河西地区风电资源分析及功率预测
2022年高考地理母题题源系列 专题12 能源资源的开发
母题十二：能源资源的开发【母题来源】2022新课标Ⅲ卷文综地理37题【母题原题】37. 阅读图文材料，完成下列要求。
（24分）为建设生态文明，我国大力开发风能等清洁能源。
风电建设成本高于煤电、水电。
2009年5月，甘肃酒泉有“陆上三峡”之称的1000万千瓦级风电基地建设项目获国家批准，其中的80%集中在被称为“世界风库”的瓜州县。
图7示意瓜州等地年大风（≥ 8级）日数。
（1）分别与煤炭、水能相比，指出开发风能的优势。
（6分）（2）说明瓜州建设大型风电场有利的自然条件。
（6分）（3）分析瓜州建设大型风电场的不利区位条件。
（8分）（4）为保障电网的稳定性，还规划在瓜州建设规模较大的热电站作为调整电站。
试解释为大型风电场配建调整电站的缘由。
（4分）【答案】（1）与煤炭相比，风能为清洁能源、可再生能源；（3分）与谁能相比，开发风能不产生库区沉没等问题。
（3分）（2）有风：风能资源丰富（有“世界风库”之称），年大风日数多（近70天）。
（3分）有地：可供建设风电场的土地宽敞（充分）或戈壁（难利用土地）广布，地形平坦。
(3分)（3）当地（经济落后，人口稀有）电能需求少；（2分）离东部（用户）较远（需长距离输电）；（2分）当地基础设施（如电网等）不足；（2分）建设成本高（投资大），当地资金不足。
（2分）（4）风电极不稳定，配建热电站等可以调整、把握，以使电网输电平稳（当风力减弱时以热电站补充电量，当风力强劲时削减热电站发电量）。
（4分）考点：能源资源的开发。
【命题意图】生态文明建设是近年来的重要话题，生态环境问题和能源开发问题也是高中地理的重要学问模块，该组试题以此为基础，设置了“与煤炭、水能相比，开发风能的优势”、“瓜州建设大型风电场有利的自然条件”、“瓜州建设大型风电场的不利区位条件”、“为大型风电场配建调整电站的缘由”四个问题，重点考查能源资源开发条件的评价，是教材中“山西能源基地建设（人教必修三）”相关学问的拓展和迁移。
电力系统中的风力发电场输出功率预测与优化
电力系统中的风力发电场输出功率预测与优化随着可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，正在成为全球能源结构转型过程中的重要组成部分。
在电力系统中，风力发电场的输出功率预测与优化是实现电力系统稳定运行和有效利用风能资源的关键。
首先，风力发电场的输出功率预测是指通过系统建模和数据分析，预测未来一段时间内风力发电场的输出功率。
预测过程是根据历史风速数据、天气预报数据、发电场历史运行数据等进行分析，建立相关模型，并利用这些模型来预测未来的风力发电场的输出功率。
这样做可以帮助电力系统运营商更好地调度系统，合理安排发电机组的运行，以应对不同负荷需求，提高电力系统的可靠性和经济性。
为了提高风力发电场的输出功率预测准确性和可靠性，可以采用多种方法和技术。
首先，利用预测模型来分析历史数据并进行预测是一个常见的方法。
常用的预测模型包括基于统计的方法（如回归分析、时间序列分析等）和基于机器学习的方法（如人工神经网络、支持向量机等）。
这些模型可以根据历史数据的特征和风力发电场的运行情况，建立相应的预测模型，并利用这些模型来预测未来的输出功率。
另外，天气预报数据也是提高风力发电场输出功率预测准确性的重要因素。
天气预报数据包括风速、温度、湿度等多个指标，可以作为预测模型的输入参数。
通过将天气预报数据与历史数据相结合，可以提高预测模型的准确性。
此外，利用气象雷达和卫星数据等先进技术，可以实时获取风场的三维风速和风向分布情况，进一步提高风力发电场的输出功率预测精度。
在预测功率的基础上，优化风力发电场的运行策略也是非常重要的。
优化的目标是在保证电力系统安全运行的前提下，最大限度地提高风力发电场的发电效益。
一种常见的优化策略是通过合理调度风力发电场的发电机组，使其在最佳风速范围内运行。
此外，还可以通过优化叶片角度、变桨控制、整流器的调节等手段，提高风力发电设备的效率，进一步提高发电效益。
为了实现风力发电场输出功率的预测和优化，需要充分利用各种先进的信息技术和智能算法。
风力发电功率预测及AGC机组调配的研究的开题报告
风力发电功率预测及AGC机组调配的研究的开题报告题目：风力发电功率预测及AGC机组调配的研究1.研究背景和目的随着清洁能源的需求不断增加，风力发电作为一种具有巨大发展潜力的清洁能源受到越来越多的关注。
风力发电具有资源可再生、无污染等特点，而且在技术上也不断发展壮大。
然而，由于气象条件的不确定性，风力发电的功率产生具有波动性，这就给电网调度管理带来了挑战。
因此，本研究旨在探索风力发电功率预测方法及AGC机组调配策略，优化电力系统运行。
2.研究内容和方案（1）风力发电功率预测方法研究风力发电功率的波动具有明显的周期性和随机性，因此针对不同型号风机和不同的运行环境，本研究将综合运用统计学、时间序列分析、人工神经网络等多种方法，对风力发电功率进行预测。
（2）AGC机组调配策略的研究在风力发电影响下，电网负荷变化对AGC机组运行有较大影响，因此，需要对AGC机组进行合适的调配，以保证电力系统的安全稳定运行。
