含风力发电的电力系统经济调度_New
电力系统经济调度
电力系统经济调度电力系统经济调度是指通过合理组织和调度电力供应、输送和需求，实现电力系统运行的经济性最大化。
在电力系统中，经济调度起着至关重要的作用，能够有效优化电力资源配置，提高能源利用效率和供电质量，降低成本，促进电力产业的可持续发展。
一、电力系统经济调度的背景和意义电力系统经济调度的背景是由于能源资源的有限性和电力需求的增长，电力系统运营者需要做出科学的决策，使得系统的能源利用效率最大化。
经济调度能够根据电力市场需求和供应情况，合理调度发电企业的机组运行方式和输出功率，以及输电线路的运行方式和负荷分配，最大程度地满足用户需求，确保电力系统的稳定运行。
二、电力系统经济调度的原则1.供需平衡原则：经济调度应保证供给与需求之间的平衡，尽量减少缺电或超负荷等供电问题的发生。
2.最小总成本原则：经济调度应根据电力市场情况，选择成本最低的发电方式，尽量降低发电成本。
这一原则通常需要考虑燃料成本、设备启停成本、环境成本等因素。
3.运行的安全与可靠性原则：经济调度必须确保电力系统的运行安全和可靠性，防止事故的发生，保证电力的连续供应。
4.环境保护原则：经济调度需考虑环境保护要求，尽量减少排放和污染。
三、电力系统经济调度的主要内容及方法1.电力负荷预测与计划电力负荷预测是经济调度的基础，通过对电力负荷的准确预测，可以合理制定发电计划，确保供需平衡。
常用的负荷预测方法包括统计模型、时间序列模型和神经网络模型等。
2.机组组合调度机组组合调度是指确定不同类型的发电机组的运行方式和输出功率，以最小的成本满足电力负荷需求。
这一过程需要综合考虑机组的燃料成本、发电效率、启停成本等因素。
3.输电网调度输电网调度主要包括负荷分配、潮流计算和电压控制等内容。
负荷分配是指根据电力负荷的大小和分布，合理确定输电线路的负荷分担比例。
潮流计算是为了保证输电线路正常运行，通过计算电力系统各节点的功率分布和电压水平等参数，有效分配电力负荷。
含风电—抽水蓄能联合发电系统优化调度及其研究现状
（ （ ） ＝
，
＜
０ ，
式中： 为风力机额 定功率 ， 为切入 风 速， 为额 定风速 ， 为 切 出风 速 。 从 该 分 段 函 数 可 以 看 出 ， 在 风 速 不 同 的情 况 下 ， 风 机 的 有功 出力 会随 着 风 速变 化 ，且不 连 续 。 而 且 风 速 受 季 节 和 时 间 的 影 响 ， 尤 其 是 在 电 力 系 统 的 负 荷 低 谷 出 现 的 夜 间 ，往 往 风 速 较 大 ，这 也 使 风 力 发 电存 在 着 “ 反 调峰 ” 的特点 ，电力系统调度会遇到新 的难题。 ２ ． 风—蓄联 合发电系统 考 虑 风 力发 电机 有 功 出力 随机 变 化 、 不 连 续 的 特 点 ， 在 含 有 风 力 发 电 机 的 电 力 系 统 的调 度 中 ， 常 常 通 过 提 高 风 电 预 测 精 度 或 是 提 高 除 风 电机 组 以 外 的 其 它 机 组 的 旋 转 备 用 容 量 来 应 对 风 机 出 力 的 随 机 变 化 。 以 火 电一 风 电联合 系统 为例 ，若 考虑 节 能减排 ， 优 先 将 风 电上 网 ， 那 么 火 电机 组 则 会 作 为 平 衡 风 电 实 际 出力 和 预 测 误 差 以及 承 担 系 统 负 荷 变 化 的 调 频 调 峰 机 组 ， 则 需 要 火 电 机 组 的 出 力 在 短 时 间 内 产 生 相 应 的 变 化 才 能 保 持 系 统 的 频 率 稳 定 ， 而 火 电机 组 受 升 、 降 爬 坡 速 率 的约束 ，且在 出力不 同时运行 效率有很大 的 差 别 ， 这 样 反 而 可 能 增 加 了系 统 的 发 电成 本 ， 而 且 在 风 力 过 剩 的 情 况 下 不 得 不 舍 弃 多 余 的风力 。所 以，学者们开 始考虑在 含有风 电的系统 中加入储 能系统 （ 如 蓄 电池 、 飞 轮 储 能 、 压 缩 空 气 储 能 、 抽 水 蓄 能 电厂 等 ） ， 在 电 力 系 统 负 荷 低 谷 时 ，将 多 余 的 “ 风 电” 储 存 在 储 能 系 统 中 ， 而 在 电 力 系 统 负荷 高 峰 时 ， 释 放 储 能 系 统 中 的 能 量 ， 供 给 本 地 负 荷 使 用 ， 以此 来 提 高 系 统 的 调 峰 调 频 能力 ， 同 时 也 可 以防 止 由于 风 电 穿 透 率 低 而 造 成 的 风 电浪 费 的情 况 。 在 现 有 的 储 能 系 统 中 ， 抽 水 蓄 能 电 站 出 现 已有 ｌ ０ Ｏ 多 年 的 历 史 ， 技 术 也 己 比 较 成 熟 。抽 水 蓄 能 电 站 在 电 力 系 统 负 荷 低 谷 时 ， 发 电机 组 作 电动 机 运 行 ， 消 耗 系 统 中 电 ，发 电机组 作发 电机 运行 ，上水库放 水 至 下水 库 ，水 冲 击 水轮 机 将 水 的重 力 势 能 （ 动 能 ） 转 化 为 电 能 ， 以 平 衡 负 荷 功 率 。所
电力系统经济调度与运行优化
电力系统经济调度与运行优化随着社会的不断发展和人们对电力需求的不断增长，电力系统的经济调度和运行优化成为了一个非常重要的问题。
