计及尾流效应的风电场并网可靠性分析
风电场并网性能测试数据分析与运行优化方案设计
风电场并网性能测试数据分析与运行优化方案设计随着新能源的发展，风能作为一种清洁、可再生、低碳的能源得到越来越广泛的应用。
在风力发电领域，风电场是最常见的发电形式，而风电场的运行质量又直接关系到发电效率。
因此，对风电场进行并网性能测试数据分析与运行优化方案设计就显得尤为重要。
一、风电场并网性能测试数据分析针对风电场并网性能测试数据分析，主要包括以下几个方面的内容：1.并网风功率曲线的分析并网风功率曲线是对风力发电机实时功率输出特性的描述。
通过并网风功率曲线的分析可以获得风电场的最大功率点 (MPP)、功率测量误差及曲线偏离程度等性能参数，从而获得风电场的输出能力和抗风能力。
2.风电场的机组性能曲线分析机组性能曲线是风电场风力发电机的性能测试曲线，也是风力发电机的重要参数。
通过机组性能曲线的分析可以获得发电机的额定功率、最大功率、额定转速、最大转速等性能参数。
3.风电场的系统效率曲线分析风电场的系统效率曲线是指风电场的发电效率、传输效率和变换效率等总体性能的曲线。
通过系统效率曲线的分析可以获得风电场的长期发电能力，从而确定风电场的系统效率水平。
4.风电场的产生成本评估风电场的产生成本评估是针对风电场的发电成本、运行成本和维护成本进行的全面评估。
通过产生成本评估可以确定风电场的发电成本和未来经济效益，并为优化方案提供决策支持。
二、风电场运行优化方案设计在获得风电场并网性能测试数据分析结果之后，需要进行运行优化方案设计。
主要包括以下几个方面的内容：1. 风电场并网性能优化设计针对风电场并网性能测试数据分析的结果，可以针对系统效率不足的问题进行优化设计，提高风电场的系统效率水平。
例如，可针对发电机的额定功率、转速等参数进行优化设计，以便让风力发电机的输出能力更为准确。
2. 风电场的机组维护计划针对风电场的机组性能曲线分析结果，可建立针对风电场的机组维护计划，对机组进行周期性的维护，提高机组的服务寿命及使用效率。
浅析风电并网后电力系统可靠性评估
浅析风电并网后电力系统可靠性评估摘要：目前，风力发电在普通百姓的日常生活中起着至关重要的作用，但风力发电同时也存在各种各样的问题。
基于此类情况，笔者通过对风电并网前后系统可靠性参数变化的分析，进而阐述风电并网举措对电力系统可靠性的影响机制，同时通过随机最优化的方法对增加的系统备用设置地点和大小进行优化设置，以期最终实现风电并网后电力系统的备用优化，最终实现对人类社会有用的目的。
关键词：风电并网；电力系统；可靠性目前风力发电是可再生能源发电的各种形式中技术最为成熟，最具有开发价值和高度的商业化发展前景的形式，同时也是化石能源发电形式的重要替代形式之一，与此同时，风力发电对生态环境的保护和传统发电形式对环境破坏力的减少起着至关重要的作用。
历代研究表明，风力场的出力不可控。
因此，为了配合风力厂出力的频繁波动，这就需要其他常规发电厂出力以及系统备用的高频次改变。
伴随着风力总装机容量的不断增加现状的出现，这些问题将会对电力系统的可靠性、安全性、经济性等一系列指标产生严重影响。
因此，有必要深刻分析严肃探讨大规模风电并网对电网引起的有关系统运行与稳定等问题，其中最重要的问题就是风电并网对电力系统可靠性产生的影响研究以及随之而来的备用容量增加或减少的一系列值得探索的问题。
笔者通过一系列数学建模分析与实际问题的实例分析，实现了理论与实际的充分融合，最终得到了准确合理的结论。
一、风速及风电场出力模型1.1风速随机模型笔者将从华东某风电厂获得的2003年到2005年共计三年的风速历史数据中提炼有效信息进行分析，其中这些数据主要包括每隔十分钟的历史风速值与机组的出力情况。
在每十分钟内取最高风速和最低风速的平均值作为这十分钟内的平均风速，由此可以测算出风速概率分布，通过绘制条形统计图的方式可以大致推断出风速随机模型。
1.2风厂出力模型笔者通过采集华东某风电厂使用的风力发电机的功率曲线，同时利用分段线性化模拟数据的方式，科学有效的模拟出风速与风电功率的函数关系，再根据风速的概率分布状况以及风机机组的功率曲线情况进行科学系统的分析，最终得到风机出力的概率分布。
风电场可靠性分析
风电场可靠性分析随着各国经济的快速发展，风力发电作为目前最经济和技术最成熟的一种新能源利用形式，吸引了众多致力于可再生能源开发国家的广泛关注，使其在全世界得到了迅猛的发展。
然而，由于风速的波动性、随机性引起风电场输出功率变化，以及风电场一般处于电力系统网架结构相对薄弱的末端[1]，大规模风电场并网将对电网的电能质量和系统安全稳定运行等诸多方面产生负面影响。
因此，随着风力发电技术的不断发展，风电场可靠性分析成为了一个必须解决的问题。
风电场可靠性分析的方法主要有解析法[2]和模拟法[3]。
解析法是通过分析影响风电机组输出功率的变量，计算风电机组输出功率的概率分布，并在此基础上建立风电场的可靠性模型；模拟法通常用序贯的蒙特卡罗法对风电机组元器件的随机故障以及每小时的风速进行仿真。
此外，可靠性指标可分为两类：概率指标与频率指标，概率指标用于描述系统出力的分布、期望等概率量，计算所需的参数较少；频率指标包含频率、持续时间等随机过程参数，用于刻画系统各状态的持续时间与转移关系，计算所需参数较多。
本文先阐述了熵的理论知识，以及熵在风电场可靠性分析中的适用性，然后在马尔科夫理论的基础上建立了基于系统熵值的风电场可靠性分析模型，然而，由于缺乏大量的仿真分析工作，未确定出最终的可靠性指标，但是指出了引入熵后的风电场可靠性指标的探索方向。
1 熵理论熵反映了一种自然界现象有序程度演化的规律，以其独特的内涵和渗透力被广泛应用于度量复杂系统的不确定性，是一门应用十分广泛的科学理论，其在信息科学、系统科学、生命科学与管理科学等众多领域均取得了丰硕成果[4]。
熵理论起源于热力学定律，用于表征在动力学方面不能做功的能量总数，逐渐推广到其他学科，物理学中用于度量系统内部分子运动的混乱程度，信息学中用来描述离散系统不确定性的度量。
对于广义的复杂系统，熵能够描述系统处于不同状态下的分布规律。
