

这些方法通过对历史气象数据和功率输出数据的分析，建立数学模型，预测未来一段时间内的功率曲线。

这样，风电系统可以提前做出相应的调整，提高发电效率，减少能源损失。

风电系统中功率曲线优化与预测的研究具有广阔的应用前景。

首先，对于风电场的运营和维护管理来说，功率曲线优化与预测可以有效降低风电系统的运行成本。

通过实时跟踪功率曲线，并根据预测结果合理调整风机的工作状态，可以降低维护成本和停机时间，提高系统可靠性和可用性。

其次，功率曲线优化与预测对电网的稳定性和安全性也起到重要作用。

风电机组实验报告

风电机组实验报告1. 引言本实验旨在研究风电机组的发电效率和功率曲线，通过对实验数据的收集和分析，评估风电机组的发电性能和稳定性。

该实验对于提高风电机组的设计和运行效率具有重要意义。

2. 实验方法2.1 实验设备和材料本实验使用的风电机组为型号为X-100的风力发电机组。

实验过程中使用的材料包括电流表、电压表、风速计以及数据采集器等。

2.2 实验步骤1. 将风电机组置于开阔的室外场地，并确保通风畅通。

2. 风速计测量风速，记录风速数据。

3. 将电流表和电压表连接至风电机组的输出端口，记录电流和电压数据。

4. 使用数据采集器收集上述数据，并存储于计算机中。

5. 对实验数据进行分析和处理，绘制功率曲线和发电效率曲线。

6. 结束实验，整理实验设备和材料。

3. 实验结果与分析3.1 风速与功率关系分析通过对风速与功率数据的分析，绘制出风电机组的功率曲线。

根据实验数据可得出如下结论：- 随着风速的增加，风电机组的发电功率呈现出先增加后趋于稳定的趋势。

- 在某一特定风速下，风电机组的发电功率达到最大值，此时为风电机组的额定工作风速。

- 超过额定工作风速后，风电机组的发电功率不再显著增加，甚至有可能出现功率下降的情况。

3.2 发电效率分析通过对电流、电压和风速数据的综合分析，计算出风电机组在不同工作条件下的发电效率。

根据实验数据可得出如下结论：- 风电机组的发电效率随着风速的增加而提高。

- 额定工作风速下，风电机组的发电效率达到最大值。

- 超过额定工作风速后，风电机组的发电效率会逐渐下降，直至无法正常工作。

4. 结论通过本实验的数据分析和结果展示，得出以下结论：- 风电机组的发电功率与风速之间存在一定的相关性。

- 风电机组的发电效率随着风速的增加而提高，但在超过额定工作范围后会逐渐下降。

- 风电机组的额定工作风速是其发电功率和发电效率的关键参数。

5. 建议和改进为进一步提高风电机组的发电效率和稳定性，以下一些建议可供参考：1. 优化风电机组的叶片设计，提高在低风速下的输出功率。

风电功率曲线特性分析与风电场效率提升研究

风电功率曲线特性分析与风电场效率提升研究摘要：本论文围绕风电功率曲线特性分析与风电场效率提升展开研究。

首先，分析了风电场的功率曲线特性，重点关注了风机输出功率与风速之间的关系以及容量因子的影响因素。

接着，针对提升风电场效率的需求，探讨了优化风机设计、智能控制策略和新技术应用等方法，并分析了其在风电场效率提升中的意义和作用。

为验证研究成果，选择了某风电场作为实例进行分析，通过对比实际数据验证了优化风机设计、智能控制策略和新技术应用对风电场效率的提升效果。

最后，从实例验证结果中得出结论，提出了进一步改进和发展的展望。

关键词：风电功率曲线特性、风电场效率提升、实例分析引言：风能作为清洁可再生的能源形式，风电场的高效运行和发电效率对于实现可持续能源发展具有重要意义。

本文旨在通过对风电功率曲线特性的分析，研究提升风电场效率的方法，为风能产业的进一步发展提供理论支持和实践指导。

在全球能源转型的背景下，风电场效率提升研究成为当前的热点问题，本文将聚焦于风电机组功率曲线特性分析和风电场效率提升的关键技术，以期推动风能资源的更加高效利用。

1、风电功率曲线特性分析风电功率曲线特性是风电场运行和性能评估的核心指标之一。

它描述了风电机组在不同风速下的输出功率情况，是了解风电场发电能力和稳定性的重要手段。

风电功率曲线是指风电机组在一定时间内，不同风速条件下的输出功率关系曲线。

典型的风电功率曲线呈现出“S”型特征，其中低风速区域为启动区，风机需要较大的启动风速才能转动；中间区域为可控区，风机输出功率随着风速的增加而增加；高风速区域为风机的额定功率区，风机达到额定风速后输出功率保持稳定。