本研究将考虑负荷预测、风力发电功率预测、电力市场价格等多种因素，提出优化的AGC机组调配策略。
（3）实验方案本研究将基于神华风电场数据和现有电力系统模型，利用MATLAB等工具进行数据分析和建模，并进行实验验证。
同时，本研究还将参考国内外相关文献，借鉴先进的理论和实践经验，提高研究的准确性和可靠性。
3.预期成果及意义本研究将提出一种基于多种方法的风力发电功率预测模型，并优化AGC机组调配策略，实现最佳的电力系统调度管理。
预期成果包括：（1）风力发电功率预测模型及预测误差分析；（2）AGC机组调配策略及其对电力系统运行的优化效果分析；（3）实验验证结果及研究报告。
本研究意义在于提高风力发电的可靠性和效率，优化电力系统运行，推动清洁能源的发展和应用，具有一定的实践和理论价值。
《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文
《风电功率预测关键技术及应用综述》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，可再生能源的开发与利用日益受到重视。
其中，风电作为清洁、可再生的能源形式，已经成为全球能源发展的重要方向。
然而，由于风能的随机性、间歇性和不可预测性，风电功率的准确预测成为风电并网运行和调度管理的重要问题。
本文旨在综述风电功率预测的关键技术及其应用，以期为相关研究提供参考。
二、风电功率预测关键技术（一）数据驱动型预测技术数据驱动型预测技术主要依靠历史数据和统计方法进行预测。
其中，时间序列分析、机器学习和人工智能等方法被广泛应用于风电功率预测。
时间序列分析通过分析历史风电功率数据，建立时间序列模型进行预测。
机器学习和人工智能则通过训练大量的样本数据，学习风能的时空分布规律和风速、风向等气象因素对风电功率的影响，从而提高预测精度。
（二）物理驱动型预测技术物理驱动型预测技术基于风能产生的物理过程和气象学原理进行预测。
该技术利用气象学模型、大气数值预报模型等工具，对风速、风向等气象因素进行预测，进而推算出风电功率。
物理驱动型预测技术的优点在于考虑了风能的物理特性，能够提供更准确的长期预测。
（三）组合预测技术组合预测技术将数据驱动型预测技术和物理驱动型预测技术的优点相结合，通过组合不同的预测方法和模型，提高预测精度。
该技术可以充分利用历史数据和气象信息，同时考虑风能的随机性和可预测性，从而实现对风电功率的准确预测。
三、风电功率预测的应用（一）电网调度与管理风电功率预测在电网调度与管理中具有重要作用。
通过准确预测风电功率，可以合理安排电网调度计划，平衡电力供需，减少电网运行风险。
同时，风电功率预测还可以为电网运行优化提供支持，提高电网运行效率和可靠性。
（二）风电机组控制与维护风电功率预测对于风电机组的控制和维护具有重要意义。
通过预测风电功率，可以实现对风电机组的优化控制，提高风能利用率和发电效率。
同时，还可以根据预测结果合理安排风电机组的维护计划，延长设备使用寿命，降低运维成本。
风力发电系统中的风能评估和功率预测技巧
风力发电系统中的风能评估和功率预测技巧引言随着对可再生能源的需求不断增加，风力发电技术作为一种绿色、清洁的能源来源变得越来越受重视。
然而，风力发电系统的可靠性和效率直接依赖于对风能的准确评估和功率预测。
本文将介绍风力发电系统中的风能评估和功率预测技巧，以提高系统的性能和稳定性。
一、风能评估技巧1. 测风塔数据分析测风塔是风能评估的关键工具。
通过分析测风塔的数据，可以了解到每个时间段、每个高度的风速、风向和风能潜力。
为了得到准确的风能评估结果，需要采集足够长时间的数据并进行有效的统计分析。
2. 气象和地理条件考虑气象和地理条件对风能评估至关重要。
不同地理位置和气象条件下的风场特征具有很大差异，例如海岸地区的海风能量较高，而山区由于地形的复杂性会导致风能发散。
因此，在进行风能评估时，要充分考虑地理和气象条件，选择适合的风电场建设地点。
3. 数值模拟和模型预测数值模拟和模型预测是对风能进行评估的一种常用方法。
通过建立适当的数学模型，结合气象数据和地形条件，可以预测未来某一特定区域的风能潜力。
这些模型通常基于流体动力学、微气象学和统计学原理，并需要准确的气象输入数据和地形参数。
二、功率预测技巧1. 历史数据分析通过对历史数据的分析，可以建立功率预测模型。
这些模型根据过去的风速、风向和风电机组发电功率之间的关系，预测未来的功率输出。
然而，历史数据的可靠性对预测的准确性至关重要，因此数据的质量和完整性需要得到保证。
2. 统计方法统计方法在风能功率预测中得到广泛应用。
通过收集大量的历史数据，并运用统计学原理和模型，可以预测未来某一时间段的平均功率、功率变化范围以及功率预测的可靠性。
常见的统计方法包括时间序列分析方法、人工神经网络和回归分析等。
3. 气象学模型气象学模型是大规模风电场预测功率的重要工具。
这些模型基于气象变量和地形条件，结合理论和观测数据，预测未来风能发电系统的输出。
使用气象学模型可以更准确地预测风电场的功率输出，而不仅仅依赖于历史数据。