系统熵值定义如下此外，文献[6]中指出相近地区不同风电场的风速、风向和气温具有一定的相关性，同时，文献[7]中提及不能够忽略风电机组之间的相互影响，因此，本文尝试引入系统熵值的概念表征风电场内机群分布的不同状态，从而探索机群出力的无序程度对风电场可靠性的影响。
风电场并网性能测试的数据质量分析与改进方法
风电场并网性能测试的数据质量分析与改进方法风电场的并网性能测试是评估其运行状态和性能的重要手段之一。
然而，测试数据的质量直接影响了测试结果的准确性和可靠性。
因此，对风电场并网性能测试的数据质量进行分析并采取改进方法具有重要意义。
本文将对风电场并网性能测试数据质量的现状进行分析，并提出改进方法。
数据质量分析首先，我们需要对风电场并网性能测试的数据质量进行分析。
常见的数据质量问题包括：1. 数据采集不准确：风电场测试过程中，可能存在数据采集设备故障或者误差较大的情况，导致采集到的数据不准确。
2. 数据缺失：有时由于设备故障或者其他原因，部分数据可能无法采集到，导致数据缺失，影响了数据的完整性和准确性。
3. 数据异常：风电场运行过程中可能出现异常情况，如风速突变、设备故障等，这些异常数据会影响整体数据的准确性。
4. 数据一致性：在多个测试点或者多个时间段进行测试时，数据之间的一致性可能存在问题，需要进行一致性分析和验证。
改进方法针对以上数据质量问题，我们可以采取以下改进方法：1. 完善数据采集设备：确保风电场测试所用的数据采集设备准确可靠，定期进行维护和检修，及时更新设备以提高数据采集的准确性。
2. 数据备份与恢复机制：建立完善的数据备份与恢复机制，及时备份测试数据，避免因设备故障或其他原因导致数据丢失，确保数据的完整性。
3. 异常数据处理：针对测试过程中出现的异常数据，建立相应的处理机制，及时识别和剔除异常数据，保证数据的准确性。
4. 数据验证与校正：对采集到的数据进行验证和校正，确保数据的一致性和准确性，避免因数据错误导致的测试结果偏差。
5. 规范测试流程：建立规范的测试流程和操作规范，统一测试参数和采集方法，减少人为因素对数据的影响，提高数据的可靠性。
结语风电场并网性能测试的数据质量直接影响了测试结果的准确性和可靠性，因此需要重视数据质量分析与改进工作。
通过完善数据采集设备、建立数据备份与恢复机制、处理异常数据等方法，可以提高风电场并网性能测试数据的质量，为风电场的运行和管理提供可靠的数据支持。
风电场并网性能测试中的可靠性评估技术
风电场并网性能测试中的可靠性评估技术风能作为清洁能源的重要组成部分，其开发和利用已成为全球能源领域的重要趋势。
而风电场的并网性能测试在风电项目建设中占据着至关重要的地位，它能够直接影响风电场的运行效率和经济性。
在进行风电场并网性能测试时，可靠性评估技术是确保测试结果准确可靠的关键。
本文将探讨风电场并网性能测试中的可靠性评估技术。
一、传感器选择与布置传感器是进行风电场性能测试的重要工具，传感器的选择和布置直接影响测试结果的准确性。
在选择传感器时，应考虑其测量精度、响应速度、稳定性等因素，并确保传感器的规格与测试需求相匹配。
同时，在传感器的布置上，需要充分考虑风场的地形、气象条件等因素，合理布置传感器以获取全面、准确的数据。
二、数据采集与处理数据采集与处理是风电场性能测试中至关重要的环节，其质量直接影响最终的测试结果。
在数据采集过程中，应确保采集设备的稳定性和可靠性，避免因设备故障导致数据丢失或失真。
同时，数据处理过程中应采用科学的算法和方法，对原始数据进行准确有效的处理，排除干扰因素，提取出准确的性能参数。
三、系统可靠性评估针对风电场并网性能测试系统，需要进行系统可靠性评估，以确保测试过程的稳定可靠。
可通过故障模拟、可靠性分析等方法对测试系统进行评估，发现潜在的问题并采取相应的措施加以解决，提高系统的可靠性和稳定性。
四、数据验证与结果分析在完成风电场性能测试后，需要对测试数据进行验证和结果分析，以确保测试结果的可靠性和准确性。
通过与实际运行数据的对比验证，检验测试数据的真实性；同时，对测试结果进行深入分析，发现存在的问题和改进空间，为风电场的运行和管理提供参考依据。
五、质量控制与持续改进风电场并网性能测试是一个持续改进的过程，需要不断进行质量控制和技术改进，以适应风电行业的发展和需求变化。
通过建立健全的质量控制体系，加强对测试过程的监督和管理，确保测试结果的准确可靠；同时，不断引入新技术、新方法，提高测试效率和精度，推动风电行业的健康发展。
风电场并网性能测试中的可靠性分析与评估方法
风电场并网性能测试中的可靠性分析与评估方法风能作为清洁能源的重要组成部分，在全球范围内得到了广泛应用和发展。
风电场的并网性能测试是确保其可靠性和稳定性的重要环节之一。
本文将探讨风电场并网性能测试中的可靠性分析与评估方法，以指导实践中的操作和决策。
一、前言风电场的可靠性对于能源供应的稳定性至关重要。
并网性能测试是评估风电场整体性能以及识别潜在问题的关键步骤。
在进行可靠性分析和评估之前，首先需要确立清晰的测试目标和标准，以便更好地指导测试过程。
二、可靠性分析方法1. 数据收集与处理在进行可靠性分析时，首先需要收集并整理风电场的相关数据，包括但不限于风速、功率输出、温度等。
通过合适的数据处理方法，可以提取出对可靠性评估有意义的特征参数，如风电机组的运行时间、故障率等。
2. 故障模式与效应分析（FMEA）FMEA是一种系统化的方法，用于识别潜在的故障模式及其可能的影响。
通过对风电场各个组件的故障模式进行分析，可以确定可能出现故障的原因和后果，从而有针对性地采取预防和应对措施，提高风电场的可靠性。
3. 可用性分析可用性分析旨在评估风电场在一定时间内处于可用状态的能力。
通过对系统的故障和维修时间进行统计分析，可以计算出系统的可用性和不可用性，为可靠性评估提供重要参考。
4. 可靠性建模与仿真基于已有数据和对风电场运行机理的理解，可以建立相应的可靠性模型，并利用仿真技术进行验证和评估。
这种基于模型的方法能够更好地理解系统的可靠性特性，并预测未来可能发生的故障情况，为风电场的运维提供科学依据。
三、评估方法1. 故障树分析（FTA）故障树分析是一种定性与定量相结合的方法，用于分析系统故障的根本原因。