电力是现代社会不可或缺的能源之一，对于国家的发展和人民的生活质量有着重要的影响。
因此，如何对电力系统进行经济调度和运行优化，以保证电力的可靠供应和合理的利用，成为了一个亟待解决的问题。
电力系统经济调度是指通过对电力系统中的各种资源进行合理配置和调度，使得电力的供需匹配并且实现成本最小化。
在电力系统中，有各种各样的发电方式，如火力发电、水力发电、风力发电和太阳能发电等。
这些发电方式在利用资源和成本方面存在差异，因此需要进行调度和优化，以实现更加经济高效的运行。
一种常见的经济调度方法是基于电力负荷预测的调度。
通过对电力负荷进行预测，可以根据预测结果合理安排电力的发电方式和产能。
例如，在电力负荷高峰期，可以通过增加火力发电和调峰电源的投入来满足需求；而在电力负荷低谷期，可以减少火力发电的投入并提高水力发电和风力发电的利用率。
通过这种方式，可以降低电力系统的运行成本，并且有效地利用各种发电资源。
另一种常见的经济调度方法是基于电力市场的调度。
现代电力市场经济模式的出现，使得电力市场的竞争更加激烈。
在这种市场下，发电厂商和用户可以根据市场需求和价格自由交易电力。
通过电力市场的调度，可以实现供需的均衡，并且通过竞争的方式降低电力价格。
这种调度方式不仅可以提高电力系统的经济效益，还可以鼓励各种发电方式的技术创新和资源的有效利用。
此外，电力系统的运行优化也是一个重要的问题。
电力系统作为一个庞大的复杂系统，存在很多的非线性和不确定性因素，如天气变化、负荷波动和设备故障等。
如何通过对这些因素进行建模和优化，以实现电力系统的稳定运行，成为一个具有挑战性的问题。
一种常见的优化方法是基于模型预测控制的优化。
通过建立电力系统的数学模型，并利用模型预测方法对未来的运行状态进行预测和优化，可以有效地提高电力系统的运行效率和稳定性。
风光互补电力系统中的优化调度与控制
风光互补电力系统中的优化调度与控制随着全球对清洁能源的需求不断增长，风力和光伏发电逐渐成为可再生能源领域中的主要力量。
风光互补电力系统通过将风力发电和光伏发电相结合，可以更好地利用资源，提供稳定可靠的电力供应。
然而，在实际应用中，优化调度与控制风光互补电力系统仍然面临诸多挑战。
首先，风光互补电力系统的优化调度是保证系统运行的关键。
优化调度的目标是合理配置风力和光伏发电机组的出力，以最大程度地提高系统的可持续性和经济性。
为了实现这一目标，需要考虑多个因素，包括天气变化、负荷需求、电力市场价格等。
通过建立预测模型，可以预测未来的天气和负荷需求，从而根据这些信息进行合理的调度安排。
其次，风光互补电力系统的控制策略对系统的稳定运行至关重要。
控制策略需要保证风力和光伏发电机组的出力始终与系统负荷需求匹配，避免发生电力供应不足或过剩的情况。
传统的控制方法主要基于PID控制算法，但由于风力和光伏发电的不确定性和非线性特点，传统方法往往难以满足需求。
因此，研究人员提出了一系列新的控制策略，如模糊控制、神经网络控制和模型预测控制等，用于提高风光互补电力系统的控制性能。
另外，风光互补电力系统中的储能技术也是优化调度和控制的关键。
由于风力和光伏发电的波动性，储能技术可以用来平衡电力的供需差异。
目前常见的储能技术包括电池储能、压缩空气储能和抽水蓄能等。
储能技术的选择和运行管理对系统的运行效果至关重要，需要考虑储能设备的容量、效率和充放电策略等因素。
通过合理的储能技术配置和运行管理，可以提高风光互补电力系统的可靠性和稳定性。
此外，风光互补电力系统的电网连接和运行管理也是一个重要的问题。
在风光互补电力系统中，风力和光伏发电机组通过逆变器将直流电转换为交流电并与电网连接。
然而，由于逆变器的不稳定性和控制策略的复杂性，风光互补电力系统往往容易受到电网扰动的影响，进而影响电力系统的稳定运行。
因此，需要研究电网连接和运行管理的优化方法，以提高风光互补电力系统的电网适应性和稳定性。
电力系统经济调度
2．发电报价曲线是任意的
电力市场条件下，各发电公司为了获取最大利润， 报价是任意的，而不像传统电力系统经济调度模式下 那样发电机的成本曲线有一定的规律（一般是单调 的）。电力市场条件下报价曲线可能存在单调上升、 单调下降、无规律报价曲线等多种情况，如图所示。
因此，经济调度算法应做多种准备，既可以处理 不降的报价曲线，又可处理下降(甚至波动)的报价曲线， 不能为此“削足适履” 。同时，电力市场条件下竞价 的单位可以是机组、发电厂和发电公司，竞价的周期 可以是年、月、日、时。
三、经济调度的发展
80年代中期最优潮流计算技术已趋成熟，但 实用化进程仍然缓慢。这一时期实用的主要是基 于简化模型和线性规划技术的有功安全约束调度。 80年代末电力系统经济调度，可归纳为经济调度 模型、短期调度计划、长期运行计划和实时发电 控制等四个方面
三、经济调度的发展
现在国家新提出了节能发电调度，并颁布 了《节能发电调度办法》。节能发电调度是指 在保障电力可靠供应的前提下，按照节能、经 济的原则，优先调度可再生和清洁发电资源， 按机组能耗和污染物排放水平由低到高排序， 依次调用发电资源，最大限度地减少能源、资 源消耗和污染物排放。
5．联合电力系统经济调度
随着电力网的不断扩大和电网互联，临近的电力 网通过联络线连接在一起运行，由此可以错开峰荷， 降低备用容量、充分利用对方资源，这就需要考虑联 合电力系统经济调度问题，其目的是确定各系统间的 联络线交换功率计划，以协调更大范围的运行经济效 益。