风力发电场的功率预测技术研究
风力发电场的功率预测技术研究随着科技的不断发展，越来越多的企业开始关注可再生能源的开发和利用。
而风力发电作为最适合用于解决环境问题的可再生能源之一，其使用已经得到了越来越广泛的推广。
随之而来的问题就是，如何提高风力发电的效率，提高发电量。
而风力发电场的功率预测技术研究就是解决这个问题的重要环节。
一、风力发电的发展历程风力发电可以追溯到公元前3000年的古埃及。
古埃及人利用风能进行灌溉和研磨，使他们在“沙漠之王国”存活下来。
在中世纪时期，欧洲人开始利用风力发电，带动风车磨麦、榨油等活动。
而现代风力发电的发展始于20世纪70年代，随着技术的不断创新和完善，风力发电已成为可再生能源中最重要的一种形式。
二、风力发电的优点风能是一种无限并且跨越整个地球的资源，可以帮助减少对不可再生能源的依赖，并且不会产生污染。
而风力发电的其他好处还包括：1. 可再生能源之一，环保;2. 可以减少二氧化碳的排放;3. 坚固并且需要很少的维护;4. 在适当的地方可以大量发电。
三、风力发电场的功率预测功率预测是风力发电场的一个重要环节，预测发电量可以让工程人员更好地规划发电的数量并尽可能多地收集风能。
同时，正确的功率预测还可以提高风电场整体效率，帮助企业节省成本。
目前，科学家和工程师使用各种方法来预测风能，这些方法包括物理模型和计量模型。
1. 物理模型物理模型是基于风场自然现象的数学方程式的计算模型，通过观察风速、风向和风能密度来建立模型并对风力发电场的发电量进行预测。
物理模型可以通过计算机程序实现，并且实现成本低廉。
2. 计量模型计量模型是基于历史风速和发电量数据的计算模型，通过分析过去一段时间的风速和发电量数据，预测未来的发电量。
计量模型可以利用统计学的方法来分析数据，并且可以使用多项式回归等方法来提高预测精度。
无论是物理模型还是计量模型，其准确性都取决于数据的精确性和样本量。
因此，在进行功率预测时，需要尽可能准确地收集和分析数据。
风能发电技术的风资源评估与场址选取
风能发电技术的风资源评估与场址选取随着对可再生能源需求的不断增长，风能发电技术正逐渐成为人们关注的焦点。
然而，要实现高效的风能发电，必须先进行风资源评估与场址选取的工作。
本文将探讨这一重要的前期准备工作，介绍评估方法和选址要点。
一、风资源评估风资源评估是确定适合建设风力发电项目的关键步骤之一。
它需要收集并分析历史气象数据和风能观测数据，以确定风速和风能的可利用程度。
在评估过程中，需要考虑以下几个因素：1. 气象数据分析通过获取历史气象数据，分析长期平均风速、风向、风能密度等信息。
这些数据可以从当地气象站点或近期进行的风能观测项目中获取。
通过对数据的分析，可以得到风能资源的分布特征和潜在能量。
同时，还需综合考虑区域的地理特征，如地形、海拔高度等对风场的影响。
2. 气象模型模拟基于气象数据和区域的地理特征，可以使用气象模型对风场进行模拟。
常用的模型包括数值天气预报模型和计算流体力学模型。
通过模拟计算，可以获得更为精确的风场信息，为对场址进行评估和选取提供依据。
3. 风能资源评估综合分析气象数据和模拟结果，进行风能资源评估。
评估过程中，除了考虑风速和风能密度等参数外，还需要确定风向、变化范围等因素。
这些评估结果将有助于确定风能发电项目的可行性和预期发电量。
二、场址选取基于风资源评估结果，选取合适的场址对于风能发电项目的成功实施至关重要。
在场址选取过程中，需要考虑以下几个关键因素：1. 地理条件场址的地理条件对风能发电的效益有很大影响。
优选的场址应位于开阔地区，远离建筑物和地形障碍物。
同时，需要考虑到地质条件，确保建设风力发电机组的地基安全可靠。
2. 经济可行性选取经济可行的场址对项目的运营和维护至关重要。
考虑到建设成本、输电线路以及场址周边基础设施等因素。
同时，还需考虑项目在未来的收益潜力，确保投资回报合理。
3. 环境影响选址时，需要充分考虑项目对环境的影响，包括对鸟类迁徙、生态系统和景观的影响等。
合理评估并采取相应的环境保护措施，确保项目与周边环境协调发展。
风电功率预测的发展现状与展望
风电功率预测的发展现状与展望近年来，随着可再生能源的快速发展，风能作为其中的重要一环，得到了广泛应用和推广。
然而，风能的不稳定性和波动性给电网的稳定性和可靠性带来了一定的挑战。
因此，准确预测风电功率具有重要意义，能够更好地实现对电网的可控性和可预测性，提高风电的利用率。
本文将对风电功率预测的发展现状进行探讨，并展望未来的发展趋势。
一、风电功率预测的背景和意义风能是一种无限可再生的能源，具有环保、低碳等特点，是未来能源结构转型的重要动力。
然而，风电的波动性和不稳定性使得其在电网中的接入存在一定的困难。
为更好地调控电网供电，提前做好风电功率的预测是十分必要的。
准确的风电功率预测对于减少调峰排备燃煤机组的使用、提高电网运行的灵活性以及降低电网的运营成本等方面有着重要意义。
目前，风电功率预测主要分为基于物理模型和基于统计模型的两种方法。
基于物理模型的预测方法是根据风机及其周围环境、地形、风速等基本物理规律建立的模型，并利用该模型对未来风能的产生进行估计。
这种方法通常需要大量的实时数据来进行建模，具有较高的精度。