通过构建故障树，可以清晰地揭示不同组件之间的关联关系和故障传播路径，为系统可靠性评估提供详尽的信息。
2. 可靠性指标评估常用的可靠性指标包括平均无故障间隔时间（MTBF）、平均维修时间（MTTR）等。
通过对这些指标的计算和分析，可以客观地评估风电场的整体可靠性水平，并及时发现存在的问题。
考虑地形影响及尾流效应的风电场可靠性分析
ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍｕ ｔ ｕ ａ ｌ ｉ ｎ ｌ ｆ ｕ ｅ ｎ ｃ ｅ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｗｉ ｎ ｄ ｔ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｓ（ ＷＴ Ｇ） ｗｉ ｌ ｌ ｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｂ ｌ ｙ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｗｉ ｎ ｄ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ
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风电场并网系统可靠性评估与改进策略
风电场并网系统可靠性评估与改进策略随着可再生能源的不断发展，风电场作为清洁能源的重要组成部分，其可靠性评估和改进策略变得尤为关键。
本文将深入探讨风电场并网系统的可靠性评估方法以及相应的改进策略，以期为风电行业的发展提供有益参考。
一、可靠性评估方法1. 故障树分析（FTA）故障树分析是一种常用的风电场系统可靠性评估方法，通过构建故障树，将系统的各种可能故障逐级展开，从而识别潜在的系统故障原因。
通过对故障树进行定量分析，可以评估系统的可靠性水平，并确定主要风险源。
2. 事件树分析（ETA）事件树分析是对系统可能发生的事件进行建模和分析的方法，与故障树分析相反，事件树从顶层事件开始逐步分解，直至到达基本事件，用以评估系统的可靠性和安全性。
3. 可靠性指标分析通过制定并网系统的可靠性指标，如平均无故障时间（MTBF）、平均修复时间（MTTR）等，对系统进行定量评估。
这些指标可以帮助评估系统在特定时间段内的可靠性表现，并为改进策略的制定提供数据支持。
二、改进策略1. 设备维护与管理优化加强对风电场设备的定期维护和管理，包括对关键部件的定期检查、润滑和更换，以确保设备运行稳定可靠。
通过引入先进的远程监测技术，及时发现设备异常并进行预防性维护，提高设备的可靠性和运行效率。
2. 系统运行参数优化优化风电场并网系统的运行参数，如风机桨叶角度、发电机转速等，以适应不同风速和气象条件下的运行需求，提高系统的稳定性和可靠性。
采用智能控制算法，实现系统的自适应调节和优化运行，降低系统故障率。
3. 多元化可靠性保障在风电场并网系统中引入多元化的可靠性保障措施，包括备用能源供应、故障自动切换等，以提高系统的抗风险能力和应急响应能力。
建立健全的应急预案和故障处理机制，及时有效地应对各类突发事件，确保系统安全稳定运行。
结语风电场并网系统的可靠性评估和改进策略是保障风电行业持续发展的重要环节。
通过采用适当的评估方法和改进措施，不断提升系统的可靠性和稳定性，将为实现清洁能源的可持续利用提供有力支撑。
风电场的可靠性分析与评价
风电场的可靠性分析与评价第一章概述随着清洁能源的快速发展，风电发电已经成为了一种得到了世界广泛认可的可再生能源发电方式。
然而，与此同时，风电设备的可靠性问题也逐渐浮现。
因此，对于风电场的可靠性分析与评价具有重要意义。
本文将会从多个方面探讨风电场的可靠性问题，并提出一些相应的解决方案。
第二章风电场可靠性的基础概念可靠性是指在一定时间内能够正常工作的概率，它是评估风电场可靠性的一个基础概念。
在风电场的运行过程中，可靠性对于风电机组的正常工作起着至关重要的作用。
同时，风速、风机的运行状态、温度、湿度以及结构形式等因素同样会影响到风电场的可靠性。
第三章风电场可靠性影响因素1.风速风速是影响风力发电效率，进而影响到风电场可靠性的重要因素。
当风速变化时，转速会随之变化，转子的受力情况也会发生相应的变化。
因此，在设计风电场时需要合理考虑不同风速条件下的各项指标，使其能够适应各个环境下的运行。
2.风机的运行状态风机运行状态也是影响风电场可靠性的因素之一。
在故障等情况下，需要及时进行维护和修复，以保证风机正常工作。
同时，在风机的设计和维护过程中要有合适的方案，以减少故障发生的概率。
3.温度、湿度温度和湿度的变化也会影响风机的工作，因此，在设计和安装风电场时需要考虑环境因素的影响，同时在日常运维中也需要及时关注不同环境下风机的运行状态和受力情况。
4.结构形式风电场的结构形式也会影响到风电场的可靠性。
在设计和建造风电场时需要考虑到震动、地形等环境因素，从而避免可能发现的结构瑕疵影响风电场的运行。
第四章风电场可靠性分析风电场可靠性分析主要是通过对于风电场的各项指标的监控，并通过对于指标的分析和比较，来较为准确的评估风电场的可靠性情况。
第五章风电场可靠性评价风电场可靠性评价是通过对风电机组状态的长期监测、对机组运行数据的分析，以及对风电机组各项指标的评价，来评价风电机组的可靠性水平。
同时，通过对评价结果的分析和比较，来获得进一步的改善措施，以提高风电场的可靠性。
风电场并网性能测试方案可靠性分析
风电场并网性能测试方案可靠性分析随着近年来新能源领域的持续发展，越来越多的风电场开始进入建设和运营阶段。
而风电场的并网性能测试则成为了其运营管理的重要环节，而测试方案的可靠性则直接关系到风电场的电网接入及其整体的运行稳定性。
本文将为大家分析风电场并网性能测试方案的可靠性，并探讨其在实际应用中的缺陷和解决方法。
一、风电场并网性能测试方案的可靠性分析风电场并网性能测试主要分为风机参数测试和电气参数测试两个方面。
