风电可研发电量计算准确性的主要影响因素

风力发电成本主要影响因素分析与计算

01385, 01308 和 01297, 比例为 1∶018∶01771,
而国产 200 kW 风力机对 3 点的容量系数则分别为 01278, 01221 和 01198, 比例为 1 ∶ 01795 ∶
01712, 说明风力机容量系数对风电场风速分布参
数的依赖作用。
计算结果同时表明, 容量系数的大小顺序与
输出功率与额定功率之比, 称之
为输出特性, 是一个与风速有关的复杂函数。
通常见到的近似表示风力机输出特性函数有
3 种, 分别是线性函数, 二次函数和三次函数, 考虑到风力机特性与线性表达式更加接近, 故采用线性函数, 即:
Γ(v ) = (v - v i) (v r- v i)
(13)
根据式 (5) 和式 (7) , 风力机容量系数由风电
由式 (6) 和式 (7) 可知, 影响风力机容量系数
的因素是风电场风速分布参数和风力机参数。
31211 风速分布参数的影响
比较不同观测点计算结果发现, 同一风力机
对 3 点的容量系数相差很大, 表明 k、C 对容量系数的影响作用。例如国产 600 kW 风力机对太华
山、落雪和大山包 3 个点的容量系数分别为
6
华东电力
2003 年第 1 期
风力发电成本主要影响因素分析与计算
谢建民1, 曾建成2, 邱毓昌1
(11 西安交通大学电气学院, 陕西西安 710049; 21 宁夏大学物理电气信息学院, 宁夏银川 750021)
摘要: 由风力发电机 (风力机) 年发电量和风力发电成本计算公式, 确定风力机容量系数和风力机价格为风电成本主要影响因素, 并进一步指出, 特定场点的风电成本取决于风力机参数和价格。以云南省的 3 个风速观测点与 2 个容量等级 6 种机型的国内外代表风力机的匹配为例进行了风电成本计算, 并对风力机容量系数和风电成本计算结果进行了分析。关键词: 风力发电; 容量系数; 风电成本; 风速分布参数中图分类号: TM 614 文献标识码: A 文章编号: 100129529 (2003) 0120006203

风电场理论模拟与实际发电量差距的原因分析

【摘要】当前风电场前期选址的地形越来越复杂，对前期评估的准确性要求越来越高。

由于风资源评估的不确定性现象普遍存在，本文结合实际案例，根据前期测风塔选址、测风塔风速代表性、微观选址合理性、机组运维结果等因素，对风电场前期理论计算发电量与后期实际运行发电量之间的差值原因进行分析，既可以为本风电场提升发电量提供理论依据，也可以对其他项目的前期、后期评估提供一定的帮助。

【关键词】发电量误差原因分析准确性1综述分析背景发电量评估作为风资源分析中最重要的环节，其结果的准确性直接关系到项目的投资开发，而由于评估过程中的种种不确定性因素的存在，使得评估结果难以把握，本报告根据某风电场理论模拟与实际发电量，综合测风塔、SCADA数据、运维记录等资料对发电量差距的原因进行分析。

1.1分析方案（1）测风塔代表性分析：根据测风塔的位置代表性、风速代表性、测风塔周边环境变迁情况等角度对测风塔的综合代表性进行分析；（2）微观选址合理性评估：评价点位微观选址方案的合理性；（3）机组运行指标：对机组的运维结果进行分析，初步评价风场及机组的运行状况；（4）WT模拟设置影响：对WT模型的森林密度、粗糙度典型值进行调整，观察不同的模型设置对发电量的影响。

1.2项目综述该风电场位于属于复杂山地项目，安装25台机组，轮毂高度80m，总装机容量50MW。

风电场的地理位置如下图所示。

图1：风电场地形地貌图2理论模拟与实际发电量对比2.1Meteodyn WT模拟计算2.1.1 测风塔信息风电场内及附近共有2座测风塔，编号为：0001#、0002#，测风塔的基本信息如下表所示。

表1：测风塔基本信息测风塔有效数据完整率达到99%以上，满足GB/T18710-2002《风电场风能资源评估方法》中对数据完整率大于90%的要求，风电场的地形及测风塔分布如下图所示。

图2：风电场的地形及测风塔分布2.1.2 测风塔参照年订正风电场的年平均风速具有年际变化特征，由于收集到的风电场运行数据为2020年数据，所以理论计算发电量前需要将测风塔数据订正到2020年水平。

干货风电场发电量计算须知，包括算前资料、计算方法、影响因素……

干货风电场发电量计算须知，包括算前资料、计算方法、影响因素……风电场的建设工程是大项，每一步都需要做大量的工作：当企业拿到标书或可研报告等资料后，我们首先要提澄清——向业主索要详细发电量计算所需的资料；然后选择机型，即确定该风电场适合用什么类型的风机（日前风哥已经整理的相关内容）；最后进行发电量计算（这就是风哥今天要带给大家的内容~）1、澄清需要获取的计算资料要计算当然首先得有资料啦，向业主要资料的时候都需要哪些呢？下面列出了发电量计算需要的所有内容，提澄清的时候，缺什么就列出来。