而基于统计模型的预测方法，则是通过历史数据分析来找出相应的规律，通过对历史数据进行回归分析等统计方法来预测未来的风电功率。
这种方法的优势在于简单易行，且能够针对不同的风电场进行一致性的预测。
二、发展现状目前，风电功率预测在实际应用中已取得了一定的成果。
在基于物理模型的预测方法中，研究人员通过对风机理论和风场的物理特性进行深入研究，建立了一系列的数学模型和物理模型。
这些模型能够根据实时的风速、风向、气象条件等数据，对未来的风电功率进行准确预测。
同时，基于统计模型的预测方法也在实际中得到了广泛应用。
研究人员通过对历史数据进行回归分析、时间序列分析等统计方法，提出了多种预测模型，如ARIMA模型、BP神经网络模型等，实现了风电功率的预测。
然而，当前面临的挑战仍然不容忽视。
一方面，风电场的分布区域差异较大，不同区域的气象条件、地理环境等因素对于风电功率的影响也不尽相同，因此预测模型的适用性和实用性仍需进一步改善。
风电功率预测
风电功率预测引言随着清洁能源的重要性日益凸显，风能作为一种重要的可再生能源得到了广泛应用。
然而，由于风力资源存在时空变化性和不确定性，风电场的风电功率预测成为提高风电发电效率和可靠性的关键问题。
准确预测风电功率有助于优化风电场的运行调度和供电规划，提高风电场的发电效益。
风电功率预测的意义风电功率预测是在给定的时间段内，对未来某一特定时间点的风电功率进行估计。
准确的风电功率预测可以帮助风电场优化能源分配、制定合理的消纳计划以及进行风机控制和维护计划。
具体而言，风电功率预测的意义如下：1.助力风电场的运行调度：准确的功率预测可以帮助风电场根据未来的供需情况制定合理的风机控制策略，实现风电场的运行调度优化。
2.增强电网的供电可靠性：风电场的风电功率波动性较大，准确预测风电功率可以帮助电网公司更好地进行负荷预测和供电计划，提高电网供电可靠性。
3.优化风电发电效益：准确的预测结果有助于风电场制定合理的发电计划，实现对发电能力的充分利用，从而优化风电的发电效益。
风电功率预测方法基于统计方法的风电功率预测基于统计方法的风电功率预测是通过统计历史风速与功率数据的关系，建立数学模型来预测未来的风电功率。
常用的统计方法包括ARIMA模型、支持向量回归（SVR）、随机森林（Random Forest）等。
1.ARIMA模型：ARIMA模型是一种经典的时间序列预测模型，可以用于风电功率时间序列数据建模和预测。
ARIMA模型通过分析时间序列的自回归、滑动平均和差分属性，构建自回归差分滑动平均模型来捕捉时间序列数据的规律性，进行功率预测。
2.支持向量回归（SVR）：SVR是一种基于支持向量机（SVM）的非线性回归算法，可以用于风电功率预测。
通过在高维特征空间中构建最优超平面，SVR可以有效地处理多维非线性关系，适用于风电功率的复杂预测问题。
3.随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行预测。
风力发电场风电功率预测研究与应用
风力发电场风电功率预测研究与应用随着对可再生能源的追求和发展，风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式，正逐渐成为全球范围内的主要电力来源之一。
然而，风力发电的不稳定性和不可控性给其可靠性和经济性带来了挑战。
因此，风电功率的预测对于提高风力发电场的运行效率和电网稳定性具有重要意义。
本文将对风力发电场风电功率预测的研究和应用进行探讨。
一、风力发电场风电功率预测的意义风力发电场的风电功率预测对于电网调度、能源规划和市场运营等方面具有重要作用。
准确的风电功率预测可以帮助电网运营者合理调度能源供给，平衡供需关系，避免能源浪费和高昂的调度成本。
另外，风电功率预测还可以为风力发电场的维护和安全提供重要的参考，帮助运营商做出及时的决策，减少事故隐患和损失。
二、风力发电场风电功率预测的方法1. 基于统计模型的方法：传统的风电功率预测方法主要采用时间序列分析、回归模型和人工智能算法等。
通过对历史观测数据的分析，建立预测模型，预测未来的风电功率。
常用的统计模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、灰色模型（GM）、支持向量机（SVM）等。
2. 基于数学物理模型的方法：这种方法基于对风能转换的物理过程的理解和建模，结合实测数据进行模拟和预测。
通常使用的数学物理模型包括机理模型、气象模型和计算流体力学模型等。
这些模型可以更准确地刻画风场的空间分布和变化规律，提高风电功率预测的准确性。
3. 基于混合模型的方法：为了克服单一模型的局限性，研究者们提出了一系列基于混合模型的风电功率预测方法。
这种方法通过将不同模型的优势进行结合，提高预测结果的准确性和稳定性。
常见的混合模型包括模型融合方法、模型校正方法和模型组合方法等。
三、风力发电场风电功率预测的关键技术和挑战1. 数据采集与处理：风力发电场的风速、风向和风电功率等数据是进行风电功率预测的基础。
准确、稳定和全面的数据采集非常关键。
同时，对采集到的数据进行质量控制和预处理也是保证预测精度的关键。