这种“S”型曲线是由风能转化为机械能，再由机械能转化为电能的物理过程所决定的。

功率曲线特性分析对于评估风电场的性能至关重要。

通过对风电场不同风机的功率曲线进行比较，可以评估风机的负载适应性和运行稳定性。

同时，通过对整个风电场的功率曲线进行综合分析，可以了解风电场在不同风速条件下的发电能力，从而制定合理的风电机组组合方案，最大程度地发挥风能资源的利用效率。

风电机组风速功率曲线建模与评估方法研究

工程技术科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald56DOI：10.16660/ki.1674-098X.2018.34.056风电机组风速功率曲线建模与评估方法研究①宫志鹏张巍(北京京西燃气热电有限公司北京 100041)摘要：随着风电机组运行工况愈发复杂化，传统功率曲线计算方法难以得出满意的结果，且无法满足机组性能评价的多样化的需求。

本文通过神经网络对机组运行特性进行建模，一方面能够获得更加准确和稳定的机组风速-功率曲线，另一方面借助模型暗含的变量关系，能够发现机组问题原因，方便地实现机组性能评估。

关键词：风电机组风速-功率曲线性能评价中图分类号：TK26 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2018)12(a)-0056-02①作者简介：宫志鹏（1983—），男，内蒙古赤峰人，本科，工程师，研究方向：发电厂集控运。

风力发电机组风速-功率特性曲线是描述风电机组运行特性的重要指标。

通过对功率曲线的合理建模与分析评估，不但能够发现机组固有设计缺陷，而且可以实现对机组运行问题与故障的分析和预判，从而提高风场效率，挽回损失[1-2]。

功率曲线分为理论功率曲线与实际功率曲线，为反映风电机组真实的运行状态，往往采用实测方式获得功率曲线。

根据IEC61400风电机组风速-功率特性曲线采用风速与功率10min平均值进行建模，常用的功率曲线建模方法包括最大值法、bins法、最大概率法、box法等[3-4]。

上述方法均基于数理统计技术，然而随着风电规模不断扩大，调度控制、机组限电情况增多，使“异常”与“正常”工作点之间差异日趋模糊，往往难以得出满意结果；另一方面基于功率曲线，对风电机组性能展开多元分析和评估，是今后机组性能评价的必然趋势，而上述建模方法无法满足多样化的需求。