1、风电场的可研报告；2、风电场内的测风塔各高度处完整一年实测风速、风向、风速标准偏差数据，以及测风塔的地理位置坐标；3、测风塔测风数据的密码；4、风电场是否已确定风机布置位置，若已确定风机位置，需提供相应的固定风机点位坐标；5、风电场的边界拐点坐标；6、风电场内预装轮毂高度处的50年一遇最大风速；7、风电场场址处的空气密度；8、预装轮毂高度处15m/s湍流强度特征值；9、风电场的海拔高度以及累年极端最低温度；10、风电场内测风塔处的综合风切变指数；11、风电场影响发电量结果的各项因素的折减系数。

注意：对于“预装轮毂高度处”的“50年一遇最大风速”“15m/s”湍流强度特征值，业主资料中很可能提供的高度比我们选用风机的轮毂高度低，我们可以根据综合风切变推算（湍流无法推算），如果高度相差不大根据我们的经验，采用业主资料中的数据即可。

2、机组选型主要参数关于机组选型，风哥之前已经发过相关内容，今天就不专门再列一次了，如有需要请点击蓝字：“风电机组”选型攻略，有哪些注意事项？史上最全机组造型名录！（部分业内人士反应风哥整理的机型不全，对此风哥还是希望大家能够给风哥提供更完整的机型信息；谢谢大家~）以下是风机机型选择的一些主要参数：a、功率、叶轮直径、轮毂高度b、IEC等级（50年一遇最大风速、多年平均风速、湍流强度）c、常温型低温型d、平原型高原型注意：如果几种机型都适用，选叶片直径最大的（叶片越大，功率越大）3、风电量估算3大方面直接测风估算法：估算风电场发电量最可靠的方法：是在预计要安装风电机组的地点建立测风塔，其塔高应达到风电机组轮毂高度，在塔顶端安装测风仪传感器连续测风一年。

风力发电上网电量估算折减系数主要因素分析

风力发电上网电量估算折减系数主要因素有10项左右，通常取值如下：1）空气密度修正由于风功率密度与空气密度成正比，在相同的风速条件下，空气密度不同则风电机组出力不一样，因此我们需要对软件在标准空气密度条件下计算得到的发电量进行修正。

该项在计算时，已经根据风电场空气密度对功率曲线进行了校正，故不再折减。

2）尾流修正风电场各机组之间有相互影响，在进行风电场发电量估算时应进行尾流修正。

本设计根据风电场风况特征，各风机的具体位置及风机的推力系数曲线，利用软件估算出各风机之间互相的尾流影响。

此理论发电量已经考虑了尾流折减，在此不再进行重复折减。

3）控制和湍流折减风电机组随风速风向的变化控制机组的状态，当风向发生转变时，风机的叶片与机舱也逐渐要随着转变，实际运行中机组控制总是落后于风的变化，所以会影响风机的输出功率。

因此在计算电量时要考虑此项折减。

根据风电场测风塔不同高度测风数据分析，综合此两项折减系数取4%，即控制与湍流修正系数取96%。

4）叶片污染折减叶片表层污染使叶片表面粗糙度提高，沙尘、雾凇和叶片结冰都会使叶片翼型的气动特性下降。

根据风电场工业污染影响较小，空气质量，风电场风沙及叶片污染造成的电能损耗按2%计，即修正系数取98%。

5）风机可利用率考虑风力发电机组故障、检修以及电网停电等因素对发电效率的影响，将常规检修安排在小风月，根据目前风力发电机组的制造水平和本风电场的实际条件，拟定风力发电机组的可利用率为95%。

6）功率曲线折减考虑到风机制造商对风机功率曲线的保证一般为95%，因此取风机功率曲线保证系数为95%。

7）场用电、线损等能量损耗由于各风机之间距离较大，初步估算场用电和输电线路、箱式变压器损耗占总发电量的3%，取损耗系数为97%。

8）气候影响停机由于气候严寒、覆冰、沙暴等原因影响停机，需对理论发电量进行修正。

根据气象站多年气象要素统计，实测极端最高温度，极端最低温度，多年平均雷暴日数。

由气象站推算至风电场测风塔处极端最低气温。

风电场开发前期风能资源评估准确性的影响因素分析与对策探讨

风电场开发前期风能资源评估准确性的影响因素分析与对策探讨摘要近年来随着风电建设脚步的加快和风电主机设备技术的更新换代，以后的风电场开发方向，要大步朝着三北弃风限电缓解地区，中东部和南方风能资源欠发达的地区迈进。

在刚开始的风电场前期开发阶段，要对风电场开发的可行性进行研究。

其中，风能资源评估的准确性是风电场开发可行性的重要参考依据，同时也是宏观选址、容量规划、微观选址、电网接入的基础性工作，能够很明显地体现出风电场的经济收益以及抗风险程度。

对风电场可行性研究阶段风能资源估算准确性的影响因素很多，这就要求专业设计人员要对资源的实际状况有一个全面的掌握，防止出现误差，尽可能地让风电场电量的估算准确一些，这样就能够给项目决策创造充分的数据支撑。

关键词风电场；风能资源准确性；影响因素；对策1 影响风电场风能资源评估准确性的因素1.1 风资源代表性在风电场开发的最前期，要规划和设立一定数量的有代表性的测风塔，然后在风电场规划区域内收集风能资源数据，并要进行一年以上的观测工作，最后采用观测到的测风数据，根据国家相关规程规范进行分析和代表年订正，用订正后数据作为输入条件来对平均发电量进行估算[1]。