甘肃风力发电市场分析报告
甘肃风力发电市场分析报告1.引言1.1 概述甘肃省是中国风力资源丰富的地区之一，拥有良好的风能资源条件，具有发展风力发电的巨大潜力。
本报告旨在对甘肃风力发电市场进行全面分析，探讨该市场的概况、资源分布情况和发展趋势，同时提出甘肃风力发电市场的优势、挑战以及发展建议，为投资者和政府部门提供决策参考。
通过对甘肃风力发电市场的深入剖析，旨在为行业的发展提供有益的借鉴和指导。
1.2 文章结构文章结构部分内容如下:文章结构部分将会详细介绍整篇文章的结构。
首先将介绍本篇文章的大纲，包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分将对甘肃风力发电市场进行概述，并说明文章的目的和意义。
正文部分将包括甘肃风力发电市场概况、甘肃风力资源分布情况和甘肃风力发电市场发展趋势三个方面的分析。
结论部分将总结甘肃风力发电市场的优势和挑战，并提出相应的发展建议。
接下来将从这些方面展开全面详细地分析。
1.3 目的目的：本报告旨在对甘肃风力发电市场进行深入分析，探讨该市场的概况、资源分布情况以及发展趋势。
通过对市场的优势和挑战进行评估，并提出针对性的发展建议，为相关政府部门、企业和投资者提供可靠的参考，促进甘肃风力发电市场的健康发展和可持续发展。
1.4 总结总结部分：通过对甘肃风力发电市场的分析，我们可以得出以下结论：首先，甘肃地处中国西部，拥有丰富的风力资源，是发展风力发电的理想地区。
其风力资源分布情况十分有利于风电行业的发展。
其次，甘肃风力发电市场的发展趋势呈现出良好的态势，得到政府支持并受到市场认可。
然而，甘肃风力发电市场在发展过程中也面临一些挑战，如技术需求、资金投入、市场竞争等问题需要解决和应对。
最后，针对以上情况，我们提出了针对甘肃风力发电市场的发展建议，希望能够为该市场的可持续发展提供参考。
2.正文2.1 甘肃风力发电市场概况甘肃是中国西北地区的重要省份，也是全国风力资源较为丰富的地区之一。
甘肃地处我国西北干旱区，拥有辽阔的平原和高山，以及丰富的风资源。
风电场的风能资源评估及预测技术研究
风电场的风能资源评估及预测技术研究风能是一种免费且无污染的可再生能源，而风电场则是一种利用风能发电的重要设备。
在建造风电场之前，对风能资源进行评估和预测是非常必要的。
本文将对风电场的风能资源评估及预测技术进行探讨。
一、风能资源评估风能资源的评估是风电场建设的一项基础性工作。
评估的目的是确定风电场建设所需要的风能资源，包括风力、风向、风能密度等信息。
根据评估结果，可以确定风电场的选址、风机类型和数量等具体建设方案。
1. 风能资源测量风能资源测量是评估风能资源的基础，主要通过安装测量设备来进行。
根据测量方法的不同，可以分为直接测量和间接测量两种。
直接测量是指直接对风能资源进行测量，如使用测风塔、图像识别、多普勒激光雷达等设备来测量风速、风向等指标。
间接测量则是利用海拔、地形等环境因素来间接估算风能资源情况。
2. 风能资源评估模型除了测量外，评估风能资源还可以通过建立模型来进行。
常见的评估模型包括基于统计学的方法和基于数值模拟的方法。
基于统计学的方法是指通过对历史风速数据进行分析，估算未来风能资源的方法。
这种方法适用于已有风电场的扩建和改造项目。
基于数值模拟的方法则是利用计算机模拟气象系统，估算风能资源的方法。
这种方法可以预测未来的风能资源情况，适用于新建风电场项目。
二、风能资源预测风能资源预测是对未来风能资源情况进行预估，为风电场的日常运营和管理提供参考。
预测的目的是为了确定风电场的发电计划和电网调度，以提高风电场的发电效率。
1. 风能预测方法风能预测方法主要包括气象学方法和数学方法两种。
气象学方法是指根据气象学原理，通过分析大气环流和地形等因素，预测未来的风能资源情况。
数学方法则是利用计算机对历史风速数据进行分析，运用数据挖掘和人工智能等技术，预测风能资源情况。
2. 风能预测目标风能预测是为风电场的日常运营和管理提供参考，其主要目标是为电网调度提供可靠的风电出力预测，确保风电场的发电量和电网的供需平衡。
[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.。
电力系统中的风电功率预测模型构建与分析
电力系统中的风电功率预测模型构建与分析在当今能源紧缺和环境保护日益重要的背景下，可再生能源的应用越来越广泛。
风能作为一种清洁、可再生的能源形式，已经成为当今电力系统中的重要组成部分。
然而，由于风能的不稳定性和难以预测性，风电功率预测成为了电力系统规划、调度和运营中的关键问题。
因此，构建准确且可靠的风电功率预测模型对于电力系统的稳定运行和经济性至关重要。
为了解决风电功率预测问题，研究人员们提出了各种预测模型。
下面将介绍几种常用的风电功率预测模型，并分析它们的特点和适用范围。
1. 物理模型物理模型基于风能的物理特性和机理原理，通过建立风力发电机和风速之间的数学模型来预测风电功率。
该模型需要大量的风速、温度、湿度等气象数据和风电机组的运行参数，并考虑地形、大气稳定度等因素的影响。