6．考虑安全约束的经济调度
仅仅考虑经济特性编制的调度计划不一定实用， 因为它可能不满足系统的安全约束。实际电力系统调 度计划总是要把安全放在第一位的，因为电网事故所 造成的经济损失要远远大于经济调度带来的效益，因 此必须研究考虑安全约束的经济调度。如果两个区域 间的传输线或功率流超过传输线实际物理能力极限时， 就要减少相应的实际发电功率，不再考虑经济性。
《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。
含风电场的电力系统环保经济调度研究
含风 电场 的 电力系统环保经济调度研 究
钟嘉庆 ，卢志 刚
（ 山大学 河北省 电力 电子节能与传 动控制 实验 室，河北 秦皇 岛 ０ ６ ０ ） 燕 ６ ０４
摘
要 ： 在节 能减 排 的 电力 市 场 环 境 下 ， 清 洁 能源 发 电 因其 发 电成 本 较 低 ， 环境 污 染 小 ，而 具 有 日益重 要 的地
风 电场每 ｋ Ｗｈ的发 电成 本 ； 时段 Ｐ 为ｔ
风 电场输 出功率 由于风速 的随机 性 ， 电机组 的 风
Ｔ 、
∑ ＋ｔ ｆ， ６∑ ｌ
１ ｔ１ － ＝
（ １ ）
出力 是一个 与风速有 关 的随机 变量 ，
网风 电场 的 电力 系 统动态 经 济调 度 问题 是一 个 十
分重要 的课题 。
在 现有 电力市场运 行机 制下 ， 究能合理反 映 研 环 境成 本 和 风能价 值 的 电力 系统经 济调 度模 型 具
有现 实意义 ” 。。文献 ［］建立 含风 场 经济调度 ４ 的模糊 模型 ，在优化算 法上进行 改进 ，目标 函数 为
利用搜索能力强 、寻优速度快 的粒子群优化算法进行仿真验证，结果表 明数 学模型与优化算法的正确性 与有效
性 。最 后 ，应 用相 对 熵 均 衡 性 理 论 ，对 优 化 调 度 的 决 策 结果 进 行 评 价 与 选 择 。 关 键 词 ： 环 保 经济 调度 ；发 电成 本 ；粒 子 群 优 化 算 法 ；相 对 熵 均 衡 性
中图分类号：Ｔ ３ Ｍ７
文献标识码 ：Ａ
Ｄ ：１ ．９ ９ ． ｓ ．０ ７７ １ ２ １ ．３０ ９ Ｏｌ Ｏ３ ６ ￣ｉ ｎ１ ０ —９ Ｘ．０ １０ ．０ ｓ
电力系统中的调度与经济运行
电力系统中的调度与经济运行电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施，发挥着供应电能、保障社会生产生活的重要作用。
而电力系统的调度与经济运行则是确保电力系统稳定运行、提高电能利用效率的关键环节。
一、电力系统调度的重要性电力系统调度是指根据电力系统的负荷需求和发电资源，合理安排发电机组的出力，以满足电力系统运行的要求。
调度的目标是保证电力系统的供需平衡，确保电能的稳定供应。
调度工作涉及到发电机组的启停、出力调整、输电线路的开关操作等，需要精确的计划和协调。
调度的重要性体现在以下几个方面：1. 保证电力系统的稳定运行：电力系统的稳定运行是调度的首要目标。
通过合理调度发电机组的出力，可以保持电力系统的频率、电压等运行参数在合理范围内，防止发生电力系统崩溃或故障。
2. 最大限度利用发电资源：电力系统调度要根据实际的负荷需求和发电资源情况，合理安排发电机组的出力。
通过对发电机组的调度，可以最大限度地利用各种发电资源，提高电能利用效率。
3. 保障电力供应的可靠性：调度工作可以根据电力系统的负荷预测和发电资源的情况，合理安排发电机组的出力，确保电力供应的可靠性。
在突发情况下，调度人员可以及时做出调整，保障用户的用电需求。
二、电力系统经济运行的挑战与优化电力系统的经济运行是指在保证电力供应可靠性的前提下，最大限度地降低电力系统的运行成本。
电力系统的经济运行面临着以下挑战：1. 负荷波动：电力系统的负荷波动较大，既有季节性的波动，也有日常的波动。
这使得电力系统的调度工作变得复杂，需要根据实时的负荷情况进行调整。
2. 发电资源的多样性：电力系统中的发电资源种类繁多，包括火力发电、水力发电、风力发电、太阳能发电等。
这些发电资源的特点和成本不同，需要在调度中进行合理的组合和利用。
为了优化电力系统的经济运行，需要采取以下措施：1. 负荷预测与调整：通过对负荷的准确预测，可以提前做出调度计划，合理安排发电机组的出力。
同时，根据实时的负荷情况，及时调整调度计划，以适应负荷波动。
《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、引言随着可再生能源的日益发展和普及，风电作为绿色能源的重要组成部分，已经得到了广泛的应用。
然而，风电的随机性和不确定性给电力系统的运行和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，并提出相应的解决方案。
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源于以下几个方面：1. 自然环境因素：风速、风向等自然因素的变化会导致风电功率的波动，使得预测结果产生偏差。
2. 设备因素：风电机组的运行状态、维护情况等因素也会影响风电功率的输出，从而影响预测的准确性。