其中，风机参数测试主要用于测试风电场中每个风机的性能；电气参数测试则是用于测试电网接入时电气参数的稳定性。
风机参数测试方案中的可靠性分析主要从测试的精准度、测试的标准化程度等方面来考虑。
消除测试误差，增加测试精度是提高方案可靠性的关键。
同时，标准化测试能够保证测试的客观、公正、准确，进一步提升测试方案的可靠性。
电气参数测试方案中的可靠性主要考虑测试的全面性、电气设备的稳定性等因素。
在电气参数测试过程中，测试方案需要全面涵盖各种电气设备的性能测试，以保证风电场电网接入的稳定性和可靠性。
同时，风电场的电气设备都处于不断运转的状态，因此测试方案的可靠性还需要考虑设备的稳定性和安全性。
二、风电场并网性能测试方案的缺陷及解决方法然而，在实际应用中，风电场并网性能测试方案仍存在诸多缺陷和不足之处。
主要表现在以下几个方面：1.测试成本高由于风电场并网性能测试需要完整的测试设备和技术支持，因此测试成本相对较高，需要投入大量的人力、物力和财力。
这也成为了制约测试方案普及和推广的重要因素。
解决方法：针对测试成本高的问题，可以通过建设大型测试示范基地、开展技术交流等方式降低成本。
同时，在测试方案选型时，可从效率、精准度等角度综合考虑，选择更加适合自己的方案。
2.测试精准度低风电场的复杂环境以及测试工具的制约，可能导致测试结果存在一定的误差，从而影响测试精准度，进而影响到测试方案的可靠性。
解决方法：针对测试精准度低的问题，可以提高测试设备的精度和承受能力，以及提高技术人员的专业能力。
风力发电系统可靠性分析
风力发电系统可靠性分析引言：随着能源问题的日益紧迫，新型可再生能源逐渐成为人们关注的焦点。
风力发电作为其中的重要组成部分，在能源行业发挥着越来越重要的作用。
然而，由于环境的不确定性以及设备本身的复杂性，风力发电系统的可靠性一直是制约其发展的重要因素。
因此，本文将从多个方面对风力发电系统的可靠性进行分析，为相关研究提供参考和指导。
一、可靠性分析方法风力发电系统的可靠性分析是一个复杂的问题，需要综合考虑多个因素。
在可靠性分析中，常用的方法包括故障树分析、失效模式和影响分析、可靠性区间等。
故障树分析是一种定性分析方法，通过构建故障树来分析系统失效的概率和影响。
通过将故障事件组合成逻辑门的形式，可以对系统进行全面的可靠性评估。
同时，失效模式和影响分析可以帮助确定系统故障的原因和影响范围。
可靠性区间是指通过对系统的可靠性指标进行统计分析，得到一定置信度下的可靠性区间，进一步评估系统的可靠性。
二、环境因素的影响风力发电系统的可靠性受到环境因素的影响较大。
首先，风电场的选址是影响风力发电系统可靠性的重要因素之一。
选址不当可能导致风速低、不稳定等问题，从而影响风机的发电能力。
其次，气候条件也是需要考虑的因素。
例如，强风、低温等极端天气条件可能导致设备故障，从而影响系统的可靠性。
因此，在风力发电系统的设计和运营过程中，需要充分考虑环境因素的影响，采取相应的措施降低其对系统可靠性的影响。
三、设备可靠性的分析设备的可靠性是影响整个风力发电系统可靠性的重要因素。
风机作为风力发电系统的核心设备，其可靠性直接关系到系统的发电能力。
因此，对风机进行可靠性分析是十分必要的。
可以通过故障率曲线和可靠度曲线来分析风机的可靠性。
同时，需要对关键部件进行分析，例如叶片、发电机等，掌握其故障特点，进一步提高系统的可靠性。
四、维护策略的优化合理的维护策略对风力发电系统的可靠性具有重要意义。
传统的维护方式是预防性维护，即定期检修和更换设备。
风电场并网装置可靠性评估与改进
风电场并网装置可靠性评估与改进随着全球对可再生能源的需求不断增长，风电作为清洁能源的重要代表之一，在能源领域扮演着愈发重要的角色。
然而，由于风电场并网装置的复杂性和特殊性，其可靠性评估与改进显得尤为关键。
本文将就风电场并网装置的可靠性评估方法、存在的问题以及改进方向进行探讨。
一、可靠性评估方法1. 故障树分析（FTA）故障树分析是一种常用的风电场并网装置可靠性评估方法。
通过构建系统的故障树，分析各种可能的故障路径和影响因素，识别出导致系统失效的关键因素，从而制定相应的改进策略。
2. 事件树分析（ETA）事件树分析是对系统可能的发展路径进行建模和分析的方法，通常用于评估系统在特定事件发生时的可靠性。
通过事件树分析，可以确定并网装置在不同事件下的失效概率，为改进措施的制定提供依据。
3. 可靠性指标评估除了定性分析外，还需要通过可靠性指标对风电场并网装置的性能进行定量评估。
常用的可靠性指标包括平均无故障时间（MTBF）、平均维修时间（MTTR）等，这些指标可以客观地反映装置的可靠性水平。
二、存在的问题1. 风电场环境复杂风电场作为一种新兴能源形式，其运行环境较为复杂，受到风速、温度、湿度等因素的影响较大。
这些外部环境因素可能导致风电场并网装置在运行过程中出现各种故障。
2. 设备老化和磨损风电场并网装置通常需要长时间运行，设备容易出现老化和磨损，从而影响其可靠性。
特别是在恶劣的气候条件下，装置的老化速度更快，容易导致故障发生。
3. 设计与制造缺陷部分风电场并网装置存在设计与制造缺陷，这些缺陷可能在长时间运行后逐渐暴露，影响装置的可靠性和稳定性。
三、改进方向1. 加强预防性维护通过加强对风电场并网装置的预防性维护，定期检查和维护设备，及时发现并修复潜在故障，可以有效减少因设备老化和磨损导致的故障发生。
2. 优化设计与制造工艺在设计与制造过程中，应充分考虑风电场环境特点，采用优质材料和先进工艺，提高装置的抗风能力和耐久性，降低设计与制造缺陷的发生率。
考虑尾流效应的海上风电场可靠性评估
考虑尾流效应的海上风电场可靠性评估
随着海上风电站数量的增加，尾流效应成为一个值得关注的问题。
尾流效应指的是前一个风力发电机的气流经过后一个风力发电机时，气流速度和空气密度发生变化，从而影响后一个风力发电机的性能和寿命。
考虑到这个问题，海上风电场的可靠性评估需要充分考虑尾流效应的影响。
首先，海上风电场可靠性评估需要考虑尾流对风力发电机性能的影响。
因为尾流效应会导致后一个风力发电机的风速降低，并且增加空气密度，因此会降低其发电量和效率。
通过模拟尾流效应对风力发电机性能的影响，可以评估该海上风电场的总发电量，进而制定可靠性评估方案。