物理模型的优势在于能够准确地预测风电功率，尤其适用于中长期功率预测。
然而，物理模型对数据的要求高，需要大量的气象数据和风电机组运行参数，且计算复杂，因此不能满足实时预测的需求。
2. 统计模型统计模型通过对历史风速和风电功率数据的统计分析来建立预测模型。
常用的统计模型包括时间序列模型、回归模型和人工神经网络模型。
时间序列模型基于时间序列的特性，通过对历史数据的自相关性和趋势进行分析来预测未来的风电功率。
回归模型则通过建立风电功率和气象数据之间的线性或非线性回归关系来进行预测。
人工神经网络模型则是通过模拟神经元之间的连接和运算过程来建立预测模型。
统计模型具有计算简单、预测准确度较高的特点，适用于短期和中期功率预测。
3. 智能优化模型智能优化模型结合了机器学习和优化算法，通过对大量历史数据的学习和训练来建立风电功率预测模型。
常用的智能优化模型包括遗传算法、粒子群算法和支持向量回归等。
这些方法能够自动地从海量数据中提取风能的规律和特征，并建立高精度的预测模型。
智能优化模型通过不断的学习和适应能够提高预测的准确性，并优化预测模型的参数。
新疆风能资源的评估与利用
新疆风能资源的评估与利用新疆位于我国的西北边陲，拥有丰富的自然资源，其中包括风能资源。
评估和利用新疆的风能资源，可以为新疆的能源转型和可持续发展提供重要支持。
一、新疆风能资源的评估新疆地处干旱高寒的地带，地理环境复杂，风能资源的评估是开展风能利用的前提。
评估风能资源需考虑的因素包括地形、地貌、气象条件等。
首先，新疆地势起伏较大，从海拔测定来看，地势高度超过1,500米的有70%以上。
这种地势使得风能资源潜力较大，且高海拔地区的风能资源更为丰富。
其次，新疆拥有广阔的平原和大量的山地，而这种地貌特征也为风能利用提供了条件。
平原地区的风能资源较为均匀，适合建设大型风电场；山地地区的狭长山谷和峡谷则适合建设小型风力发电设施。
最后，气象条件是评估风能资源的关键因素之一。
新疆气候干燥，特别是冬季，风速较高，为风能利用提供了有利条件。
此外，年径向风速分布均匀，风资源分布稳定，也为风能的可持续利用提供了保障。
二、新疆风能资源的利用在评估了新疆的风能资源后，利用这一资源成为发展新疆可再生能源的重要途径之一。
风能的利用可以通过建设风电场、发展分布式风力发电等方式实现。
建设风电场是大规模利用新疆风能资源的一种方式。
新疆已经成为我国最大的风力发电基地之一，拥有多个大型风电场，风能利用效益显著。
同时，新疆的风能潜力尚未完全开发，通过继续建设风电场，能够进一步扩大风能的利用规模。
发展分布式风力发电是更加灵活的风能利用方式。
新疆的广阔地理区域和分布式风力发电设施的建设可以更好地满足地方能源需求。
分布式风力发电与传统集中式风电场相比，成本更低，且独立性更高，能够更好地适应整个能源系统的变化和需求。
此外，新疆还可以通过技术创新和产业升级来进一步提升风能的利用效率。
例如，采用更高效的风力发电机组、风能储能技术和智能化调度控制系统，能够进一步提高风能的利用率，降低发电成本。
三、新疆风能资源利用面临的挑战与前景在利用新疆风能资源的过程中，仍然存在一些挑战需要克服。
电力系统中的风力发电功率预测
电力系统中的风力发电功率预测风力发电作为可再生能源的一种重要来源，正逐渐在电力系统中发挥越来越大的作用。
然而，由于风力发电受到不稳定的风速和风向等气象因素的影响，其输出功率具有很大的不确定性，这给电力系统的运行和调度带来了挑战。
因此，对风力发电功率进行准确的预测成为了提高电力系统运行效率和可靠性的关键问题。
一、风力发电功率的影响因素要进行风力发电功率的预测，首先需要了解影响因素。
风力发电功率受到诸多因素的综合影响，包括风速、风向、空气密度、风轮转速等。
其中，风速和风向是最主要的影响因素。
只有全面考虑这些因素的变化规律，才能进行准确的功率预测。
二、传统的风力发电功率预测方法在过去的几十年里，学术界和工业界已经提出了多种风力发电功率预测方法。
其中，基于物理模型和基于统计学模型是两种主要的方法。
1.基于物理模型的方法基于物理模型的方法是通过建立数学模型来描述风力发电机组的运行规律，并根据气象数据进行模拟计算，从而得到功率预测结果。
这种方法一般需要准确的风场数据和风力发电机组的技术参数，模型复杂度较高。
尽管能够提供较高的预测精度，但受限于气象数据的可靠性和风力发电机组参数的估计误差，其预测效果难以满足实际需要。
2.基于统计学模型的方法基于统计学模型的方法则通过分析历史观测数据，建立统计模型，从而预测未来的功率。
此类方法相对简单，模型复杂度较低，但通常只能提供中等精度的功率预测结果。
三、基于机器学习的方法近年来，基于机器学习的方法逐渐成为风力发电功率预测的研究热点。
机器学习是一种通过从数据中学习出模型来进行预测或决策的方法。
通过大量的历史数据和功率测量数据，机器学习算法能够自动学习风力发电功率与相关因素之间的复杂关系，进而进行准确的功率预测。
1.数据预处理和特征提取在使用机器学习方法进行风力发电功率预测之前，需要进行数据预处理和特征提取。
数据预处理主要包括数据清洗、缺失值填充和异常值处理等步骤，以保证数据的质量。
如何让风电、光电功率预测更精确