3. 预测模型和方法：现有的预测模型和方法在处理复杂多变的风电场时，可能存在局限性，导致预测结果的不准确。
三、对电力系统经济调度的影响风电功率预测的不确定性对电力系统经济调度的影响主要体现在以下几个方面：1. 调度决策困难：由于风电功率的随机性和不确定性，使得电力系统的调度决策变得困难。
在制定调度计划时，需要考虑到风电功率的预测结果，但预测的不确定性使得调度决策的准确性受到影响。
2. 备用容量需求增加：为了应对风电功率的波动，电力系统需要增加备用容量，以保障电力供应的稳定。
这会导致电力系统的运行成本增加。
3. 能源浪费：由于风电功率的预测误差，可能导致电力系统的发电和用电不平衡，造成能源的浪费。
四、电力系统经济调度的策略与优化措施为了应对风电功率预测的不确定性，需要采取相应的经济调度策略和优化措施：1. 多能互补：通过整合不同类型能源的供应，如风能、太阳能、水能等，形成多能互补的能源系统，以降低对单一能源的依赖和风险。
2. 智能调度：利用先进的调度技术和算法，如优化算法、人工智能等，实现电力系统的智能调度。
通过实时收集和分析电力系统的运行数据，优化调度计划，提高调度决策的准确性。
3. 灵活调度策略：根据风电功率的预测结果和实际运行情况，制定灵活的调度策略。
在风电功率较高时，适当减少其他类型电源的发电量；在风电功率较低时，增加其他类型电源的发电量，以实现电力供需的平衡。
计及网络安全约束的含风电场电网经济调度
风电的预测面临极 大的挑战 ， 充分考虑 了 电及 负 不确定性 下， 风 荷 对预测的误差做 出合理 的惩罚， 以输 电线路 有 功负载的风险度作为衡量网络的安全指标 ， 用 Ｃ ａ Ｃｎｉｏａ Ｖ ｌ — ｔ Ｒｓ） 利 Ｖ Ｒ（ ｏｄ ｉ ｌ ａ ｅ ａ— ｉ 理论描绘 网络所 面临的风 ｔｎ ｕ ｋ 险 ， 用 蒙特卡 洛模拟 方 法 ， 采 将风 险函数 离散 化 ， 构建 了计 及 网络安 全 约束 的含风 电场 电力 系统 风 险 限制 调 度模
Ｗ ｉ Ｆｏ ｃ ｉ ｎ ｉ ｒｎｇ Ｎｅ ｗｏ ｋ Ｓａ ｅｙ Ｃｏ ｔａ ｎ ｎｄ－ ｒ ｅ Ｇｒｄ Ｃｏ ｓｄｅ ｉ ｔ ｒ ｆ ｔ ｕｓｒ ｉ ｔ
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电力系统中的风光互补电力调度与优化策略
电力系统中的风光互补电力调度与优化策略随着环境问题和能源危机的日益突出，可再生能源在电力系统中的应用越来越重要。
其中，风电和光伏发电被广泛认可为两种最具潜力的可再生能源，但也面临着间歇性和不可控性的问题。
为了充分利用这两种能源，提高其可靠性和经济性，需要制定风光互补的电力调度与优化策略。
风电和光伏发电具有互补性的特点，可以相互弥补能源的不足。
风能具有较强的季节性和日变化性，而光能则具有较强的日变化性和小时变化性。
因此，将两种能源相结合，可以有效实现电力的稳定供应。
同时，风光互补还可以最大程度地减少对传统能源的依赖，减少温室气体排放，实现可持续发展的目标。
在电力系统中，风光互补电力调度与优化策略的核心是合理安排风电和光伏发电的发电功率，以满足电力系统的供需平衡。
根据电力需求的变化，需要预测和优化风光发电的输出功率，并与传统发电方式进行协调，实现电网的稳定运行。
下面将介绍一些常用的风光互补电力调度与优化策略。
首先，基于在线预测的策略是一种常见的风光互补电力调度方法。
通过分析历史数据和实时数据，可以预测未来一段时间内的风光发电输出功率。
利用这些预测结果，可以合理安排其他电源的调度，从而实现风光互补发电模式。
此外，在预测过程中还需要考虑天气和气象因素的影响，以提高预测的准确性。
其次，基于能量存储技术的策略也是一种常用的风光互补电力调度方法。
通过使用能量存储系统，可以将风电和光伏发电的多余能量储存起来，以备不时之需。
当风能和光能不足时，可以从能量存储系统中释放出来，实现电力供应的平衡。
能量存储技术的发展对于风光互补电力调度具有重要意义，可以提高电网的灵活性和稳定性。
此外，智能电网技术的应用也可以提升风光互补电力调度的效果。
通过使用智能电表和智能电网系统，可以实现对电力需求和发电能力的实时监测和调度。
基于这些数据，可以优化风光发电的调度，提高电力系统的可靠性和经济性。
智能电网技术还可以支持分布式能源的接入和管理，促进风光互补发电的应用。
电力系统中的风电功率预测与调度优化技术研究
电力系统中的风电功率预测与调度优化技术研究一、绪论随着可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁而可再生的能源形式，正在全球范围内广泛应用于电力系统中。
然而，风力发电具有不可控和不稳定的特点，给电力系统的运行与调度带来了一系列挑战。
为了更好地利用风力资源并确保电力系统的安全稳定运行，风电功率预测与调度优化技术成为了研究的重点。
二、风电功率预测技术的研究1. 基于统计学方法的风电功率预测技术统计学方法是最早应用于风力发电预测的技术之一。
根据历史风速数据，通过统计分析和建立数学模型，可以预测未来一段时间内的风电功率输出。
常见的统计学方法包括回归分析、时间序列分析和灰色系统理论等。
2. 基于物理学方法的风电功率预测技术物理学方法是通过对风力发电机组的工作原理和风机特性进行建模和仿真来预测风电功率输出的技术。