而导致风能资源数据没有代表性的因素包括：测风塔的选位没有代表性，所处的方位对拟建风机位代表性不足，同时测风塔在复杂地区的规划没有充分考虑地形影响，造成测风数据无法体现出整片地区的风能资源的实际情况。

测风根据长系列年变化一般分为三种情况，分别为平风年、大风年、小风年，尽管测风数据要与所在地区的气象数据进行比较，不过气象站都基本建设在城镇周边，随着城镇扩张速度的加快，气象站受周边环境影响越来越大，和风电场距离一般较远，相关性和代表性均较差。

因为所采用的测量设备维护不到位，导致所获取的测量数据与实际情况存在明显的误差，测风数据没有代表性。

因为风电场需要能够持续运行至少20年，要是风电场风能资源没有代表性的话，不是过大就是过小，那么就会导致在对风电场进行运算的时候，发电量估算不是过高就是过低，这样一来就加大了风电场投资风险，从而造成风电项目决策出现问题。

风电可研发电量计算准确性的主要影响因素

风电可研发电量计算准确性的主要影响因素北极星风力发电网:根据已投产风电场的上网电量统计，大部分风电场实际发电量与可研报告计算发电量有出入。

风电场发电量计算准确与否，是论证风电场建设是否可行的必要条件之一。

影响发电量计算的主要因素有以下：一、风能资源代表性1、测风塔数据是发电量计算的基础数据。

测风塔是否具有代表性，是发电量计算准确与否的根本性保障，风电场内应至少保证有1个具有代表性的测风塔，复杂风电场更需要设置多个代表性测风塔，并在计算时尽量采取综合计算或者分区计算。

2、水平年判定。

收集气象站、中尺度或临近测风塔的长期数据和同期数据，与测风塔数据做相关分析，对风电场判定大小风年，订正合理的水平年数据，以保证合理计算风电场运行20年的发电量。

二、地形图的精度地形图包含了风电场区域高程、地面粗糙度等重要信息，可研阶段地形图要尽量收集风电场实测1:2000地形图，如收集不到，尽量采用当地测绘局1:1万地形图，避免使用globemap等软件下载的精度不高的地形图。

三、风机功率曲线的准确性利用厂家提供的当地空气密度下的功率曲线或者修正后的实际功率曲线进行计算，减少使用标准空气密度下功率曲线进行折减产生的误差。

四、上网发电量折减系数上网发电量需要对软件计算出的理论发电量进行折减，折减系数的选取是检验发电量专业人员水平的重要指标，根据风电场当地的气象条件、电网运行状况、场内线路长度、风电场规划等条件综合选取折减系数。

避免人为的减少折减系数或提高折减系数，造成发电量计算结果不客观。

五、计算软件的选取市场上应用较为广泛的发电量计算软件有：Wasp、Windfarm、Windpro、Windsim、WT等，平坦地形可采用线性风资源分析软件Wasp、Windfarm、Windpro等，复杂地形应尽量选用Windsim和WT，这样可以尽量避免软件计算产生误差。

原标题:风电可研发电量计算准确性的主要影响因素。

影响风电机组发电量的因素

影响风电机组发电量的因素风能是一种无污染、可再生的清洁能源，风力发电作为电力工业电源的一部分，已经受了30 余年的进展。

并网运行的风力发电技术兴起于20 世纪80 年月，并快速实现了商品化、产业化，作为一项新的能源技术开头受到更多国家的重视。

在近10 年内，我国的风电技术也在不断成熟和完善，已成为第三大主力电源，对优化能源结构、促进节能减排的作用日益凸显。

风电的经济效益与机组发电量是直接挂钩的，影响发电量的因素也是多方向性的，因此在风电场选址建设到运行维护必需以评估的客观因素为准则。

机组在正常运行状态由于受到天气和人为因素的影响，实际发电量与理论相比存在差别，为使风电场投运后能达到最好经济效益，就要详细分析影响机组发电量的主要因素。

本文结合宁夏贺兰山风电场的实际状况就相关问题进行阐述分析。

风能资源因风能资源具有差异性大的特点，所以对年发电量的影响甚大。

如贺兰山某风电场2023 年可行性讨论报告上推算的年平均风速为7.7m/s，3m/s - 10m/s 的风速占65.1%，17m/s以上的风速为1%，年发电小时2700小时。

但在10 年的实际运行中，平均风速均低于7.7m/s，在全年大风月3、4、5 月份的平均风速分别为7m/s、6.4m/s和 5.88m/s。

由于评估报告中没有客观测量数据，因此，实际发电小时数小于2000 小时。

2023 年4 月为贺兰山风电场全年大风月，平均风速在7.2m/s，1 万千瓦机组发电量在220 万千瓦时左右；2023 年9 月是全年小风月，平均风速仅4.5m/s 左右，1 万千瓦机组发电量在100 万千瓦时左右。