其次，可靠性评估还需要考虑尾流对风力发电机寿命的影响。
因为尾流效应会增加风力发电机的振动和疲劳，从而减少其寿命。
通过模拟尾流效应对风力发电机寿命的影响，可以确定海上风电场的设备维修和更换计划，以确保设备的可靠性和运行效率。
最后，考虑到尾流效应是海上风电场中不可避免的问题，评估方案还需要考虑如何有效地降低尾流对风力发电机的影响。
例如，可以改变风力发电机排列的方式，使得风力发电机之间的距离更大，从而减少尾流对后一个风力发电机的影响。
此外，还可以考虑采用一些智能控制技术，使得风力发电机能够自适应地调整其控制参数，以适应尾流效应的变化。
在总体上，海上风电场可靠性评估需要考虑尾流效应对风力发
电机性能和寿命的影响，并且采取一些有效的措施来降低其影响。
只有这样，才能确保海上风电场能够安全、高效、可靠地运行。
风电场并网性能测试的可靠性与稳定性分析
风电场并网性能测试的可靠性与稳定性分析随着清洁能源的不断发展，大规模的风电场逐渐成为了新一代的清洁能源代表。
然而，由于风电场建设存在很多困难和挑战，而且其对环境的依赖程度也较高，所以如何保证其运行的可靠性和稳定性也成为了一个焦点。
在这篇文章中，我们将对风电场并网性能测试的可靠性和稳定性进行分析，以帮助我们更好地理解其运行原理。
风电场并网性能测试的可靠性风电场并网性能测试是验证风电场能否安全且稳定地向电网供电的重要手段，通常采用的方法是通过模拟电压暂降和瞬时断电等突发事件，来判断风电场是否具备抗干扰的能力。
但是，在实际测试中，由于测试条件的限制，可能会导致测试结果的误差和偏差，影响到测试结果的可靠性。
为了解决这个问题，我们需要采用一些先进的测试方法来提高测试的可靠性。
例如，可以采用电容储能系统来提供高质量的测试电源，利用高速数据采集系统提取风电场运行时的有价值数据，建立精细化的仿真模型来模拟风电场的运行状态等方法，这些都可以有效提高测试的可靠性，从而更好地保证风电场的安全性和稳定性。
风电场并网性能测试的稳定性风电场并网性能测试的稳定性是指的风电机组跟电网之间在通电的情况下，风电机组不失稳，在一定时间内稳定地供电的能力。
然而，在实际测试中，通常会出现一些不稳定的因素，如电压的波动、电网频率的变化等。
如果这些因素无法得到有效的控制和恰当的处理，那么测试的稳定性将会受到影响。
为了保证测试的稳定性，我们需要注意以下几个方面：首先，我们需要在测试前做好充分的准备，确保测试的系统与环境得到充分的准备，如区分出不同的时间段，避免高频干扰等。
其次，在测试过程中，我们需要随时监测风电场的运行状态，并及时采取相应的措施，如推迟或停止测试，优化测试参数等。
最后，在测试完毕后，我们也需要进行数据的有效分析和处理，以便更好地帮助我们了解整个测试的情况。
结论风电场并网性能测试是保证风电场安全、稳定运行的重要手段，但在测试过程中，可靠性和稳定性问题都需要得到充分的关注和解决。
风电场并网性能测试中的安全与可靠性考量
风电场并网性能测试中的安全与可靠性考量在风电场并网性能测试中，安全与可靠性考量是至关重要的。
风电场的并网性能测试旨在确保风力发电系统与电网的良好互操作，以及在不同工况下的可靠性与安全性。
本文将探讨在风电场并网性能测试中，安全与可靠性所涉及的关键考量。
首先，安全性是风电场并网测试的首要考虑因素之一。
在测试过程中，必须确保各个系统的运行不会对人员、设备或环境造成危害。
这需要对风电场的各个方面进行全面评估，包括风机、变流器、电缆、保护系统等。
在测试之前，应进行全面的安全评估和风险分析，确保测试过程中的安全措施得到有效实施。
其次，可靠性是风电场并网性能测试的另一个重要考量。
风电场的可靠性直接影响到其在实际运行中的稳定性和持续性。
在进行并网测试之前，必须对风电场的各个组件和系统进行充分的检查和测试，以确保其在各种工况下都能够可靠运行。
这包括对风机的机械结构、电气系统、控制系统等进行全面的检查和测试，以及对电网连接的稳定性和可靠性进行评估。
此外，在风电场并网性能测试中，还需要考虑到不同的工况和环境条件对系统性能的影响。
例如，风速、温度、湿度等环境因素可能会影响风机的性能和电网的稳定性。
因此，在测试过程中需要充分考虑这些因素，并做好相应的调整和控制，以确保测试结果的准确性和可靠性。
综上所述，风电场并网性能测试中的安全与可靠性考量至关重要。
只有在确保安全的前提下，才能够进行有效的性能测试，从而保证风电场在实际运行中的稳定性和可靠性。
因此，在进行风电场并网性能测试时，必须充分考虑安全与可靠性因素，并采取相应的措施和控制手段，以确保测试过程的顺利进行和结果的准确性。
风电场并网性能测试方案可行性分析
风电场并网性能测试方案可行性分析随着可再生能源的发展，风电场已成为全球电力行业的重要组成部分。
而对于风电场的并网性能测试方案的可行性分析，是确保风电场安全高效运行的关键一环。
本文将从技术可行性、经济可行性和实施可行性三个方面对风电场并网性能测试方案进行全面分析。
1. 技术可行性分析
风电场并网性能测试的技术可行性主要考量测试方法的准确性和可靠性。
目前，常见的风电场性能测试方法包括功率曲线测试、风速特性曲线测试、响应特性测试等。
这些测试方法在技术上已得到验证，具有较高的准确性和可靠性，能够有效评估风电场的并网性能。
2. 经济可行性分析
风电场并网性能测试方案的经济可行性主要考虑测试成本和测试效益之间的平衡。
一方面，风电场性能测试需要投入一定的人力、物力和财力资源，包括测试设备购置、人员培训、测试场地租赁等费用。
另一方面，通过性能测试可以及时发现并解决风电场运行中存在的问题，提高发电效率，减少损失，从长远来看，测试的效益将远大于成本，因此具备较高的经济可行性。
3. 实施可行性分析
风电场并网性能测试方案的实施可行性考虑了测试过程中的实际操作情况。
实施性主要包括测试的操作流程、人员技能要求、安全风险评估等方面。
通过合理的组织和管理，可以确保测试工作顺利进行，
并最大程度地降低事故和风险发生的可能性，因此具备较高的实施可行性。
综上所述，风电场并网性能测试方案在技术、经济和实施等方面均具备较高的可行性。