根据输电线路、风机参数和风速等信息，可以建立数学模型，并通过求解模型方程来预测未来一段时间的风电功率。
常见的物理学方法包括机器学习、人工神经网络和偏微分方程等。
三、风电功率调度优化技术的研究1. 基于经济调度的风电功率优化技术经济调度是指在满足电力系统供需平衡和风电出力限制的前提下，最大化风电的利用效益。
通过考虑电力市场价格、风电成本和电力负荷等因素，建立数学模型，并通过优化算法求解，得到最优的风电出力功率。
2. 基于风电功率预测的风电功率调度优化技术风电功率预测是风电功率调度优化的基础。
通过准确地预测风电功率输出，可以实现风电出力与电力系统的供需平衡，降低电力运行的风险。
利用风电功率预测结果，可以制定最优的风电功率调度策略，提高电力系统的安全性和经济性。
四、风电功率预测与调度优化技术的实践应用风电功率预测与调度优化技术在实际应用中取得了显著的效果。
通过准确地预测风电功率输出，可以降低系统脱发率，提高电网调度能力和电力供应质量。
同时，通过确定最优的风电出力功率调度策略，可以合理利用风能资源，降低燃煤发电的比例，实现能源的可持续发展。
考虑风光荷预测误差的电力系统经济优化调度
考虑风光荷预测误差的电力系统经济优化调度盛四清;张立【摘要】针对风力发电、光伏发电和负荷的不确定性问题,引入预测误差的不确定性.基于不确定规划理论,提出了一种考虑风光荷预测误差的电力系统经济优化调度模型.首先分析了风电、光伏以及负荷预测误差的不同概率分布特性,由于其出力特性各不相同,分别采用模糊随机变量和随机变量处理.在此基础上,综合考虑环境污染成本和风光荷出力成本等目标,并采用基于层次分析法的模糊综合多目标处理策略进行处理.根据所建模型,提出了基于混合模拟的进化算法进行求解,算例结果分析表明了所建模型的合理性和有效性.%To deal with the uncertainties of wind power,solar energy and load,the uncertainties of prediction error is introduced,and an optimal model of economic dispatch of power system based on uncertain programming theory is pro?posed,in which the prediction error of wind power,solar energy and load is considered. Firstly,different probabilistic distribution characteristics of wind power,solar energy and load are analyzed. Because of their different characteristics, fuzzy variable and random variable are employed respectively. On the basis of the above analysis,environmental pollut?ant cost and the output cost of wind power,solar energy and load are comprehensively considered,and a multi-objec?tive processing strategy of fuzzy comprehensive evaluation based on analytic hierarchy process is applied. A mixed simu?lation evolutionary algorithm is applied to solve the model based on economic dispatch. The results show the rationality and effectiveness of the proposed model.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2017(029)009【总页数】6页(P80-85)【关键词】不确定性;预测误差;风光互补;经济调度【作者】盛四清;张立【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,保定 071003;华北电力大学电气与电子工程学院,保定 071003【正文语种】中文【中图分类】TM73Abstract:To deal with the uncertainties of wind power，solar energy and load，the uncertainties of prediction error is introduced，and an optimal model of economic dispatch of power system based on uncertain programming theory is pro⁃posed，in which the prediction