由以上数据可以看出，风能资源对发电量的影响很大，因此，建设大型风电场的首要前提是选择风资源较好的地方。

风能密度是打算风能潜力大小的重要因素。

风能密度和空气密度有直接关系，而空气密度则取决于气压和温度。

因此，不同地方、不同条件的风能密度是不同的。

一般说，海边地势低、气压高，空气密度大，风能密度也就高。

风电机组理论发电量测算误差的影响因素分析

电机组实时数ｎ勺准确岌风电机纰ＥＬ，数士｝｝数【】
风电机仃数抛数ｌ｛
（其中ＪｘＬ电机组可川数据为数据值不为一９０２的
数据．风电机组应有数据数『１为汁时问内应有的
数据数量，每，ｊ、时应有６条数｛１【Ｉ）
所拟合出的曲线有较大差别。完整度较低的数据不能准确反映风机实际运行工况，不能有效计算出风机实际运行理论发电量。完整度较高的数据可以较
准确地反映出风电机组实际运行工况。
如图１所示，坐标轴横轴为风速，纵轴为功率，黑色散点代表风机一个月内ｌＯｍｉｎ运行数据，曲线是依托散点数据进行一系列优化算法拟合得出的该风机该时段内的平均功率拟合曲线。由图１看出，
目前，由于风电场多处于山区、隔壁、海上等
偏远地区，运行条件艰苦，维护难度较大，实时数
据采集系统存在多种不确定因素 Ⅲ；同时，由于网
０
ｌ０２Ｕ源自３０ａｌｌｄａｔａｌ［，２］
ｆｂ１
络通信故障、传输数据拥堵等情况，数据在由风电场传输至数据中心时存在通信中断故障。上述问题
一
个月内的１０ｍｉｎ数据是计算风机的功率拟合曲线
．
港
的数据基础，拟合曲线在一定程度上体现了风机在
该时段内的平均运行水平。若风机数据不完整或存在错误，对风机功率曲线的准确性会有较大影响。
１＂５５００