如何让风电、光电功率预测更精确经过多年的努力，国网甘肃电力测风测光网络已初步建成。
这是一个全力服务甘肃清洁能源健康发展的“情报网”，它可以全天候实时收集甘肃河西走廊风、光的相关数据，实现大规模风、光资源的实时精确测量，提升了风电、光电短期预测精确度，有效提高了清洁能源的发电国网甘肃电力测风测光网络初步建成近年来，甘肃风电发展迅猛。
从2006年至今，全省风电装机量从6.4万千瓦增长到703万千瓦，增长近110倍;风电发电量从0.99亿度增长到117亿度，增长近118倍。
光伏发电近年来也快速发展，目前全省光伏发电总装机容量达434万千瓦，加上已开展前期工作的光伏项目，总装机量近600万千瓦。
甘肃已经超过青海，成为国内光伏发电装机规模最大的省份。
国网甘肃电力测风测光网络建设与风电、光伏产业发展热潮紧密相随。
以前，测风塔自动气象站多由气象、环保部门建造，用于气象观测和环境监测。
近年来，政府、企业开始投资兴建测风塔，以便获取风电场建设的第一手风能资料。
2008年之前，甘肃汇能公司在甘肃境内建造了81座非实时测风塔，集中于酒泉的瓜州、玉门等地。
2009年至2012年间，国网甘肃省电力公司电力科学研究院风电技术中心结合风电场及测风塔位置，挑选了其中27座非实时测风塔进行实时改造，并结合酒泉地区风电场风机的布局，进行风电基地的测风塔布局，新建了10座实时测风塔。
截至目前，甘肃省共有37座实时测风塔用于风电超短期功率预测，测风网初步形成。
2010年之前，甘肃省仅有气象部门建造的4座测光站。
2012年开始，国网甘肃省电力公司电力科学研究院风电技术中心依据每座测光站的监测范围，结合光伏电站的布局，进行测光站布局，至今共建成15座测光站，分布于兰州至酒泉的河西走廊之上，从而形成测光网。
测风测光网形成后，测风、测光数据经由实时测风塔、测光站采集，经无线(GPRS)通道上传至中心站，中心站对数据进行处理后，将它们上传至内网服务器，为风电、光电功率预测系统提供情报数据。
风电出力预测建模数据需求(包括已建和规划的风电场,并请标明已建还是规划,规划中的标明预期投运日期)
华北风电出力预测系统数据要求一、风电场基本情况信息（以下五项均在风电场建设可行性研究报告中）1、风电场所处区域范围（能包含风电场在内的最小矩形的四个角经纬度。
具体如下图所示，给出A、B、C、D四个点的经纬度）2、风电场基本地表特征描述（如：草原、山地）3、风电场地形图4、风电场所在地区气候特征（如：盛行风向、风向玫瑰图、风能玫瑰图等）15、风机总体布局方案图二、风电场及风机详细数据（1、2表为已投运风机，3、4表为规划中风机）1.华北电网各个风电场已投运风机使用情况统计表每个风电场填写一张表，命名为“XX风电场已投运风机使用情况统计表.doc”（例表如下）2.各个风电场已投运风机布局数据表每个风电场填写一张表，命名为“XX风电场已投运风机布局表.doc”例如XX风电场的风机布局23.华北电网各个风电场规划中风机使用情况统计表每个风电场填写一张表，命名为“XX风电场规划中风机使用情况统计表.doc”（例表如下）4.各个风电场规划中风机布局数据表每个风电场填写一张表，命名为“XX风电场规划中风机布局表.doc”例如XX风电场的风机布局35.各台风机历史运行数据（１）各台风机最近一年的机头风速数据（如风电场运行不满一年，则从最后一台风机调试结束起至今。
数据点时间间隔不超过15分钟）（２）各台风机最近一年的历史输出功率数据（如风电场运行不满一年，则从最后一台风机调试结束起至今。
数据点时间间隔不超过15分钟）（３）各台风机最近一年的历史运行状态数据（检修、故障和受限停机时为“0”，正常情况时为“1”。
如风电场运行不满一年，则从最后一台风机调试结束起至今。
数据点时间间隔不超过15分钟）（４）各台风机中控软件自动统计的实际运行功率曲线（５）各类风机厂商提供的风机出厂功率曲线备注：文件中的风机编号必须与“XX风电场已投运风机布局表.doc”（在第二章第二节中）中的风机编号一致，文件命名方式如下（1）“XX风电场_0001#_功率.xls”，表示XXX风电场0001号风机的历史功率数据。
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河西地区风电资源分析及功率预测
发表时间：2019-08-14T11:14:55.823Z 来源：《科技新时代》2019年6期作者：闫晓敏李佩瑾
[导读] 气候环境和风电场建设条件好，发展风电产业具有得天独厚综合优势。
近年来河西地区风电产业呈现出快速发展良好势头。
甘肃省气象服务中心，甘肃兰州 730020
摘要：本文以河西地区19个站点气象观测资料为基础，对河西风电资源特征进行分析，提出区域新能源经济发展重点以及风能资源利用现状，对风电资源功率做预测，旨在为发展河西地区资源优势、实施区域发展战略提供参考依据。
关键词：河西地区；风电资源；功率预测
引言
风力发电已成为当今世界主流能源之一，随着我国经济快速发展和工业化进程不断提高，对能源需求越来越大，而解决能源不足问题，就是要推进新能源和可再生能源利用。
