风力发电出力概率统计特性分析
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1 风电场出力统计特性
以某风电场2011年7月至2012年6月共计365天的实测数 据为依据，统计得到该风电场总发电量为3.235×105 MW·h，
.总A出l力l时R长i为g6h2t6s4.5 Rh，e占s全er年v总e时d长. 的71.5%。 图1为从2011年7月至2012年6月该风电场出力曲线图。 该 图由每日出力的最大值连接而成，从曲线图中可以看到，全年 的日最大值在2012年3月至5月 时段 较 高 ，在2011 年 11 月 至 2012年1月时段较低。
统计查询主要包含计划完成情况查询、台区线损异常率 统计、台区线损异常处置率统计、台区线损异常项统计等统计 查询功能。
.4.A9 l系l系统统R管管i理g理主ht要s包含Re作s业e指rv导e书d维. 护及作业步骤维护等维
护功能。
5 平台运行效果
平台整合了低压运维、低压线损、低压用电检查等各项业 务，固化了业务流程，促进了低压综合业务管理模式和业务管 理流程的完善以及低压综合业务的规范化。 通过计划管理与 绩效管理模块相结合，为绩效评价提供了直接的客观数据支 撑；以系统智能化提高管理效率，同时通过移动技术将现场作 业和低压业务管理有机结合，简化了班组操作，提高了工作 效率。
67
Sheji yu Fenxi◆设计与分析
异常情况的处理— ——生成用检计划工作单、 生成项目库工作 单、生成缺陷计划工作单。 4.4 低压用检管理
对于台区线损异常巡视计划，针对存在违约用电/窃电行 为的台区，生成用检计划工作单。 班长对用检计划进行派工， 工作人员进行现场取证，支持上传下载图片。 营销MIS系统申 请登记违约窃电工作单后，在系统中进行用检结果反馈，记录 营销MIS工作单号以及处理情况。 4.5 低压计量自动化管理
科学，2004（6）.
收 稿 日 期 ：2016-01-11 作者 简介 ：肖春（1985—），男，广西南宁人，助理工程师，研究 方向：电力信息。
（上接第67页）
平衡带来了严重的负面影响。 与此同时，某一地区的风速资源 均服从于一定的概率分布，风力发电出力的波动对应于一定 的概率分布模型。 因此，风力发电概率统计特性的分析和计算 对于风电场的优化运行具有重要的意义。
Sheji yu Fenxi◆设计与分析
风力发电出力概率统计特性分析
吴子成1 施 涛2 （1.南京师范大学附属中学，江苏 南京 210003；2.中国电力科学研究院，江苏 南京 210003）
摘 要：以某风电场全年365天发电出力数据为依据，统计分析其发电出力统计特性，在此基础上建立服从韦布尔分布的风力发电 出力概率统计分析模型，为掌握风力发电特性和风电场优化运行提供理论与实践依据。
当用近似的线性特性模拟时（图3），风机输出功率特性分
段函数表达式可写为：
0 o
)
)
) ) )
v-vci
Pout=
()vr-vci
)
Pr
P )
) )
r
)
0 )
*
0≤v≤vci vci＜v≤vr
vr＜v≤vco v＞vco
（3）
式中，Pr为风电机组额定出力；vci为风机切入风速；vr为额定风速；
vco为切出风速；v为风电机组轮毂高度处的风速。 （下转第69页）
-
V c
（1）
$ % c #c # c # （ f V）=
k c
V c
k-1
exp
-
V c
k
（2）
式中，c和k分别为韦布尔分布的尺度参数和形状参数，其中尺
度参数c反映该风电场的平均风速；V为给定风速。
分布参数需要通过观察数据进行估算，常用的估算方法
有矩估计法和极大似然法，当总体分布类型已知时，最好采用
风电场出力概率统计结果如表1所示。
表1 风电场出力概率统计
出力 ≥90% ≥80% ≥70% ≥60% ≥50% ≥40% ≥30% ≥20% ≥10% ＜10%
概率 0.51% 1.29% 2.32% 3.64% 6.14% 9.58% 12.76% 18.94% 17.11% 27.71%
图2 风机出力曲线