风电场并网性能测试的测量误差分析与校准方法

风电场并网性能测试的测量误差分析与校准方法在风电场并网性能测试中，测量误差的分析与校准方法至关重要。

本文将探讨这些关键问题，以确保测试结果的准确性和可靠性。

一、测量误差分析风电场并网性能测试中的测量误差可由多个因素引起，包括但不限于风速测量误差、功率测量误差和温度测量误差等。

这些误差会直接影响到风电场的性能评估和发电量预测，因此需要进行深入分析和排查。

1. 风速测量误差：风速传感器的精度和响应速度是影响风速测量误差的重要因素。

此外，风速传感器的安装位置和周围环境也会对测量结果产生影响。

因此，在进行风速测量时，需要对传感器进行校准，并合理选择安装位置，以减小误差。

2. 功率测量误差：功率测量误差主要源于功率计的精度和电网波形的畸变。

在实际测试中，应选用精度高的功率计，并根据电网波形的特点进行校准和修正，以提高功率测量的准确性。

3. 温度测量误差：温度传感器的精度和稳定性对风电场的性能测试具有重要影响。

在测试过程中，应根据实际情况选择合适的温度传感器，并定期对其进行校准和检查，以确保测量结果的准确性。

二、校准方法针对上述测量误差，可以采取以下校准方法来提高测试的准确性和可靠性。

1. 风速传感器校准：利用标准风速测量设备对风速传感器进行校准，校准过程中应考虑传感器的响应特性和安装环境，以确保校准结果的准确性。

2. 功率计校准：通过与标准功率计进行比对，对测试中使用的功率计进行校准，校准过程中需考虑电网波形的畸变对测量结果的影响，以提高功率测量的准确性。

3. 温度传感器校准：利用标准温度测量设备对温度传感器进行校准，校准过程中应考虑传感器的响应时间和稳定性，以确保校准结果的准确性。

通过以上校准方法，可以有效降低风电场并网性能测试中的测量误差，提高测试结果的准确性和可靠性，为风电场的运行和管理提供可靠的数据支持。

风电场功率预测模型的偏差与误差分析与处理

风电场功率预测模型的偏差与误差分析与处理风电场是一种利用风能转化为电能的发电设施，其输出的电能受到风速的影响。

准确预测风电场的功率是保障电网稳定运行和优化风电场运营的重要任务。

然而，由于风速的不确定性和时空变化的复杂性，功率预测模型存在着一定的偏差和误差。

本文将对风电场功率预测模型的偏差和误差进行分析与处理，探讨改进方法和优化策略。

首先，针对风电场功率预测模型的偏差问题，我们需要了解偏差的来源和影响因素。

风电场的功率受风速、风向、空气密度等多个因素的影响，而预测模型中往往只考虑了局部或特定因素的影响，导致了预测结果与实际功率存在一定的差距。

为了减小偏差，首先需要改进预测模型的建模方法。

传统的功率预测模型常使用统计学方法，如回归分析、时间序列分析等。

然而，这些方法往往只适用于特定的工作条件和场景，难以适应风电场功率的时空变化和不确定性。

因此，建议采用更加先进的机器学习方法，如人工神经网络、支持向量机、深度学习等，以提高模型的预测准确性和泛化能力。

其次，我们需要对预测模型的训练数据进行优化处理。

数据质量对预测模型的准确性至关重要。

在风电场场景中，风速数据的采集存在噪声、缺失和异常值等问题，这些问题可能会导致模型的偏差。

因此，建议对原始数据进行数据清洗和校正，去除异常值和噪声，并补充缺失数据。

此外，我们还可以考虑引入其他相关因素的信息来改善模型的准确性。

例如，可以将天气预报数据、风机运行状态数据、地理环境数据等纳入预测模型中，以提高对风电场功率的预测能力。

这样的综合模型可以更全面地考虑多个因素的综合影响，减小偏差。

除了偏差问题，误差是另一个需要重点关注和处理的方面。

误差是预测结果与实际值之间的差异，是模型预测的精度衡量指标。

误差的大小和分布对模型的性能和可靠性有重要影响。

针对风电场功率预测模型的误差问题，我们可以采用以下策略进行处理和优化。

首先，通过交叉验证和模型评估方法，对预测模型的性能进行全面评估。

影响风力发电效益的因素研究

影响风力发电效益的因素研究一、引言随着全球绿色能源的推广和应用，风力发电被越来越多的国家和地区所重视。

相比于传统燃煤发电，风力发电减少了二氧化碳等温室气体的排放，具有环保、可持续等优势。

然而，风力发电的效益受到许多因素的影响，了解这些因素对于提高风力发电的效益及可靠性至关重要。

因此，本文将从影响风力发电效益的因素入手，对其进行研究。

二、风力资源风力资源是影响风力发电效益的重要因素。

一般而言，风力发电机需要较为平稳、较高的风速才能产生较高的电量。

因此，选址尤为重要。

在选址的过程中，需要通过地形、气象数据等方面进行综合考虑，以确定最佳的风力发电机安装位置。

三、风力发电机组成一般来说，风力发电机主要由风轮、主轴、变速器、电机、控制系统等组成。

在这些组成部分中，变速器是重要的关键部件，其通常由多个齿轮组成，可以将高速旋转的风轮转化为合适的发电机转速。

同时，变速器也是风力发电机容易出现故障的部件之一，对其定期检修维护可以有效提高风力发电效益。

除此之外，逆变器和电网同步控制系统等也是非常重要的组成部分。

四、气象因素对于风力发电而言，气象因素也是影响其效益的关键因素之一。

在气象方面，风力、温度、湿度等因素均会对发电器的功率和效率产生影响。

此外，恶劣的天气条件，包括风暴和极端高温、低温等情况也会影响发电效益。

因此，在风力发电厂的运营中，需要对这些气象因素进行监控和调整。

五、运营管理运营管理是影响风力发电效益的另一个重要因素。

在运营管理方面，如何对风力发电机进行维护保养、如何安排运营人员、如何及时解决出现故障等问题都是需要考虑的。

其中，对于风力发电机的定期维护保养可以有效提高其效益。

同时，风力发电厂需要制定完善的运营计划和管理制度，以确保其安全可靠运行。

六、结论综上所述，影响风力发电效益的因素包括风力资源、风力发电机组成、气象因素、运营管理等。

在进行风力发电前，需要进行充分的选址和规划，以保证风力资源的充分利用和最佳发电效果的实现。

浅谈影响风力发电机组电量的因素

浅谈影响风力发电机组电量的因素摘要：：风力发电作为改善能源结构、经济环保的绿色能源必将成为未来电力能源发展的一个趋势，风力发电技术也日新月异。

但风力发电机组在工作时受到环境、本身结构等因素影响,机组电量将受到影响。

文章就影响风力发电机组电量的因素进行探讨。

关键词：风力发电电量因素Abstract:: wind power as to improve the energy structure, economy and environmental protection of green energy will become the future of the electric energy to the development of a trend, wind power technology also change rapidly. But the wind turbine at work by the environment, structure and other factors, unit consumption will be affected. The effect of wind power generator unit power factor to carry on the discussion.Key words: wind power generation power factor中图分类号：TM315 文献标识码：A 文章编号：世界能源需求的不断攀升和自然资源的日益枯竭，对能源供应商、工业企业及消费者都提出了新的挑战。

国家“十二五规划”明确提出了节能减排的目标，尽可能以高效和可持续的方式使用能源成为了当务之急。

近年，我国新能源产业蓬勃发展，风力发电技术日新月异。

先进风力发电机组推陈出新，不同风场的风力发电机组电量也最大限度地追求最大化，影响机组电量的因素成为投资商关注的焦点。

风力发电技术的效率与可靠性分析

风力发电技术的效率与可靠性分析引言：随着可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁、持续且可再生的能源形式，受到了广泛关注。