本文通过神经网络对其运行特性进行建模，提炼出机组的风速-功率特性曲线，同时借助模型暗含的变量关系，发现机组问题原因，快速地实现机组性能评估。

风电机组理想状态下的功率曲线

风电机组理想状态下的功率曲线1. 功率曲线的基本特点在理想状态下，风电机组的功率曲线通常是一个向上凸起的曲线。

曲线的横坐标是风速，纵坐标是输出功率。

当风速较小时，输出功率较低，随着风速的增加，输出功率也随之增加，但当风速达到一定值后，输出功率会达到峰值，此后再增加风速反而会使输出功率下降。

当风速超过一定值后，为了保护设备，风电机组会自动停机。

2. 峰值功率风电机组的功率曲线通常都会有一个峰值，即在峰值风速下输出的最大功率。

峰值功率通常是根据风电机组的设计参数和风能资源进行计算的。

峰值功率的大小直接影响着风电机组的发电效率和经济性。

理想状态下的风电机组应该能够在最大程度上实现峰值功率的输出，以最大化利用风能资源。

3. 风速的影响风速对风电机组的输出功率有着直接的影响。

过低的风速会导致输出功率较低，而过高的风速则会使风电机组在保护设备的情况下停机。

风速的变化会导致输出功率的波动，这也是风电机组在实际运行中所面临的一个问题。

为了解决这个问题，风电机组通常采用了一些控制策略，比如对变桨角、变速风机等进行调节，以实现在不同风速下的最大输出功率。

4. 稳定性风电机组的功率曲线在理想状态下应该具有一定的稳定性。

这意味着在风速变化的情况下，输出功率应该能够稳定地维持在一个较高的水平上。

稳定性是衡量风电机组性能的一个重要指标，也是保障风电机组安全可靠运行的基础。

5. 其他因素除了风速外，风电机组的输出功率还受到其他因素的影响，比如温度、湿度等。

这些因素都会对风电机组的性能产生影响，需要在设计和运行中加以考虑。

综上所述，理想状态下的风电机组功率曲线应该具有向上凸起的特点，具有明显的峰值功率，并能在不同风速下实现最大输出功率。

同时，也需要具有一定的稳定性，能够在风速变化的情况下保持较高的输出功率。

在实际运行中，需要通过控制策略和监控系统来实现这些特点，从而最大化利用风能资源，提高风电机组的发电效率和经济性。

风电机组功率特性曲线建模及风速-风向联合风能评估

风电机组功率特性曲线建模及风速-风向联合风能评估风电机组功率特性曲线建模及风速-风向联合风能评估一、引言风能作为一种清洁、可再生的能源，受到越来越多的关注。

风电机组作为将风能转化为电能的关键设备，其功率特性曲线对于风能评估和风电场运行具有重要意义。

本文将介绍风电机组功率特性曲线的建模方法，并探讨如何利用风速和风向联合评估风能。

二、风电机组功率特性曲线建模风电机组的功率特性曲线是描述其输出电功率与风速之间关系的重要工具。

传统的方法是使用经验公式来拟合功率特性曲线。

然而，由于风电机组的设计和工作方式不同，单一的经验公式往往难以适用于所有的机组。

因此，基于机组的具体参数和工作条件，建立机组的功率特性曲线是更为可靠和准确的方法。

建立机组的功率特性曲线需要收集大量的实测数据。

一般来说，需要测量不同风速下机组的输出功率，并基于这些数据来拟合曲线。

常用的曲线拟合方法包括多项式拟合、指数拟合和神经网络等。

三、风速-风向联合风能评估方法风速和风向是影响风能利用效率的两个重要因素。

传统的风能评估方法往往只考虑风速的影响，忽略了风向对风能利用的影响。

实际上，风向的变化对风电机组的性能产生明显影响，因此考虑风速-风向联合评估风能是更为准确和全面的方法。

风速-风向联合评估风能的方法可以分为两个步骤。

首先，建立风速-风向统计分布模型。

通过对连续一段时间内的风速和风向数据进行统计，得到其概率分布。

然后，将机组的功率特性曲线与风速-风向统计分布模型相结合，计算不同方向和速度下的风能利用率。

最终，可以得到关于风速和风向的联合风能评估结果。

四、结论本文介绍了风电机组功率特性曲线建模的方法，并探讨了风速-风向联合评估风能的方法。

通过建立机组的功率特性曲线，可以更准确地了解风电机组的性能特点。

同时，考虑风速和风向的联合评估方法可以更全面地评估风能利用效率。

随着风能产业的发展，这些方法的应用将有助于提高风电场的运行效率和经济性。

然而，需要注意的是，建立机组的功率特性曲线和风速-风向统计分布模型都需要大量的实测数据来支撑。

风电工程中的风功率曲线分析

风电工程中的风功率曲线分析随着清洁能源的需求日益增长，风电作为一种环保、可再生能源正在逐渐受到广泛关注和应用。