河西又称河西走廊，位于甘肃西北部内蒙西部，东起乌鞘岭，西与新疆接壤，北靠大漠，是东西长约1000km、南北宽约40～100km狭长地带。
河西走廊拥有丰富风能资源，有“世界风库”称谓。
河西走廊风能资源理论储量约2亿千瓦，占全省85%，这个地区风力能量密度大，年有效发电时数长，气候环境和风电场建设条件好，发展风电产业具有得天独厚综合优势。
近年来河西地区风电产业呈现出快速发展良好势头。
1资料
本文选取河西地区19个气象观测站马鬃山、敦煌、瓜州、玉门镇、鼎新、金塔、肃北、酒泉、高台、临泽、肃南、张掖、民乐、山丹、永昌、武威、民勤、古浪、乌鞘岭等1981-2015年地面观测资料，本文主要选取具有代表性瓜州、玉门、及乌鞘岭等3地数据，对包括年均气温及各站点年最大风速≥5.0m/s日数、最大风速≥10m/s日数、最大风速≥12.0m/s日数(日)、最大风速≥15.0m/s日数、最大风速
≥17.0m/s日数气候特征进行统计。
2河西地区风速气候变化特征
2.1风速年际演变特征
从1981-2015年河西地区最大风速≥5.0m/s日数分析，近40年河西地区最大风速≥5.0m/s日数，瓜州年均222.1d，玉门约267.5d，乌鞘岭364.5d。
其中20世纪80年代，瓜州、玉门及乌鞘岭最大风速≥5.0m/s日数分别为250.2d、310.5d、364.6d，最大风速≥10m/s日数分别为55.6d、72.3d、238.3d，最大风速≥12m/s日数分别为26.4d、26.5d、133.2d，最大风速≥15m/s日数分别为7.2d、5.5d、42.1d，最大风速≥17m/s日数分别为2.2d、1.3d、14.2d。
这三个站点在80年代最大风速日数均为近40年天数最多时期，说明80年代，河西地区≥5.0m/s日数较频繁，而随着全球气候变化，河西地区最大风速日数也发生了变化。
从图1-3分析得出，其中瓜州、玉门镇及乌鞘岭近40年最大风速≥5.0m/s气候倾向率分别为-11.059d/10a、-27.01d/10a和0.134d/10a，最大风速≥10m/s气候倾向率分别为-11.235d/10a、-17.921d/10a和-14.877d/10a，最大风速≥12m/s气候倾向率分别
为-6.675d/10a、-6.773d/10a和-15.336d/10a，最大风速≥15m/s气候倾向率分别为：-2.151d/10a、-1.759d/10a和-8.986d/10a，最大风速≥17m/s气候倾向率分别为：-0.846d/10a、-0.389d/10a和-3.922d/10a。
从以上数据分析出，近40年河西地区最大风速日数略呈下降趋势。
2.2温度年际演变特征
由近40年河西地区地面观测记录，选出瓜州、玉门镇及乌鞘岭3个具有代表性站点气温观测记录。
近40年3站点年均气温分别为9.3℃、7.7℃和0.5℃，其中80年代平均气温分别为8.7℃、7.6℃和-0.2℃，整体上低于平均气温，说明80年代河西地区气温偏低，而随着全球气候变暖，河西地区也处于逐渐增温状态中。
3风能资源利用现状及功率预测
河西地区风速日数年际变化近40年整体呈波动下降趋势，处于偏远乌鞘岭风速日数年际变化不大，而瓜州和玉门变化则相对稍大一些，说明随着城镇化发展，河西地区气象观测站处于日益扩大的绿洲包围中，绿洲站和荒漠站差值不断扩大。
因此判断一个地区风能资源，并不能单纯根据数据变化趋势，还要结合观测站点实际情况，虽然近年河西地区风速日数呈略微减小趋势，但纵观历史演变，河西地区风能资源仍有较好持续性。
据相关数据调查，甘肃省风能资源理论储量约1.23亿KW，?其中可开发利用总量为1950万KW，占全国风能资源总量7.7%，排名为全国第五，而这些风能资源主要集中于“风库”河西地区，而安西-玉门、乌鞘岭-古浪是风能大值中心。
这些风能利用好的话，能极大节省发电
成本，其中酒泉已经建成世界上最大风力发电基地。
河西地区整体上风能普遍较高，10m层内风能密度均在100W/m2之上，而大部分地方都高于150W/m2，在大值地带，甚至能达到200W/m2。
10-70m高度层风能随着高度增长而增长，高度每上升10m，风能便可能增加28W/m2，而70m之上风能大多高于300W/m2，从这个数据分析，可能10-70m层内风能年储总量约1.5×105KWh/m2，按照可利用面积1.0×105km2，河西地区年风能储量可达到
1.5×1016KWh，电价按照0.元/KW计算，河西地区风能年产值在千万亿元之上。
4结语
河西地区环境风速较稳定，变化趋势不明显，但风速受绿洲和城市规模扩大影响较明显，在河西地区绿洲表现为明显下降。
从历史看，河西地区风能资源存在较好持续性，干旱少雨气候，更加强开发清洁风能迫切性。
当地工农业发展受到生态环境制约，却充分为风能资源开发利用提供了富余土地保障。
因此在河西地区大力发展风电资源开发，使荒漠戈壁变为宝藏之地，带动整个区域经济发展。
参考文献
[1]薛建秀,迟文静,王金婵.风能资源评估及风电发展前景展望[J].合作经济与科技,2019(10).
[2]刘艳艳,张多勇,张耀宗,等.1958～2012年河西走廊风能资源时空变化特征及影响因素分析[J].中国农业资源与区划,2016,37(10).。