error of wind power，solar energy and load is considered.Firstly，different probabilistic distribution characteristics of wind power，solar energy and load are analyzed.Because of their different characteristics，fuzzy variable and random variable are employed respectively.On the basis of the above analysis，environmental pollut⁃ant cost and the output cost of wind power，solar energy and load are comprehensively considered，and a multi-objec⁃tive processing strategy of fuzzy comprehensive evaluation basedon analytic hierarchy process is applied.A mixed simu⁃lation evolutionaryalgorithm is applied to solve the model based on economic dispatch.The results show the rationality and effectiveness of the proposed model.Key words:uncertainties；prediction error；wind-solar complementarity；economic dispatch风电和光伏具有清洁无污染和成本低廉等优势，目前已成为可再生能源领域最具发展前景的能源形式。
多能源互补系统负荷调度与经济性分析
多能源互补系统负荷调度与经济性分析随着全球能源结构的深刻变革和可再生能源技术的迅猛发展，多能源互补系统（MES, Multi-Energy Complementary System）作为一种高效整合和优化利用多种能源资源的技术体系，正逐渐成为实现能源转型和可持续发展目标的关键途径。
本文旨在探讨多能源互补系统的负荷调度策略及其经济性分析，通过六个维度全面解析这一领域的发展现状、挑战与机遇。
一、多能源互补系统概述多能源互补系统是指将风能、太阳能、生物质能、水能、地热能等多种可再生能源与传统化石能源相结合，通过智能调度和优化配置，实现能源供应的稳定性和经济性的系统。
该系统能够根据各种能源的时空分布特性和负荷需求，动态调整能源供给结构，达到供需平衡，有效缓解单一能源供应的局限性，提高能源利用效率。
二、负荷调度技术原理及挑战多能源互补系统的负荷调度核心在于实时监测、预测与优化。
首先，通过对各类能源发电量的精确预测，结合用户侧负荷需求的动态变化，实现能源的合理分配。
其次，利用先进的优化算法（如粒子群优化、遗传算法、模型预测控制等），在考虑系统约束条件（如电网稳定性、储能容量限制）的基础上，优化能源的转换与分配策略。
然而，多能源互补系统面临的主要挑战包括：可再生能源的间歇性和不确定性、储能技术的成本与效率、以及复杂系统的实时调控难度。
三、储能技术与系统灵活性储能技术是多能源互补系统中不可或缺的一环，它能显著提升系统的灵活性和可靠性。
电池储能、抽水蓄能、压缩空气储能等多种形式的储能技术可根据系统需求灵活配置，用于平抑可再生能源发电波动，保证连续稳定的能源供应。
储能系统的经济性分析需考虑初始、循环寿命、充放电效率等因素，通过综合评估确定最优储能规模和类型，以最小化系统总成本。
四、经济性分析框架经济性分析是衡量多能源互补系统可行性与效益的关键。
主要指标包括但不限于：回收期、度电成本（LCOE）、净现值（NPV）等。
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）
包含风力发电的电力系统绿色调度模型
式 中 ： “ Ｐ 分别 为 火 电机组 ｉ Ｐ 和 有功 出力 的下 限
３ 绿 色调 度模 型 的处 理 及 求 解
３１ 绿色 调度 模型 的模糊 化 处理 ．
值 和上 限值 ； Ｇ为系统 内火 电机 组 台数 。 （ ）风 电场 出力 约束 ３
０ ｗ Ｗ ≤Ｐ ≤Ｐ （） ５
【
式 中：
０
“
、 分别 为 厂
线 得 到 风 电场 输 出功 率 的预 测值 ， 目前 较 为成 熟 是 的 风 电 场 出 力 预 测 方 法 ， 常 用 的 有 时 间 序 列 法
） 为构 建 的模糊 隶属 度 函数
目标 函数 和 的最 大值 和最 小值 。
３３
新 源 一一ｚ ｚ ， ｚ 能 × ｍ ０、 》 ｚ ｃ
≤ ≮≮
－ ００ ≯蠢＿ ≮≯ 誓鎏
功 出力 的二阶 多项式 近似 表示 ：
Ⅳ
（Ｒ Ａ ＭＡ）１人 工 神 经 网 络 法 、 糊 逻 辑 法 （ ｕｚ ［、 ３ 模 Ｆｚ ｙ Ｌ ｇ ）］ 卡尔 曼滤 波 法嘲 。对 大量 实测 风 速数 据 ｏｉ ［ ｃ５ 等
组 的燃 料 耗能 系数 。 （ ）污染物 排放 量最 少 ２