在风电工程中，风功率曲线是一个重要的参数和工具，通过对风功率曲线的分析，可以帮助工程师们更好地了解和利用风能资源。

风功率曲线是指在一定时间内，风速与风能之间的关系图。

通常以风速为横坐标，以风能为纵坐标，绘制成一条曲线。

通过风功率曲线，我们可以清楚地看到风速与风能之间的关系，从而了解各个风速下的风能分布情况。

在风电工程中，风功率曲线的分析对于风机的选型、风电场的规划以及风电机组的运行监测都具有重要意义。

首先，通过对风功率曲线的分析，可以确定适合的风机容量。

风功率曲线上所表示的风能分布情况直接反映了风机的发电能力。

因此，在选型过程中，需要综合考虑风功率曲线的不同阶段，选择适合的风机容量，以最大程度地发挥风能资源的利用率。

其次，风功率曲线还可以帮助工程师们对风电场进行规划和布局。

通过分析风功率曲线，我们可以了解各个部位的风速和风能情况，从而选择最优的布局方案。

合理的布局可以最大限度地提高风电场的发电效率，减少风机之间的相互遮挡，降低成本并提高整体收益。

此外，风功率曲线也对风电机组的运行监测起到重要作用。

通过实时监测风功率曲线，我们可以了解风机的运行状态，包括运行时间、功率输出等信息。

风功率曲线可以用于分析风机的稳定性和性能表现，及时发现并解决潜在的故障和问题。

在实际应用中，风功率曲线的分析还需要结合当地的气象条件和风能资源分布情况进行综合考虑。

不同的地区和季节，风速和风能的变化都具有一定的规律性和特点。

因此，根据实际情况制定相应的风功率曲线分析方案，可以更准确地评估风电工程的发电潜力和经济效益。

总之，在风电工程中，风功率曲线是一个重要的工具和参考参数。

通过对风功率曲线的分析和利用，可以更好地了解和利用风能资源，提高风电系统的效率和可靠性。

未来，随着清洁能源的推广和应用，风功率曲线的分析将发挥越来越重要的作用，为风电工程的发展提供有力支持。

风速与功率变化关系的研究

风速与功率变量之间关系的研究1引言可再生能源电厂增长迅速，其中风电场尤其受到关注。

因而模拟风力发电机的性能曲线很重要，尤其是风速与输出功率间的关系。

不同地点的风速分布曲线是关键要素，另一个关键要素是风力机对风速的响应时间。

风力发电机组可按地理因素在不同位置布置。

风力发电机组的位置确定交叉相关（空间关系），阵风确定自相关。

本文通过仿真风速变量得到现实中的输出功率。

风速特性服从韦布尔分布以及风速样本的自相关和交叉相关。

交叉相关和自相关是已知的现象[2-4]。

随机模型应用一定的韦布尔分布和自相关[4.5]。

另外基于频率的方法也用于本文。

本文采用了VAR工序，它允许自相关、交叉相关和韦布尔分布合并在一起。

VAR参数通过实测数据衰退得到，进而形成VAR模型。

本文给出了由VAR模型和仿真数据得到的程序。

根据正确的风速模型我们可以仿真现实中风电场输出功率。

输出功率与风速是非线性关系，不仅是立方关系还因为风速的不连续。

尽管风速服从韦布尔分布，但输出功率在零功率和额定功率之间有很大差别。

因而有必要仿真风速变量并根据功率曲线得到功率变量。

本文第二部分介绍风速变量的产生和功率输出；第三部分介绍一个小型风电场的实例；第四部分讨论作为预测工具的模型；第五部分比较模型数据和实际数据的差异；第六部分得出结论。

2 程序和步骤风即可以是连续的也可以是阵风。

这个特性可通过调整自相关的风速时间得到。

不同地点的风可以有或高或低的相关性，这有它们的互相关性确定。

本文用一个由韦布尔参数k,λ及他们的交叉相关系数、一阶自相关系数构成的程序仿真随机风速向量。

2.1 风速变量韦布尔概率分布函数可以很好的描述风速分布：ξ，k,λ分别表示风速、形状参数及尺度参数，n代表地点。

描述这样一种分布可用标准随机分布，下式就用两个随机直交标准分布N（0，σ2n）变量1X n和2X n表示韦布尔风速随机变量Z n。

问题的关键是如何设置1X n和2X n的相关结构以得到规定的向量Z。

风力发电机组功率曲线探讨

风力发电机组功率曲线探讨摘要：针对风力发电机组实际功率曲线与标准功率曲线有偏差问题，本文先在理论上进行分析同时结合风场实际运行情况进行探讨，得出影响风力发电机组功率曲线的因素主要有：风场风力发电机组所在处的温度T及大气压强P、测量的风速及叶片受到的污染等因素，并分别对每个影响因素进行分析，最后提出提高风力发电机组功率曲线的措施，其实际效果有待在实际中验证。