然而，风力发电技术的效率和可靠性一直是业界和学术界关注的热点话题。

本文将从效率和可靠性两个方面进行详细分析，以揭示风力发电技术的现状和潜力。

一、效率分析风力发电技术的效率是指从风能转化为电能的比例。

这个比例受到多种因素的影响，如风速、风轮直径、风轮材料和设计等。

以下是对这些因素的详细分析：1. 风速：风力发电机的效率与风速的关系密切。

一般来说，较高的风速会带来更高的效率。

然而，过高或过低的风速都会降低效率。

在设计风力发电机时，需要考虑到不同风速下的效率，以提高整体的发电效率。

2. 风轮直径：风轮直径是风力发电机中决定效率的关键因素之一。

较大的风轮直径能够捕捉更多的风能，从而提高发电效率。

然而，过大的风轮直径会增加风力发电机的成本和复杂度。

因此，需要在风轮直径和成本之间找到平衡点，以实现最佳效率。

3. 风轮材料：风力发电机的风轮通常由复合材料制成，如玻璃纤维、碳纤维等。

这些材料具有高强度和轻质的特点，能够提高风力发电机的效率。

通过选择合适的材料和制造工艺，可以进一步提高风力发电的效率。

4. 设计：风力发电机的设计也对效率有着重要的影响。

例如，通过改进风机的叶片形状和角度，可以提高转动的效率；通过优化传动系统，可以减少能量损失；通过采用最佳的控制算法，可以提高发电机的整体效率。

二、可靠性分析风力发电技术的可靠性是指系统能够在长期运行中保持稳定运行的能力。

以下是影响风力发电技术可靠性的关键因素：1. 维护和保养：定期的维护和保养对于风力发电机的可靠性至关重要。

例如，定期检查和更换叶片、齿轮和润滑油等部件，能够减少故障和延长使用寿命。

2. 气象条件：风力发电机的可靠性还受到气象条件的影响。

极端的天气条件，如强风、大雪和极端温度，可能会对风力发电机造成损害或影响其正常运行。

因此，风力发电机的设计和安装需要充分考虑不同的气象条件，以提高可靠性。

风电场容量可信度及其若干影响因素分析

风电场容量可信度及其若干影响因素分析高忠旭;毛安家;陈得治;宋云亭【摘要】风电场的容量可信度是衡量其发电容量价值的基本指标,也是风电场规划选址的一个重要参考依据.为此,首先采用时间序列分析法模拟每小时的风速值,并结合风电机组的强迫停运率等数据,建立风电场的可靠性模型;其次,采用抛物线法计算风电场的有效载荷容量;最后利用序贯蒙特卡罗模拟法,研究风电场的容量可信度.该方法不仅可计及风速的时序性,还能准确评估系统的频率指标.在此基础上,通过IEEE-RTS 79标准算例仿真计算,对比分析采用不同指标衡量系统可靠性时,容量可信度计算结果的差异,并研究影响容量可信度大小的主要因素.【期刊名称】《中国电力》【年(卷),期】2013(046)012【总页数】5页(P95-99)【关键词】风电场;可靠性指标;容量可信度;自回归滑动平均模型【作者】高忠旭;毛安家;陈得治;宋云亭【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206;华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206;中国电力科学研究院,北京100192;中国电力科学研究院,北京100192【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言近年来，随着风电并网规模的迅速增大，如何正确评估风电对系统充裕性的贡献是一个十分关键的问题，而容量可信度正是衡量这种贡献的一个基本指标。

但是，到目前为止，风电场的容量可信度的定义尚未统一。

文献[1]认为风电场在负荷高峰时的发电量比在其他时段更有价值，将容量可信度理解为负荷高峰时风电场的发电量除以该段时间的值。

文献[2-3]通过将不同性质的电源加入系统后，对比有效载荷能力的不同定义风电场的容量可信度。

本文采用后一种定义，即风电场的容量可信度指维持系统可靠性不变，风电场可替换常规机组的发电容量与风电场额定容量的比值。

风电场的容量可信度的研究方法主要分为两大类：解析法[4-5]和模拟法[6-8]。

解析法适用于系统规模较小的情况，若系统中元件数增加，计算量将呈指数级增长。

海上风力发电可靠性影响因素分析及提升方法

海上风力发电可靠性影响因素分析及提升方法摘要：随着能源需求的增长和对环境保护意识的提高，海上风力发电日益成为可行的清洁能源选择。

但其可靠性问题一直是影响其发展的瓶颈之一。

因此，本文旨在分析海上风力发电可靠性影响因素，以提高其可靠性，进一步推动海上风力发电技术的发展。

关键词：海上风力发电；可靠性；影响因素；提升方法1.海上风力发电技术概述随着科技的发展和环境意识的提高，海上风电作为一种新型、可再生能源成为发展趋势。

其发电原理是将海上风能转换为电能，通过风机叶片、发电机等装置将机械能转化为电能，最终交由电网供电。

目前，海上风电发电量占全球可再生能源总发电量的比例逐年上升。

按照欧盟发展计划，到2030年，欧洲将有1/3的电力来自于海上风电，且未来的发展潜力仍然非常巨大。

从技术角度来说，海上风电技术已经逐渐成熟，并且带来了很多利好。

首先，丰富的海上风电资源为发展海上风电提供了非常重要的条件。

其次，海上风电的发展可以减少化石能源的使用，对环境具有非常重要的保护作用。

再次，海上风电站的建设给社会带来更多的工作机会，为地方经济发展带来了更多的机遇。

2.海上风力发电可靠性影响因素分析2.1设备特性对可靠性的影响首先，风机的验收测试和制造质量是决定风机可靠性的重要因素。

风机的整个生命周期中，制造及验收阶段是最为关键的阶段。

质量不合格或工艺不规范的风机很容易在使用中出现故障。

相反，严格的制造和验收过程可以保证风机的质量。

其次，风机的结构设计和材料的选取也影响风机的可靠性。

结构设计对于风机的稳定运行起着至关重要的作用。

同时，风机材料的性能也应该满足海上环境的特殊要求。

例如，高耐蚀性、高强度、高韧性等。

采用适宜的结构设计和材料不仅可以保证风机的运行效率，还可以提高风机的可靠性。

此外，风机的维护管理也是影响风机可靠性的重要因素之一。

海上环境恶劣，风机的维护难度较大。

及时检修和保养是保证风机可靠性的重要保证。

通过合理的维护管理策略，可以有效地预防和排除故障，维护风机的长期稳定运行。

风电场开发前期风能资源评估准确性的影响因素分析与对策探讨

风电场开发前期风能资源评估准确性的影响因素分析与对策探讨发布时间：2023-02-07T04:49:15.787Z 来源：《福光技术》2023年1期作者：李超[导读] 我国风电产业建设脚步在近年来不断加快，其中的风电主机设备技术内容也实现了全方位升级优化。