告 －ｐ ） （ ｋｘ ７ ！ ］ ） ． ｅ
考 虑 到火 电 厂生 产 过 程 中排 放 的 污 染 物 对 生
态 环 境 的破 坏 （ 要 是 Ｃ ：Ｓ ２ Ｎ ， 多 国家 主 Ｏ 、Ｏ 和 Ｏ ） 很 都 出台 了法律 法 规 限制 火 电厂 的 废气 排放 ． 以减少 空 气污染 。由于 Ｃ Ｏ 在各 种污 染物 中所 占比例 高 达
ｗ
（） ８
式中：
、 均 为第 ｉ 台火 电机组 的 Ｃ Ｏ 排放 系数 。
风电场电力系统的调度与优化
风电场电力系统的调度与优化风能作为一种重要的可再生能源，其发电成本低、无污染、无耗损等优点日益被人们所认识和重视，风电发电已成为可再生能源中占据重要地位的能源之一。
然而，风能的不稳定性和风力发电场布局的特殊性，给风电场电力系统调度和优化带来了一定挑战。
本文将围绕这一问题进行探讨。
一、风电场的电力系统以及调度风电场的电力系统主要由风轮机、桥变电站、交流电缆、集电线路、变电所等组成。
在风电场的运行过程中，系统调度可以通过运用现代信息技术来实现。
系统调度的目标是确保风电场稳定运行和发电优质。
一般情况下，调度的主要策略是优先考虑制导MWh和基础电量的平衡，并结合风力发电场天气预报和市场电价情况，确定发电计划。
二、风电场电力系统调度的影响因素风力发电受地形、气压、湍流等多种各异的因素的影响，以致发电有时候无法全面、质量稳定地实现。
（一）风电机组实际运行状态风电机组运行状态不同，其发电功率也不同。
在调度时，需要考虑风电机组的运行状态，以控制发电功率，达到平衡发电的目的。
（二）天气因素天气因素是风力发电的关键影响因素，因为风力发电主要受到风速的影响。
在调度中应遵循天气预报，合理安排发电计划，以避免出现不必要的损失。
（三）电力市场情况在市场经济这种电力销售模式下，电力市场对风电场发电计划制定产生了直接影响。
在调度时，需要考虑到电力市场的情况，以便更准确地制定计划。
三、风电场电力系统调度的优化方法（一）结合天气预报实现发电计划优化在风电场电力系统的调度中，天气预报是十分重要的信息资源。
如果利用天气预报信息，可以有效地优化发电计划。
在制定发电计划时，需要考虑到风速的波动和天气的变化，进行合理安排。
（二）优化电力系统调度中的资源在调度中，可以通过调整风电机组的运行状态，优化发电计划。
如果有效利用风电机组各项条件，如配合市场电价、平衡基础电量等，可以实现调度优化。
（三）通过智能化技术实现发电计划优化随着科技的不断进步，电力调度已经支持许多智能化技术，在发电计划优化中有很大的应用。
风力发电系统调度
风力机控制系统原理、建模及增益调度设计Fernando D.Bianchi Hernan De Battista Ricar一章引言从古代开始，风就以不同的方式被利用，主要是用来磨谷和抽水。
随着工业时代的到来，风能逐渐被石化燃料取代，风车仅仅在农业上用来抽水。
在20世纪，风车新的设计使其能够进行小规模的发电用来对蓄电池充电。
20世纪70年代爆发石油危机以后，风能技术经历了一次革命。
受石油价格上涨的影响，许多国家都提出风能R&D计划。
结果新材料技术及现代风力机设计都得以发展，进而拉开了大规模风力发电的序幕。
在过去的几十年间，随着公众对环境问题以及能源市场的多元化，使得人们加强了对风能开发的兴趣。
如今，风能是目前为止增长最快的可再生能源。
近些年来，世界各国风力发电的进展速度之快超过了所有人的预期，而欧洲引领全球市场。
在数量上，近几年期间欧洲风力机的装机容量以平均每年高于30%的速度增长[24]。
通过政府出台的鼓励可持续发展的政策，风力发电行业目前已经得到了市场机制的财力支持。
总之，风力发电设施的供电成本自20世纪80年代开始已经大幅度的下降。
供电成本的下降主要是由于新技术的开发以及更大生产规模产生了更大容量、更高效率及更可靠的风力机[2,8,30,66]。
1.1 风能转换系统控制在现代风能转换系统（WECS）中控制起着重要的作用。
事实上，风力机的控制能够对风力机的容量进行更好的利用，同时能够减轻会缩短整机使用年限的气动载荷和机械载荷。
定桨距控制方案在早期的中高功率风力机中很流行。
此后，与电网直接相连的异步发电机及具有失速调节的风能转换系统长期占据着市场。
最近，随着风力机尺寸的增加，同时风能更多的应用到公共设施，以及强制执行的电力标准，这些因素都需要使用主动控制的风力机结构[7,30]。
另一方面，变速方案的最终胜出，不仅是由于这种方案可以增加能量的捕捉，而最主要的是这种方案可以灵活的改善电能质量并且可以缓解传动系统及塔架上的载荷。
电力系统经济调度研究
电力系统经济调度研究电力系统是现代工业社会发展的重要基础设施之一，它对于国民经济发展有着举足轻重的作用。
而在电力系统的运营过程中，经济调度则显得尤为重要。
经济调度是指在保证电力系统安全运行的前提下，通过对机组的启停、电网的负荷调节、电价的调整等手段，实现电力系统运行成本最小化的一项工作。
本文将就电力系统经济调度的相关问题展开讨论。
一、经济调度的重要性电力系统是一个高度耦合的复杂系统，系统内的各个机构之间相互影响，相互制约。
而经济调度则是在保证系统安全、稳定运行的前提下，使得系统内运行成本最小化的一种手段，其意义在于：1、节约成本。
经济调度能够优化电力系统内部的各种资源配置，如机组的启停、电网的负荷调节等，从而使得系统内总体的成本水平降低。