关键词：风力发电机组；功率曲线；因素；方法1 引言风力发电机组在设计和试验过程中，机组的功率曲线是一个非常重要的指标，风力发电机组生产商在向用户提供设备时，均提交了机组的标准功率曲线，但因各地自然资源的差异，风力发电机组在实际运行过程中的实际功率曲线与标准功率曲线有一定差异。

当实际功率曲线高于标准功率曲线时，风力发电机组处于过负荷状态，可能对机组造成不应有的损害，而实际功率曲线低于标准功率曲线，又使风力发电机组的发电量下降，投资者的投资不能得到及时回报。

2风力发电机组功率曲线分析在过去的20多年中，风力发电机组的直径和额定功率快速增加，直径从1983年的15m到目前的120m，风力发电机功率从55Kw到现在的6000Kw，同时机组可利用率也达到了97%甚至更高，在很短时间内，风力发电技术得到高速发展，并且获得了大规模应用，形成了具有影响力的能源产业[1]。

1：风速仪的测量精度大部分风速仪都经过国家气象局或者省气象局的校准，但由于使用的环境比较恶劣，尤其是在北方寒冷的冬天，容易出现机械式风速仪“冻死”等情况，为此容易出现测量的风速出现误差，而对超声波型风速仪来说，这方面影响稍少点，但影响也不能完全忽略。

2：风速的变化太快，风机来不及偏航当风场风向变化很快时（如几秒内风向切变很大，但风速变化很小），风机偏航系统采集的信号是一段时间的风向信号，而几秒钟内风机偏航系统还来不及偏航（实际情况也不允许），从而出现对应风速下风机功率偏低情况，其原因是风机在这段时间内没有完全对好风，也就没有最大地捕获风能。