通过科学合理的测试方案，可以有效评估风电场的运行状态，保障其安全稳定地并网发电，为可再生能源的发展做出更大的贡献。
风电场并网装置可靠性改进与管理
风电场并网装置可靠性改进与管理在风力发电行业中，风电场并网装置的可靠性改进与管理是至关重要的。
风电场并网装置的稳定运行直接影响到整个风力发电系统的运行效率和能源输出。
因此，为了提高风电场并网装置的可靠性，需要从多个方面进行改进与管理。
首先，技术方面的改进是至关重要的。
通过不断引入先进的技术和设备，可以提高风电场并网装置的性能和稳定性。
例如，采用先进的智能监控系统可以实时监测并网装置的运行状态，及时发现并修复潜在问题，从而减少因故障导致的停机时间。
同时，优化设计和制造工艺，提高关键部件的耐久性和可靠性，也是技术改进的重点之一。
其次，定期维护和保养是确保风电场并网装置可靠性的关键。
建立健全的维护管理体系，制定科学合理的维护计划，定期对并网装置进行检查、保养和维修，及时更换老化和损坏的部件，可以有效预防故障的发生，延长设备的使用寿命。
此外，加强人员培训和管理也是提高风电场并网装置可靠性的重要手段。
保障操作人员具备丰富的操作经验和专业知识，提高其对设备运行状态的监测和分析能力，可以及时发现并解决潜在问题，减少因操作失误导致的故障发生。
最后，建立完善的质量管理体系和风险管理机制，对关键部件和重要工艺环节进行严格监控和控制，及时识别和排除安全隐患，降低因外部环境和人为因素导致的风险，保障风电场并网装置的安全稳定运行。
综上所述，通过技术改进、定期维护、人员培训和管理以及质量和
风险管理等措施的综合应用，可以有效提高风电场并网装置的可靠性，确保其安全稳定运行，为风力发电行业的健康发展提供坚实保障。
《2024年海上风电并网可靠性分析及提升关键技术综述》范文
《海上风电并网可靠性分析及提升关键技术综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，海上风电作为清洁能源的重要组成部分，其发展势头迅猛。
然而，海上风电并网运行面临着诸多挑战，其中并网可靠性是影响其可持续发展的关键因素。
本文旨在分析海上风电并网可靠性的现状，并探讨提升其可靠性的关键技术。
二、海上风电并网可靠性现状分析1. 自然环境影响：海上风电场受海洋气候、风速变化等自然因素影响较大，这些因素可能导致风电机组运行不稳定，进而影响并网可靠性。
2. 技术设备因素：目前部分海上风电机组的技术和设备尚未达到理想状态，例如发电效率、能量转换率等有待提升，从而影响了并网的稳定性和可靠性。
3. 运行维护困难：由于海上风电场地理位置特殊，运行维护工作难度较大，一旦出现故障，修复时间较长，对并网可靠性产生不利影响。
三、提升海上风电并网可靠性的关键技术1. 优化风电机组设计：a. 提高风电机组的发电效率和能量转换率，使其能够在各种风速条件下稳定运行。
b. 采用先进的材料和制造工艺，提高风电机组的耐腐蚀性和抗风能力。
c. 设计智能化的风电机组控制系统，实现风电机组的自动诊断和修复功能。
2. 强化电网结构：a. 采用高压直流输电技术，提高电力传输的效率和稳定性。
b. 加强电网的互联互通性，实现多风电场之间的互补供电。
c. 优化电网调度策略，确保在风力资源充足时能够及时并网发电。
3. 智能化运行维护技术：a. 利用卫星遥感、无人机等先进技术手段进行远程监控和故障诊断。
b. 开发智能化的维护系统，实现设备的自动巡检、故障预警和修复功能。
c. 培养专业的运维团队，提高运维人员的技能水平和应急处理能力。
4. 强化管理和政策支持：a. 建立完善的管理制度和技术标准体系，确保风电场的运行和维护符合相关要求。
b. 政府应给予海上风电产业更多的政策支持，如税收优惠、资金扶持等，以促进其健康发展。
c. 加强与相关行业的合作与交流，共同推动海上风电技术的创新和发展。
考虑地形影响及尾流效应的风电场可靠性分析
考虑地形影响及尾流效应的风电场可靠性分析杨子成【摘要】现今大型风电场通常安装于山区、丘陵等风能资源丰富的山区,自然界风在流过这些地区时,由于地形复杂、机组间存在遮挡等因素,使得流过每台风力机的风速不尽相同,直接影响风电场的输出功率.为提高风能利用率、增加风电场输出功率,对所建风电场基于序贯蒙特卡罗模拟法,在综合考虑风速变化模型、所建地形影响及机组间尾流效应的情况下,对机组排列进行最优分布,并分析并网后系统的可靠性.该研究结果对于风电场规划选址、设计机组排列布局以及提高并网风电场经济效益等方面具有重要的理论指导意义.【期刊名称】《电气技术》【年(卷),期】2017(000)001【总页数】6页(P71-76)【关键词】地形影响;尾流效应;最优分布;可靠性分析【作者】杨子成【作者单位】国网山西省电力公司,太原 030001【正文语种】中文近些年，随着日益严重的环境问题，风能作为一种清洁的可再生能源，受到人们越来越多的广泛关注，风力发电技术也得到了迅猛发展。
自然界流过的风速直接决定着一台风力机的输出功率。
由于风速随机变化的不确定及不可控，使得统计风电机组输出功率的范围波动很大，因此，建立有效的风速概率模型[1]，了解风速的统计特性，是计算风电场输出功率的首要重点工作。
现今大型风电场通常安装在山区、丘陵等风能资源丰富但地形结构却比较复杂的地方，地形影响使得流过每台风力机的风速不尽相同，直接影响每台风力机的输出功率[2]。
故深入分析山区、丘陵等地形特点对风速变化的影响规律，如文献[2]所述，对于统计风电场输出功率、分析并网系统可靠性以及风电场规划选址等有重要的现实意义。
处于同一风电场的风电机组，由于上风向机组会对下风向机组造成一定遮挡，即尾流效应[3-5]，会造成下风向机组风速及输出功率的大幅降低，因此，为更高效地利用风力资源，实现风电场经济效益最大化，迫切需要对风电机组的排列进行最优分布[3,5-7]，迫切需要对并网后系统进行详细、准确的可靠性分析[6-7]。
风电场并网可靠性检测方法探究
风电场并网可靠性检测方法探究随着风电场规模的不断扩大和风电技术的逐步成熟，风电场并网可靠性成为了一个备受关注的话题。