新疆金风科技股份有限公司内蒙古呼和浩特市 010010摘要：我国风电产业建设脚步在近年来不断加快，其中的风电主机设备技术内容也实现了全方位升级优化。

就风电场开发方向而言，还需要建立限电缓解区域。

在本文中，主要分析了风电场开发前期阶段的风电场开发可行性问题，主要对其中的风能资源评估准确性影响因素展开讨论，为风能资源评估准确性与开发可行性提供重要参考依据，即探讨提出提高风电场风能评估准确性的有效对策。

关键词：风电场；风能资源评估；准确性；影响因素；有效对策风电场风能资源评估准确性相当重要，它主要结合宏观选址、微观选址、容量规划、电网接入等基础性工作展开。

帮助提高风电场电量估算工作准确性，结合项目决策分析其数据支撑机制，思考影响风电场风能资源评估准确性的关键因素[1]。

一、风电场开发前期风能资源评估准确性的影响因素在风电场开发前期，风能资源评估准确性的影响因素很多，大体来讲就包含两点，下文具体来谈：（一）风资源代表性影响因素在风电场开发前期，需要立塔测风，开展意向开发区域气象观测工作，获取场址第一手气象资料。

在风电场规划区域，需要收集大量风能测风数据，结合国家相关规范分析代表性内容[2]。

就测风塔而言，如果前期观测结果代表性不足，会在进一步仿真计算时对风机位置风况判断引入很大不确定度。

在测风塔分析过程中，也需要保证复杂地区规划到位，充分考量其中地形影响因素，它可能会造成测风数据无法正确体现，对于整片区域的风能资源实际影响情况也是显而易见的[3]。

代表年分析是参考年度变化来划分影响内容的，其中就包括了大风年、小风年以及平风年，要结合测风数据分析地区气象数据内容，并做好相应比较工作。

风力发电上网电量估算折减系数主要因素分析

风力发电上网电量估算折减系数主要因素有10项左右，通常取值如下：1）空气密度修正由于风功率密度与空气密度成正比，在相同的风速条件下，空气密度不同则风电机组出力不一样，因此我们需要对软件在标准空气密度条件下计算得到的发电量进行修正。

该项在计算时，已经根据风电场空气密度对功率曲线进行了校正，故不再折减。

2）尾流修正风电场各机组之间有相互影响，在进行风电场发电量估算时应进行尾流修正。

本设计根据风电场风况特征，各风机的具体位置及风机的推力系数曲线，利用软件估算出各风机之间互相的尾流影响。

此理论发电量已经考虑了尾流折减，在此不再进行重复折减。

3）控制和湍流折减风电机组随风速风向的变化控制机组的状态，当风向发生转变时，风机的叶片与机舱也逐渐要随着转变，实际运行中机组控制总是落后于风的变化，所以会影响风机的输出功率。

因此在计算电量时要考虑此项折减。

根据风电场测风塔不同高度测风数据分析，综合此两项折减系数取4%，即控制与湍流修正系数取96%。

4）叶片污染折减叶片表层污染使叶片表面粗糙度提高，沙尘、雾凇和叶片结冰都会使叶片翼型的气动特性下降。

根据风电场工业污染影响较小，空气质量，风电场风沙及叶片污染造成的电能损耗按2%计，即修正系数取98%。

5）风机可利用率考虑风力发电机组故障、检修以及电网停电等因素对发电效率的影响，将常规检修安排在小风月，根据目前风力发电机组的制造水平和本风电场的实际条件，拟定风力发电机组的可利用率为95%。

6）功率曲线折减考虑到风机制造商对风机功率曲线的保证一般为95%，因此取风机功率曲线保证系数为95%。

7）场用电、线损等能量损耗由于各风机之间距离较大，初步估算场用电和输电线路、箱式变压器损耗占总发电量的3%，取损耗系数为97%。

8）气候影响停机由于气候严寒、覆冰、沙暴等原因影响停机，需对理论发电量进行修正。

根据气象站多年气象要素统计，实测极端最高温度，极端最低温度，多年平均雷暴日数。

由气象站推算至风电场测风塔处极端最低气温。

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要让风电和光电功率预测更精确，有以下几个关键因素需要考虑：1.数据收集和处理：收集和处理准确的数据是精确预测的基础。