风力发电系统的风速和功率特性模型研究

风力发电系统的风速和功率特性模型研究随着对可再生能源的需求不断增加，风能逐渐成为一种重要的清洁能源来源。

在风力发电系统中，了解和研究风速和功率特性模型是至关重要的，这可以帮助我们更好地预测和优化风能的利用。

本文将对风力发电系统的风速和功率特性模型进行研究和探讨。

风力发电系统中，风速是一个关键参数，它直接影响风机的转速以及产生的功率。

风速的变化会导致风机的输出功率发生变化，因此研究风速与功率之间的关系具有重要意义。

为了建立准确的风速和功率特性模型，我们需要收集大量的风速和功率数据，并进行合理的分析和处理。

在研究风速和功率特性模型时，首先需要建立一个合适的统计模型。

常用的统计模型包括魏布尔分布模型、雷诺分布模型、韦伯分布模型等。

这些模型可以帮助我们更好地理解风速的分布规律。

根据实际测量的风速数据，我们可以通过最大似然估计或其他参数拟合方法选择合适的统计模型，并确定其相应的参数。

在了解风速分布模型的基础上，我们可以进一步研究风速与功率之间的关系。

一般来说，风机的输出功率与风速呈非线性关系。

通过建立风速和功率之间的数学模型，我们可以更好地预测和控制风机的输出功率。

常用的风速-功率曲线模型包括魏布尔分布模型、指数模型、多项式模型等。

这些模型可以通过实测数据进行拟合，得到相应的参数，并评估模型的拟合优度。

此外，除了考虑风速和功率之间的关系，我们还应该考虑其他因素对风力发电系统性能的影响。

例如，风向的变化、地形的起伏、风机的设计特性等都会对风力发电系统的性能产生影响。

因此，在研究风速和功率特性模型时，我们也应该考虑这些因素，并通过适当的方法进行调整和修正。

最后，建立准确的风速和功率特性模型对于风力发电系统的运行和规划具有重要意义。

通过预测和优化风机的输出功率，可以实现对风能的最大利用，提高风力发电系统的经济性和可靠性。

因此，未来的研究可以着重于更精细化的风速和功率特性模型的建立，更深入地探索风速与功率之间的关系。

风电场并网性能测试的功率曲线分析方法

风电场并网性能测试的功率曲线分析方法随着可再生能源的开发利用和提高，风电场也越来越受到人们的关注。

然而，作为可再生能源的一种，风电场的并网性能测试是其正常运转、发挥电力能力、确保电力设施的可靠性和稳定性等方面的基础，因此也成为人们研究的热点。

而功率曲线分析方法也是其中的一种重要方法。

本文将介绍风电场并网性能测试的功率曲线分析方法。

一、风电场功率曲线风电场的功率曲线是指在不同风速下，风电机的输出功率和风速之间的关系曲线。

通常，风电场的功率曲线都是以风速为X轴，以功率为Y轴，形成一条基本的曲线。

二、功率曲线分析方法1. 统计分析法在实际检测中，可以通过风电机的工作数据，使用统计学方法对功率曲线进行分析。

对检测数据按照风速划分区间，并记录每个区间内的工作时间和工作功率。

通过统计分析计算出在不同风速下的平均风功率、偏差率和散度等数据，并将其绘制成功率曲线图。

2. 数学模型法数学模型法是利用数学方法建立风电场的模型，通过模拟计算得到风电场的输出功率和风速的对应关系，从而得出功率曲线。

在此方法中，模型的正确性和精度对结果的准确性有着至关重要的作用。

3. 专用仪器法专用仪器法是使用特殊的测量设备对风电机的工作数据进行实时测量，从而得出风速和工作功率的对应关系。

目前，市场上已经有一些专门用于风力发电的测试设备，可以快速测量出功率曲线。

三、小结风电场并网性能测试的功率曲线分析方法是风电场诸多技术之一，对于了解风力发电机的工作状态、提高设备的可靠性和性能发挥有着至关重要的作用。

通过本文的介绍，我们了解到了风电场的功率曲线，以及几种常见的功率曲线分析方法，为大家提供了一些参考和借鉴。

风力发电机组性能与功率曲线优化设计

风力发电机组性能与功率曲线优化设计引言随着对可再生能源需求的不断增长，风力发电作为一种经济高效的清洁能源形式逐渐受到关注。

风力发电机组是将风能转化为电能的核心设备，其性能与功率曲线的优化设计对提高风能利用率和功率输出至关重要。

本文将探讨风力发电机组性能与功率曲线的优化设计方法以及相关影响因素，以期为风力发电行业的发展提供有益的参考。

1. 风力发电机组性能分析1.1 风力发电机组的基本原理风力发电机组是利用风能驱动叶片产生转动，进而通过传动系统将机械能转化为电能的设备。

其核心部件包括叶片、转子、传动系统和发电机。

通过叶片对风的捕捉和转速调节，风能被最大限度地转化为机械能，并通过传动系统传递给发电机，最终生成电能。

1.2 风力发电机组的性能指标风力发电机组的性能指标主要包括转速、功率曲线、启动风速、满功率风速等。

其中，转速是指风轮旋转的速度，对应着风力发电机组的输出功率；启动风速是指风力发电机组开始转动的最小风速，通常情况下在3-4 m/s之间；满功率风速是指风力发电机组可以达到额定功率的风速，通常在10-15m/s之间。

2. 风力发电机组功率曲线的优化设计2.1 功率曲线的定义与作用风力发电机组的功率曲线是指在不同风速下，风力发电机组所能输出的功率。

功率曲线的优化设计可以使得风力发电机组在各个风速段都能够得到最大的功率输出，提高风能的利用率。

2.2 持续优化功率曲线的方法2.2.1 窄化功率曲线带宽通过改变风轮叶片的数量、形状和长度，可以调整风力发电机组的转矩特性，进而改变功率曲线的形状。

窄化功率曲线带宽可以使得风力发电机组在不同风速下都能保持较高的功率输出，提高整体性能。

2.2.2 采用可调式刹车系统通过采用可调式刹车系统，可以根据风速的变化实时调整刹车力度，使得风力发电机组在不同风速下都能够保持较稳定的功率输出。

这种方法可以提高风能的利用效率，降低机组的损耗。

2.2.3 优化转子的气动性能通过优化转子的叶片形状、倾斜角度和布局方式，可以改善风力发电机组的气动特性，减小转子与来风之间的阻力，提高风能的转化效率，进而优化功率曲线。