2、提高效率。
经济调度能够合理地分配不同机组的出力负荷，从而使得整个电力系统的运转效率提高，大大减少了调度员的操作负担。
3、增加供电可靠性。
经济调度能够最大程度地保证电力系统的安全运行，保证电力供应质量，从而促进电力系统的可靠性和稳定性。
二、经济调度的主要内容经济调度的核心内容就是优化电力系统的运行成本。
具体而言，主要包括以下几个方面：1、机组启停策略。
根据电力市场的负荷需求和优化成本的目标，确定不同机组的启停时刻和发电出力、以及合理的机组组合，以达到最小化系统的总成本。
2、负荷调节策略。
电力系统的负荷是时刻变化的，合理地调节负荷，不仅能够保证电力系统的稳定运行，也能够最大程度地降低总成本。
3、电价调整策略。
在电力市场中，电价是决定电力供求平衡的重要因素。
因此，在经济调度中，要根据市场需求的情况合理地调整电价，以保证电力系统的运行成本最小化。
三、电力市场的影响电力市场的建立，使得电力调度工作转化为市场化、经济化的过程。
在电力市场中，供给和需求之间的关系更加直接，价格也更具市场化特征，这使得电力调度的策略有了更大的灵活性和决策空间。
但是，电力市场的建立也带来了新的问题。
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含风力发电的电力系统经济调度————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：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 (18)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 (24)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 (25)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。
一方面，化石燃料消耗的大幅攀升，以及化石燃料的不可再生性，在本世纪上半页即将耗尽。
促使人们更多地关注资源问题对未来可持续发展的影响；另一方面，全球变暖已经成为环保人士关心的核心问题。
21世纪能源危机迫在眉睫，世界经济的发展以及我国的现代化建设，都得益于化石能源的广泛应用；由于化石能源的不可再生性，在本世纪上半叶化石能源将被人类消耗接近枯竭，所以在枯竭之前人们努力研究新能源，争取在化石能源枯竭之前找到合理的代替品。
近年来，随着我国改革开放的进一步深入，国民经济的飞速发展，能源进口需求激增、供需矛盾日益紧张，世界能源国的对我国经济发展的控制越来越强，我国在新能源的投入加强了很多。
另外，人类滥用化石能源，对煤，石油，天然气等资源毫无节制的使用，全球的气候和环境已经发生了很大的变化，气候变暖，海平面上升，已经对人类的生存和发展发展形成了严重威胁，降低因化石能源使用所产生的温室气体的排放已成为人们的共识。
1997 年《京都议定书》(Kyoto Protocol)的签署标志着各国开始采取共同措施致力于解决温室气体排放[1]。
作为一个发展中国家，中国目前还不需要进行减排的任务，但是我国粗狂的发展模式以及以煤炭为主要能源，和能源利用率低的原因，使得煤炭生产与消费、SO2排放量均居世界首位，世界第二的二氧化碳排放国。
我国正面临着国际减排压力，形势严峻。
风能资源具有蕴量巨大，全球的风能约为 2.74×109MW，其中可利用的风能为2×107MW，比地球上可开发利用的水能总量还要大10倍。
人们自古就利用风能来抽水、磨面等工作；近年来，随着科技的发展，对清洁能源的重视，人们把目光投向了风力发电，风力发电技术的越发成熟，利用率越来越高，投入的几组越来越多，产生的电能也随着增加。
1.1.2研究意义风电是一种潜力很大的新能源，他不需要使用化石能源，不占耕地，运行成本低，无污染，更不会产生辐射等隐形污染，它是一种清洁的可再生资源。
我国幅员辽阔，风力资源丰富，电能消耗量大，所以风力发电在我国有着美好的前景。
我们应该大力扶持对风力发电以及对含风电的电力系统经济调度的研究。
电力系统经济调度是电力系统经济运行的重要课题，其目标是实时调度发电机组出力，以较少的发电成本保证机组发电与用电负荷之间的平衡。
由于风力发电不消耗化石燃料，中国政府制定了可再生能源法限定电网公司必须全数收购所有可再生能源发电。
因此，风力发电占全系统装机容量的上升将对我国电力系统的经济、稳定运行造成重大的影响。
1.2 风力发电现状和发展趋势1.2.1 全球风电的发展现状在过去的5年间，风电发展不断超越其预期的发展速度，而且一直保持着世界增长最快的能源地位。
2005年以来，全球风电累计装机容量年平均增长率为27.3%，新增装机容量年平均增长率为36.1%。
2010年全球装机容量达196630MW，新装机容量37624MW，比去年同期增长23.6%。
2010年新增装机容量相当于430TWH年发电量，占全球总发电量的2.5%，总量超过世界第六大经济体—英国。
图1.1 2001-2011年全球每年总装机容量（MW）图1.2 2001-2011年每年新增总装机容量（MW）2010年全球风能产值近400亿欧元，创造就业岗位约67万余个。