而风电场并网可靠性影响的不仅仅是风电场的规模和发电量，还涉及到对电网的安全性和稳定性的影响。
因此，开展风电场并网可靠性检测至关重要。
本文将从风电场并网可靠性检测的意义、现状以及方法等方面展开探讨。
一、风电场并网可靠性检测的意义风电场并网可靠性是指风电场并入电网后保证电网的运行稳定，同时也需要保证风电场的安全、可靠运行。
在实际生产中，风电场并网可靠性检测的意义主要体现在以下几个方面：1.确保风电场在并入电网后的稳定性和安全性：为了确保电网的稳定性，及时发现和排除这些隐患，避免因为风力发电设备对系统级别造成影响；2.避免对电网稳定性的影响：风电场并网可靠性检测可以有效的保证风电场并入电网后不会对电网稳定性产生影响，确保电网的安全运行；3.提高风电场的经济性：风电场并网可靠性检测可以及时发现风力发电设备的故障，避免因为设备的故障带来的不良影响；二、风电场并网可靠性检测现状目前，我国针对风电场并网可靠性检测的研究并不充分，相关标准也较为滞后，除了一些企业独自开展的可靠性测试，还没有相关的法律法规和完整的检测标准，导致检测数据的可靠性和准确性无法保证。
为此，在检测技术更新、新兴设备的发展中，需要不断的制定适应性检测标准和规范，符合和推动风电发电产业的标准化及可持续发展。
三、风电场并网可靠性检测方法为了保证风电场并网后的电网的安全性、稳定性和风电场的可靠性，需要采用一些检测方法：1.电气性能检测：电气性能检测主要针对风电场的变电站进行检测，路障和跨流断路的瞬时跳闸时间、过流开关的动态特性，机器人号手的动态启动和停止时间等参数，检测风电场接入电网后对电网稳定性的影响。
2.结构性能检测：结构性能检测主要针对风力发电系统包括转子、变速器、发电机、控制系统在内的设备本身的性能检测，测试零部件的性能是否符合标准，检测风电场接入电网后对设备本身运行稳定性的影响。
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0引言风力发电的规模化和产业化，使得大型风电场并网成为必然趋势。
但因其随机性和易变性等特点，使得原电力系统在接纳集成风电场后增加了一个波动性的电源，进而引发了一系列问题亟需解决[1]。
基于此，本文将风电场有功出力纳入电网的运行调度规划，对含风电场的电力系统进行可靠性分析，并突出考虑风电场尾流效应对其的影响，以便衡量规划方案的质量、验证风电并网后提供给各类用户经济可靠电能的能力。
1风资源相依条件下的尾流效应建模历年统计数据表明，在不同的风向条件下，对应相应风速。
据此，为最大限度切合风况(风速、风向)的易变性和之间相依关系，定义已风速v 、风向θ时间序列的条件概率分布为：P (v|θ)=1-exp-(v c (θ))k (θ)[](1)通过所选址的实际风电场，首先利用所统计的风电场位置风况将风向的方位归为风向的n 种情况，并为得到风速、风向的联合概率分布，根据样本分布函数估计得到风向θt 的累积分布函数：W i =θ<θ1i t =1∑p (θt)θi -1<θ<θi (i =1,2,3,…n )1θ≥θn⎧⎩⏐⏐⏐⏐⏐⏐⏐⎨⏐⏐⏐⏐⏐⏐⏐(2)由式(2)，采用适应度比例选择法及样条插值法继而产生随机风向函数：θ=θ10≤U ≤W 1θkW i-1<U ≤W i (i=2,…n ){(3)式(3)中，U 为在[0,1]上均匀分布的随机变量，任一U 均有唯一的风向θ值与之对应。
进而采用最大似然估计法进行求解求取在不同风向下条件概率分布中未知参数k (θ)、c (θ)值，然后将计算结果代入随机数生成式v (θ)=c (θ)[-1n(X )]1/k (θ)中，求取在风作者简介院姚瑶(1994-)，女，硕士研究生，研究方向为电力系统运行与控制。
计及尾流效应的风电场并网可靠性分析Reliability Analysis of Wind Farm Interconnection Considering Wake Effect姚瑶（山东科技大学电气与自动化学院,山东青岛266510）Yao Yao (School of Electrical and Automation Chemistry,Shandong University of Science and Tech-nology,Shandong Qingdao 266510）摘要：在能源需求日益增长的今天，风力发电因其环境友好性得以飞速发展。
然而，大规模的风电场接入电力系统会对电力系统的安全可靠运行产生不可忽视的影响。
基于此，该文在计及风电场尾流效应的基础上，对风电并网后的电力系统进行可靠性分析。
关键词：风电场；尾流效应；可靠性分析中图分类号：TM614;TM744文献标识码：A文章编号：1003-0107(2019)04-0019-05Abstract:Today,with the increasing demand for energy,wind power generation is developing rapidly because of its environmental friendliness.However,the large-scale wind farm connected to the power system will have a significant impact on the safe and reliable operation of the power system.Based on this,considering the wake effect of wind farm,the reliability analysis of power system after wind power grid connection is carried out.Key words:Wind farm;Wake effect;reliability analysis CLC number:TM614;TM744Document code:AArticle ID ：1003-0107(2019)04-0019-05电子质量2019年第04期(总第385期)向θt下的风速抽样值。
同时，风向的改变导致风电机组间距离发生改变，继而使风电机组间的尾流影响发生改变。