风电场中的风功率曲线建模研究

风电场中的风功率曲线建模研究随着对可再生能源的需求不断增加，风能作为一种清洁、可持续的能源形式备受关注。

风电场的风功率曲线建模研究对于风电厂的运行和管理至关重要。

本文将探讨风电场中风功率曲线建模的研究方法和重要性。

首先，我们需要了解什么是风功率曲线。

风功率曲线是一种描述风力涡轮机产生的功率与风速之间关系的曲线图。

在风能装置上安装风速测量仪器，将不同风速下的功率进行测量，然后绘制成曲线图。

风功率曲线能够帮助我们了解风能的产出情况，从而做出更准确的能源预测和计划。

对于风功率曲线建模的研究，有多种方法可以采用。

一种常用的方法是使用统计学模型，如回归分析。

回归分析可以通过风速数据和对应的风功率数据建立函数关系，然后预测未来的风功率。

另一种方法是采用物理模型，如CFD（Computational Fluid Dynamics）模拟。

CFD模拟可以通过计算风力涡轮机叶片表面的气流速度和压力分布来预测风功率曲线。

这种方法需要大量的计算资源和专业知识，但能够更准确地模拟气流行为和风功率。

风功率曲线建模的研究对于风电场的运营和管理十分重要。

首先，风功率曲线能够帮助风电厂进行风能资源评估。

通过建模分析不同风速下的风功率变化，可以评估风电场的资源利用率和发电潜力。

这样的评估可以为风电场的规划和设计提供依据，从而提高整体的发电效率。

其次，风功率曲线建模可以用于风电厂的风场管理。

通过实时监测和分析风功率曲线，风电厂可以及时调整风力涡轮机的转速和负荷，以最大化发电效率并延长设备的寿命。

此外，风功率曲线还可以辅助风电厂的维护和检修工作。

通过分析异常曲线和功率波动，可以及时发现设备故障和缺陷，并采取适当的维修措施，降低损失和停机时间。

最后，风功率曲线建模对于风能预测也非常重要。

风能预测是风电场的日常运营必备项。

通过建立准确的风功率曲线模型，可以更准确地预测未来的风功率产出情况。

准确的风能预测有助于风电厂进行合理的调度和计划，避免能源浪费和断电现象的发生。

风电场并网性能测试中的功率曲线分析方法

风电场并网性能测试中的功率曲线分析方法风电场的并网性能测试是评估风电场发电系统性能的重要步骤之一。

在这一过程中，功率曲线分析方法被广泛应用来评估风电机组的发电性能以及风场的整体运行情况。

本文将介绍风电场并网性能测试中常用的功率曲线分析方法，包括基本原理、数据采集与处理、分析技术等方面，并探讨其在提高风电场运行效率和优化发电系统性能方面的应用。

一、基本原理风电场的功率曲线是描述风电机组在不同风速条件下的输出功率与风速之间关系的曲线图。

其基本原理是利用风速和功率之间的关系来评估风电机组的性能表现。

通常情况下，风速越高，风电机组的输出功率越大，而在一定的风速范围内，输出功率达到峰值，之后随着风速的继续增加，输出功率会逐渐减小。

二、数据采集与处理在进行功率曲线分析时，首先需要进行数据采集。

通常情况下，风电场会配备风速测量仪和功率测量仪，用于实时监测风速和输出功率。

通过定期采集这些数据，可以得到一系列不同风速下的输出功率数据点。

采集到的数据需要进行处理和清洗，以确保数据的准确性和可靠性。

这包括剔除异常数据、填补缺失数据等步骤。

同时，还需要对数据进行平滑处理，以消除因风速变化引起的波动。

三、分析技术在对功率曲线进行分析时，常用的技术包括：1. 峰值功率点识别：通过分析功率曲线，识别出输出功率的峰值点，即风速达到一定数值时，风电机组输出功率最大的点。