关键词：风力发电；概率统计特性；韦布尔分布
Байду номын сангаас
0 引言
风力发电作为一种可再生能源发电技术，对于优化电源 结构、节能减排、保护环境具有重要意义。 与此同时，风力发电 的出力受自然条件的影响呈现间歇性、波动性的特点。 因此， 掌握和了解风电场的发电出力特性，对于风电场优化运行和 控制具有重要的意义。
本文以某风电场全年365天发电出力数据为依据，统计分 析其发电出力特性，在此基础上建立服从韦布尔分布的风力 发电出力概率统计分析模型，为掌握风力发电特性和风电场 优化运行提供理论与实践依据。
系统每天定时获取计量自动化系统低压计量异常信息， 并对异常数据进行分析。 系统提供表计异常查询功能，查询存 在异常的表计，生成消缺计划，并对消缺结果进行反馈。 4.6 抄核收计划管理
抄核收计划管理主要包含催收计划及抄表计划。 4.7 缺陷计划管理
针对作业过程中发现的缺陷，制定缺陷计划，也可在台区 线损异常巡视计划、低压台区巡视计划作业过程中，生成缺陷 计划。 缺陷负责人对缺陷计划进行处理，班长对缺陷计划进行 检查，最终形成对缺陷的闭环处理。 4.8 统计查询
极大似然估计法。
2.2 风速—出力转换模型
风机的输出功率与风速间的关系曲线称为风机功率特性
曲线，它有不同的形状和表示方法。 图2为典型的风机功率特
性曲线，这个关系可用风机的运行参数来描述，通常采用的参
数是风机的切入风速、额定风速和切出风速，功率输出可用每
小时风速v来模拟。
图1 风电场日最大出力年变化曲线
2 风电场出力概率模型
2.1 风速概率模型
用于拟合风速概率分布的模型很多，有韦布尔（Weibull）
分布、瑞利（Rayleigh）分布等，其中两参数韦布尔分布模型应
用最为广泛。 假设由测风仪获得某风电场的风速序列服从两
参数韦布尔分布，则分布函数和概率密度函数分别为：
$" #%k
F（V）=P（v≤V）=1-exp
［参考文献］ [1] 杨易.JSP网络编程技术与实例[M].北京：人民邮电出版社，
2005. [2] 郑阿奇.Oracle实用教程[M].3版.北京：电子工业出版社，
2011. [3] 韦宇怡，黄爱琨.广西南宁供电局加快县域电网建设[J].广
西电业，2011（3）. [4] 窦蕾，袁臻，刘冬梅.基于构件的中间件技术J2EE[J].计算机
以某风电场2011年7月至2012年6月共计365天的实测数 据为依据，统计得到该风电场总发电量为3.235×105 MW·h，
.总A出l力l时R长i为g6h2t6s4.5 Rh，e占s全er年v总e时d长. 的71.5%。 图1为从2011年7月至2012年6月该风电场出力曲线图。 该 图由每日出力的最大值连接而成，从曲线图中可以看到，全年 的日最大值在2012年3月至5月 时段 较 高 ，在2011 年 11 月 至 2012年1月时段较低。
统计查询主要包含计划完成情况查询、台区线损异常率 统计、台区线损异常处置率统计、台区线损异常项统计等统计 查询功能。
.4.A9 l系l系统统R管管i理g理主ht要s包含Re作s业e指rv导e书d维. 护及作业步骤维护等维
护功能。
5 平台运行效果
平台整合了低压运维、低压线损、低压用电检查等各项业 务，固化了业务流程，促进了低压综合业务管理模式和业务管 理流程的完善以及低压综合业务的规范化。 通过计划管理与 绩效管理模块相结合，为绩效评价提供了直接的客观数据支 撑；以系统智能化提高管理效率，同时通过移动技术将现场作 业和低压业务管理有机结合，简化了班组操作，提高了工作 效率。
67
Sheji yu Fenxi◆设计与分析
异常情况的处理— ——生成用检计划工作单、 生成项目库工作 单、生成缺陷计划工作单。 4.4 低压用检管理
对于台区线损异常巡视计划，针对存在违约用电/窃电行 为的台区，生成用检计划工作单。 班长对用检计划进行派工， 工作人员进行现场取证，支持上传下载图片。 营销MIS系统申 请登记违约窃电工作单后，在系统中进行用检结果反馈，记录 营销MIS工作单号以及处理情况。 4.5 低压计量自动化管理
科学，2004（6）.