对于风电预测，可以收集大量的风速和风向数据，包括不同高度的数据。

对于光电预测，可以收集太阳辐射和云覆盖率等数据。

这些数据可以通过气象站、传感器、卫星和气象模型等方式获取。

收集到的数据需要经过有效的清洗和处理，去除异常值和噪声，以确保数据准确性。

2.特征提取和选择：选择合适的特征对于功率预测至关重要。

对于风电预测，常用的特征包括风速、风向、温度和湿度等。

对于光电预测，常用的特征包括太阳辐射、云覆盖率和气温等。

根据经验和领域知识，选择与功率相关的特征，并通过相关性分析和特征工程的方法进行特征选择。

3.建模方法选择：选择适合的建模方法对于精确预测至关重要。

常用的建模方法包括回归分析、时间序列分析、人工神经网络和支持向量机等。

不同的方法有不同的假设和适用范围，需要根据具体情况选择合适的方法。

同时，可以利用集成学习和模型融合的方法来提高预测精度。

4.模型参数调优：对于选择的建模方法，需要进行参数调优以提高预测精度。

可以通过交叉验证和网格等方法找到最优的参数组合。

此外，还可以考虑使用模型集成的方法，如随机森林和梯度提升树等，以进一步提高模型的预测精度。

5.不确定性分析：预测的不确定性分析对于预测结果的可靠性评估非常重要。

可以使用置信区间、方差分析和最大似然估计等方法来评估预测结果的不确定性。

还可以使用模型评估指标如均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)等来评估预测模型的准确性。

6.实时更新和监控：风电和光电预测需要实时更新和监控，以便根据实际情况进行调整和优化。

实时数据可以通过实时采集和传输系统获取，并与预测模型进行实时比对和更新。

同时，可以通过监控系统对预测结果进行监控和评估，及时发现和纠正预测偏差。

综上所述，要使风电和光电功率预测更精确，需要充分利用可靠的数据、选择合适的特征、建立适用的模型、进行参数调优、进行不确定性分析，并进行实时更新和监控。

风电场并网性能测试的主要影响因素

风电场并网性能测试的主要影响因素随着全球气候变化和能源需求的增加，风能作为一种清洁、可再生的能源形式，正在得到越来越广泛的应用。

风电场的建设和发展也成为了解决能源问题的一个重要途径。

然而，在风电场建设和运营中，一直存在一个重要问题，即如何确保风电机组能够有效地并入电网，保证其正常运行和发电。

风电场并网性能测试是解决这一问题的重要手段，然而，其主要影响因素却经常被忽略。

本文将对这一问题进行探讨。

一、气象条件风能是风力驱动涡轮机发电的主要能源形式，不同的气象条件将对风电场的发电能力产生不同的影响。

风速是影响风电场发电量和发电效率的一个重要因素。

当风速较高时，风机的转速和发电功率将随之增加，但当风速超过一定范围时，风机的转速将过快，从而损坏风机。

此外，温度、气压、湿度等气象因素也会影响风电场的并网性能测试。

因此，进行风电场并网性能测试时，需要考虑气象条件对测试结果的影响，准确评估风电场的发电能力和发电效率。

二、电网情况电网是风电场并网的重要组成部分，其稳定、可靠性对风电场的发电能力和发电效率有着重要影响。

当前，我国电力行业还存在着一些问题，如电网规划和建设滞后、输电线路老化、电网投资不足等问题，这些都会对电网的稳定性和可靠性产生负面影响，从而影响风电场的并网性能测试。

因此，需要对电网进行监测和分析，及时排除可能存在的故障和隐患，确保电网的正常运行。

三、设备状态设备状态是另一个影响风电场并网性能测试的重要因素。

风电机组由多个设备组成，如风机组件、发电机组件、变压器、控制系统等。

这些设备的运作状态直接影响着风电场的发电能力和发电效率。

如设备老化、故障等都会导致发电量下降和设备损坏。

因此，对风电机组的各项设备进行全面评估和监测，及时进行维护和修理，确保设备的良好运作状态，对提高风电场并网性能测试具有重要意义。

结论风电场并网性能测试是风电场建设和运营中的一项重要工作，其主要影响因素包括气象条件、电网情况和设备状态。

后评估：风电场发电量可研与运行期偏差原因分析

后评估：风电场发电量可研与运行期偏差原因分析越来越多的开发商要求开展后评估工作，风力发电机组的发电量指标是体现风电场运营的后评价过程中的重要指标之一。

由于发电量与风能资源联系紧密，而风能是随机变化、无法预估的，因此对发电量指标的评估有一定难度。

造成发电量前后偏差的原因主要有以下几种：(1)测风塔。

若可研阶段使用的测风塔不具代表性、测风时段不同、测风仪器老化、未校准等因素均会影响测风资料精度，从而影响发电量。

可研阶段至实际运行至少要经历1~3年时间，因此测风时段及仪器的问题无法消除。

(2)机型。

可研阶段推荐的机型若不是业主最终招标确定的风力发电机组机型，则由于各种机型的功率曲线不同，会对发电量结果产生直接影响。

(3)风机布点。

可研阶段的风机布点是在点位优化软件的基础上，适当手调、考虑与村庄、道路、河流、线路等的安全距离后，将尾流控制在8%以下得到的;实际运行阶段的风机布点是在微观选址阶段，每个机位实地考察计算发电量，得到的符合现场情况的最终机位。

风机布点的差异会对发电量的结果产生直接影响。

由于可研与实际运行阶段存在前后顺序，因此风机布点引起的发电量前后差异无法消除。

(4)停机。

风电场内的风力发电机组若因故障、特殊气象条件、不可抗力、合理的例行维护时间、误操作停机等原因造成停机，将会对发电量产生直接影响。

(5)弃风。

目前，由于电网建设的相对滞后，多个地区的风力发电场限负荷现象较为严重，限负荷造成的弃风对发电量产生直接影响。

(6)软件计算准确性。

行业内公认的发电量计算软件平坦地形为W AsP，复杂地形为CFD软件，软件计算的准确性会对发电量结果有一定影响，此项差异无法消除。

(7)折减系数的选取。

可研阶段通过软件计算出的每台风机理论发电量，经各项折减后，得到上网发电量数值。

折减系数的选取对上网发电量的数值有直接影响。