这一点通常对应着风电机组的额定功率。

2. 风电机组性能评估：利用功率曲线分析，可以评估风电机组在不同风速条件下的输出功率表现，包括额定功率、起动风速、切出风速等参数。

3. 故障诊断与优化：通过监测功率曲线的变化，可以及时发现风电机组的运行异常，进行故障诊断和优化调整，提高风电场的整体运行效率。

四、应用与展望功率曲线分析方法在风电场并网性能测试中具有重要的应用价值。

通过准确分析功率曲线，可以帮助运维人员及时发现并解决风电机组的性能问题，提高风电场的发电效率和可靠性。

风电场功率曲线优化研究

风电场功率曲线优化研究随着人们对清洁能源需求的不断增长，风能作为一种可再生的清洁能源渐渐受到关注。

风电场作为发电的重要形式之一，其功率曲线优化研究成为了提高风电场发电效率和经济性的关键问题。

本文旨在探讨风电场功率曲线优化的方法与方式，以实现风电场系统的最佳发电效果。

首先，我们要了解什么是功率曲线优化。

风机的功率曲线是描述风机在不同风速下的输出功率与风速之间的关系的曲线图。

优化功率曲线可以提高风机的运行效率，进而提高整个风电场的发电效率。

这项研究有助于降低风电场的成本，并提高风电场的可靠性。

在风电场的功率曲线优化研究中，一个重要的指标是发电效率，也即风电场从风能转换为电能的效率。

为了提高发电效率，研究人员通常从以下几方面进行探索：首先，根据风场的风速情况，调整风机的叶片角度。

风机叶片角度的调整可以影响风机的转速和功率输出。

在低风速下，增加叶片角度可以增加风机的转速和输出功率；而在高风速下，减小叶片角度可以有效减小风机的负载，避免过载运行。

通过根据实时风速情况动态调整叶片角度，可以实现风电场系统的最佳发电效果。

其次，通过控制风机领先角度进行数据智能运算，实现最佳功率曲线的优化。

传统的控制算法通常采用PID（比例-积分-微分）算法进行控制，但是这种方法的鲁棒性和自适应性较差。

而基于数据智能的优化算法，如模糊控制算法和神经网络控制算法，可以根据风速和风机状态实时调整控制策略，使风机始终运行在最佳发电区域。

此外，一些新兴的技术也被应用于风电场功率曲线优化研究中。

例如，利用数据驱动的方法来构建风机功率输出模型，从而更好地预测风机在不同风速下的功率输出。

同时，利用大数据分析和机器学习方法，可以从海量的历史风速数据中挖掘规律，进一步优化风电场的功率曲线。

这些新技术的应用将使风电场的功率曲线优化更加准确和有效。

最后，利用风电场的整体监控和数据分析系统进行功率曲线优化。

通过安装传感器和监控设备，可以实时监测风速、风机运行状态和环境条件等数据。

联网风电机组风速_功率特性曲线的研究

Wind Power Generator Interconnected With Power Grid
LANG Bin-bin1，MU Gang1，YAN Gan-gui1，CUI Yang1，WANG Xiao-bo2，ZHENG Tai-yi2
（1．Magique Power System Research Group of Northeast Dianli University，Jilin 132012，Jilin Province，China； 2．Jilin Electric Power Dispatching Center，Changchun 130021，Jilin Province，China）
图 3 某型号 850 kW 双馈风电机组标准风速–功率特性曲线(空气密度=1.225 kg/m3)
Fig. 3 The standard Vw−Pe characteristic curve of a 850 kW DFIG (air density=1.225 kg/m3)
事实上，联网运行的双馈风电机组经常处于风速和风向不断变化的运行条件下，其实际运行状况并不一定遵从技术手册给定的在特定运行条件下测得的风速–功率曲线。获取联网运行时风电机组的真实风速–功率曲线对于研究风电场与电网间的相互作用具有重要意义。
后通过仿真验证其有效性。
1 两种风速–功率特性的比较
根据 TN 风电场所有风电机组 2006 年 5 月 5 日到 2006 年 6 月 7 日之间的实际运行数据，可以提取出实测风速 Vw 和变速恒频风电机组实测输出功率 Pe，并按照各采样时刻 Vw 与 Pe 的对应关系形成(Vw, Pe)数据对，进而得到 TN 风电场所有风电机组的 Vw−Pe 关系散点图。图 4 给出了其中某一机组的 Vw−Pe 散点图，为了便于比较，将图 3 中风速– 功率特性曲线也绘于图 4 中。从图 4 可以看出，联网运行的风电机组并不是完全按照厂家给定的风