收 稿 日 期 ：2016-01-11 作者 简介 ：肖春（1985—），男，广西南宁人，助理工程师，研究 方向：电力信息。
（上接第67页）
平衡带来了严重的负面影响。 与此同时，某一地区的风速资源 均服从于一定的概率分布，风力发电出力的波动对应于一定 的概率分布模型。 因此，风力发电概率统计特性的分析和计算 对于风电场的优化运行具有重要的意义。
Sheji yu Fenxi◆设计与分析
风力发电出力概率统计特性分析
吴子成1 施 涛2 （1.南京师范大学附属中学，江苏 南京 210003；2.中国电力科学研究院，江苏 南京 210003）
摘 要：以某风电场全年365天发电出力数据为依据，统计分析其发电出力统计特性，在此基础上建立服从韦布尔分布的风力发电 出力概率统计分析模型，为掌握风力发电特性和风电场优化运行提供理论与实践依据。
当用近似的线性特性模拟时（图3），风机输出功率特性分
段函数表达式可写为：
0 o
)
)
) ) )
v-vci
Pout=
()vr-vci
)
Pr
P )
) )
r
)
0 )
*
0≤v≤vci vci＜v≤vr
vr＜v≤vco v＞vco
（3）
式中，Pr为风电机组额定出力；vci为风机切入风速；vr为额定风速；
vco为切出风速；v为风电机组轮毂高度处的风速。 （下转第69页）
-
V c
（1）
$ % c #c # c # （ f V）=
k c
V c
k-1
exp
-
V c
k
（2）
式中，c和k分别为韦布尔分布的尺度参数和形状参数，其中尺
度参数c反映该风电场的平均风速；V为给定风速。
分布参数需要通过观察数据进行估算，常用的估算方法
有矩估计法和极大似然法，当总体分布类型已知时，最好采用
风电场出力概率统计结果如表1所示。
表1 风电场出力概率统计
出力 ≥90% ≥80% ≥70% ≥60% ≥50% ≥40% ≥30% ≥20% ≥10% ＜10%
概率 0.51% 1.29% 2.32% 3.64% 6.14% 9.58% 12.76% 18.94% 17.11% 27.71%
图2 风机出力曲线
关键词：风力发电；概率统计特性；韦布尔分布
Байду номын сангаас
0 引言
风力发电作为一种可再生能源发电技术，对于优化电源 结构、节能减排、保护环境具有重要意义。 与此同时，风力发电 的出力受自然条件的影响呈现间歇性、波动性的特点。 因此， 掌握和了解风电场的发电出力特性，对于风电场优化运行和 控制具有重要的意义。
本文以某风电场全年365天发电出力数据为依据，统计分 析其发电出力特性，在此基础上建立服从韦布尔分布的风力 发电出力概率统计分析模型，为掌握风力发电特性和风电场 优化运行提供理论与实践依据。
系统每天定时获取计量自动化系统低压计量异常信息， 并对异常数据进行分析。 系统提供表计异常查询功能，查询存 在异常的表计，生成消缺计划，并对消缺结果进行反馈。 4.6 抄核收计划管理
抄核收计划管理主要包含催收计划及抄表计划。 4.7 缺陷计划管理
针对作业过程中发现的缺陷，制定缺陷计划，也可在台区 线损异常巡视计划、低压台区巡视计划作业过程中，生成缺陷 计划。 缺陷负责人对缺陷计划进行处理，班长对缺陷计划进行 检查，最终形成对缺陷的闭环处理。 4.8 统计查询
极大似然估计法。
2.2 风速—出力转换模型
风机的输出功率与风速间的关系曲线称为风机功率特性
曲线，它有不同的形状和表示方法。 图2为典型的风机功率特
性曲线，这个关系可用风机的运行参数来描述，通常采用的参
数是风机的切入风速、额定风速和切出风速，功率输出可用每
小时风速v来模拟。
图1 风电场日最大出力年变化曲线
2 风电场出力概率模型
2.1 风速概率模型
用于拟合风速概率分布的模型很多，有韦布尔（Weibull）
分布、瑞利（Rayleigh）分布等，其中两参数韦布尔分布模型应
用最为广泛。 假设由测风仪获得某风电场的风速序列服从两
参数韦布尔分布，则分布函数和概率密度函数分别为：
$" #%k
F（V）=P（v≤V）=1-exp
［参考文献］ [1] 杨易.JSP网络编程技术与实例[M].北京：人民邮电出版社，
2005. [2] 郑阿奇.Oracle实用教程[M].3版.北京：电子工业出版社，
2011. [3] 韦宇怡，黄爱琨.广西南宁供电局加快县域电网建设[J].广
西电业，2011（3）. [4] 窦蕾，袁臻，刘冬梅.基于构件的中间件技术J2EE[J].计算机