为定量跟踪这一过程，针对上述产生的某一随机风向θ，采用坐标变化法修正所得到的风速抽样值，确定出计及尾流效应影响后风电场内每台风电机组的输入风速。
具体步骤如下：步骤1)确定选址风电场内每台风电机组的排列布置，并选择任一参考点建立直角坐标系xoy，在坐标系内标明各风电机组坐标。
步骤2)读入采集到的历史风电场风况数据，并采用最大似然估计法求取不同风向θ条件下的c(θ)、k(θ)。
步骤3)根据所建立的相依条件下风速风向模型得到随机模拟风向θ及其相应模拟风速v(θ)。
步骤4)根据所产生的θ值在上述建立的直角坐标系中对风电机组进行坐标变换。
如图1所示。
图1风电机组的坐标变换首先，选定任一参考方向，当模拟风向为θ1时，将该风向下位于风电场上游的某一点确定为参照点，并计算出与该点距离为最小的风电机组坐标，记为WTθ1(xθ1, yθ2)。
然后以WTθ1为坐标原点形成新的直角坐标系x'o'y'，此时，风电场内任一风电机组WT i的坐标由(x i,y i)变换为(x iθ1,y iθ1)，即：xiθ1=x i-xθ1y iθ1=y i-yθ1{(4)其次，将坐标系x'o'y'以o'点为圆心，沿风向θ1与坐标轴x之间的夹角α逆时针转动形成坐标系x''o'y''，使x'与x''之间夹角为α，从而WT i坐标转换为：x'iθ1=x iθ1cosα+y iθ1sinαy' iθ1=-x iθ1sinα+y iθ1cosα{(5)步骤5)根据步骤4)所得风电场内每台风电机组坐标，计算出上风向风机与受尾流影响的下风向风机的距离与遮挡面积[2]，修正每台风机的输入风速v'i(θ)为：v'i(θ)=v2i(θ)+nk=1,k≠i∑S k(v2ki(θ)-v2i(θ))√(6)式(6)中，v i(θ)为原始模拟风速；S k为遮挡面积与风电机组风轮面积之比；v ki(θ)为第k台风电机组尾流影响下的第i台风电机组处的横向剖面风速值；n为风电场内风电机组的总台数。
步骤6)重复上述步骤直至满足所需求条件。
2风电机组输出功率模拟风电机组输出功率P t与其输入风速v之间存在非线性关系，常用风电机组功率特性曲线描述[3]。
以图2所示的典型风电机组功率特性曲线为例。
图2典型风电机组输出功率特性曲线图2曲线描述了风电机组工作的四种情况，可用风电机组的运行参数(切入风速、额定风速和切出风速)描述，将其功率的输出以每小时风速v t来模拟：P t=00≤v t≤v ci(A+B×v t+C×v t2)P r v ci≤v t≤v rPrvr≤v t≤v co0v co≤v t⎧⎩⏐⏐⏐⏐⏐⏐⏐⏐⎨⏐⏐⏐⏐⏐⏐⏐⏐(7)式(7)中：v ci，v r，v co和P r分别为风电机组切入风速、切出风速及额定功率。
常数A、B、C是风力机切入风速和额定风速的函数：A=1(v ci-v r)2vci(v ci+v r)+4(v ci v r)(vci+vr2v r)3[]B=1(v ci-v r)24(v ci+v r)(vci+vr2v r)3-(3v ci+v r)[](8)C=1(v ci-v r)22-4(vci+vr2v r)3[]3风电场并网可靠性分析流程鉴于风电场内风速、风向以及尾流效应之间的相关性，本文在确定风电场风电机组排列布置后，根据所建风资源相依条件下的尾流效应模型相关公式计算得到各个风电机组处的风速，进而根据风电机组功率特性曲线得到各个风电机组和整个风电场的输出功率，最终得到整个风电场的可靠性模型。
4算例分析为验证上述模型的可行性，将其运用到图3所示风电场中。
该风电场由33台容量为1.5MW的双馈变速风电机组组成，风电机组的叶轮直径均为70m，轮毂高度为65m。
切入风速、额定风速、切出风速分别为3、12和25m/s。
风电场内的风电机组成辐射形分布，分为4组，第一组、第二组、第三组、第四组分别通过长度为3km、2km、1km和0.5km的架空线路连接于升压站。
图3风电场风电机组排列布置4.1风资源相依性下尾流效应特性分析基于对统计到的风电场风资源数据进行初步分析，任意选取13°、45°、285°三种不同风向，得到所对应的风速时间序列，如图4所示。
图4不同风向下风速时间序列由图4可知，在所选取的三种风向下，相应风速之间具有明显差异，即风电场内风资源之间存在相依性。
基于此，利用所建模型，通过所选址风电场中统计的风资源数据，将可能的风向加以区分成36种不同的情况(即以10°为一间隔)，进而得到不同风向下条件概率分布中未知参数k(θ)、c(θ)值，即可模拟在随机风向θ下风电场自然风速值。
因区分情况较多，仅列出部分估计结果如表1所示。
表1部分随机风向对应参数值电子质量2019年第04期(总第385期)因此，利用MATLAB 仿真模拟ML 风电场在设定年限内自然风速如图5所示。
图5模拟风电场自然风速序列在产生模拟风向、风速的基础上，采用坐标变化法修正所得到的风速抽样值，进一步分析风电场内风向变化对尾流效应的影响，验证模型可行性。
为对比清晰，仅选取1号、3号、13号、15号、33号五台机组，对比计及风电场尾流效应前后同一时间(如3h、3000h)内风电机组输入风速，结果如表2所示。
表2各风电机组输入风速对表2进行分析可知，因风电场内尾流作用，受到了上游风电机组的遮挡而使其输入风速值有所下降。
同时，在不同时刻，具有相同输入风速的风电机组编号也不尽相同。
所以，在对风电场内的各台风电机组的输入风速进行模拟时，为更好切合实际情况，必须综合考虑风电场内风资源及尾流效应的双重影响。
因此，利用MATLAB 仿真模拟风电场在设定年限内自然风速如图6所示。
基于上述分析，本节对该风电场输出功率进行计算，并从以下算例对比分析输出差异。
算例1：风电场内各风电机组捕捉的风速均采用同一不变风向下风电场的自然模拟风速，不考虑风电场内尾流效应影响。
图6风电机组输出功率算例2：在考虑风电场内风资源相依条件下的尾流效应影响基础上对输出功率进行计算。
计算结果如表3所示。
表3不同算例下风电场输出功率由表3显示结果对比分析可知：算例2计算出的风电场输出功率较算例1下降了2.528%，即不同的算例下，风电场输出功率具有显著的差异。