风电场风速分布及风速功率曲线分析
风电机组风速-功率特性曲线建模研究综述
风电机组风速-功率特性曲线建模研究综述杨茂;杨琼琼【摘要】风速-功率特性曲线是风力发电机组设计的基础,也是考核机组性能、评估机组发电能力的一项重要指标.介绍风速-功率特性曲线的定义、概念和基本特点,分别从参数方法、非参数方法、离散方法、随机方法4个方面详细阐述风速-功率特性曲线建模的实现方法.分析建模精度的评价方法,提出目前风速-功率特性曲线建模遇到的问题以及需要进行深入研究的发展方向.%The wind speed-power characteristic curve is the basis for the design of wind turbine,and it is also an important indicator for assessing the unit performance and generation ability.The definition,concept and basic features of wind speed-power characteristic curve are introduced,and the modeling methods for the curve are elaborated from four aspects,i.e.parametermethod,nonparametric method,discrete method,and random method.The evaluation method for modeling accuracy is analyzed and also the problems currently faced during modeling and the development directions needed to be deeply researched are proposed.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2018(038)002【总页数】10页(P34-43)【关键词】风速-功率特性曲线;参数方法;非参数方法;离散方法;随机方法;建模【作者】杨茂;杨琼琼【作者单位】东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012;东北电力大学电气工程学院,吉林吉林132012【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言随着世界经济迅速发展，相应的能源需求也随之增长，传统的化石能源面临着能源枯竭的威胁。
功率和风速关系 2
非限电月发电量与月平均风速关系图
1、数值表
时间2013年5月2013年6月2013年7月2013年8月2013年9月发电量（万.千瓦时）2433.611417.7241425.0461627.3931980.467
平均风速（m/s）7.67 6.05 5.84 6.23 6.81
2、曲线图
3、具体说明
目前2013年度我风电场实现非限电共五个月，分别为五至九月。
根据上诉图表记录内容，反应了我风电场非限电阶段功率和平均风速的关系情况。
根据风能利用公式：风能E=1/2ρA V2（ρ：空气密度；A:扫风面积；V：风速）风能的大小和风的密度成正比，我风电场五月和九月相对于其他三个月气温较低，所以空气密度相对较大，发电量自然要高，而其他三个月气温较高，相反发电量自然会少下来。
浅谈风力发电机组的风速功率曲线
浅谈风力发电机组的风速功率曲线摘要：本文介绍了风电机组风速功率曲线的定义及的相关指标术语，分析了风速功率曲线的作用和影响因素，并结合行业案例，阐述了风速功率曲线的实际应用。
风速功率曲线可用于风电机组异常运行数据的清洗、故障诊断和风电机组发电控制策略的优化等。
关键词：风速；功率；风速功率曲线；异常数据；故障诊断；优化1.引言对于风力发电机组，考核机组性能、评估发电能力，始终贯穿于整个机组设计、风场选址、机组发电、机组运维等全过程中。
如何合理地提高机组运行效率、评估机组运行状况，始终是业内的一个重要研究课题。
本文给出了风场风速功率曲线的定义、作用、影响因素、分析方法以及解决的实际问题，旨在通过对风速功率曲线的介绍、现有方法的分析和讨论及其应用，对其应用前景和发展方向进行归纳总结。
1.风速功率曲线定义根据IEC6140012标准的定义，风力发电机组的风速功率曲线是风力发电机组输出功率随10min平均风速变化的关系曲线，如果不考虑其他因素（忽略风电机组的内部特性），风力发电机组输入的风速是影响其输出功率（即有功功率）的主要因素。
其中，为风电机组输出的有功功率，单位为，为测量的风速，单位为。
对于每一种风力发电机组的机型，生产厂商都会有一个理论风速功率曲线，通过实际风速功率曲线与理论风速功率曲线的对比，可判断风力发电机组是否处于超负荷、欠负荷或正常负荷运转。
然而由于风电机组的实际运行环境与理想设计环境有较大差别，导致理论风速功率曲线在实际风场中产生偏差，因此为了能真实反映风力发电机组的实际运行状态，需要构建风场实际的风速功率曲线。
图 1展示了国内某风场2.5MW机型10台机组的实际风速功率散点与理论风速功率曲线，从图中可以看出，实际的风速功率散点与理论风速功率曲线之间存在某些偏差。
图 1某风场10台2.5MW机组的实际与理论风速功率曲线1.风速功率曲线的作用在风力发电机组的设计阶段，风速功率曲线可以从理论上可以确定风力发电机组的功率特征与运行特点，并且可以从理论上来评估风电机组的发电量与发电效率，进而衡量风电机组的风能转换能力。
风电场的风速以及风功率变化规律的研究
风电场的风速以及风功率变化规律的研究随着风电场的大规模建设，弃风电量的评估得到越来越多的关注。
本文主要研究风电场的风速以及风功率变化规律，旨为弃风电量评估模型建立打下坚实的基础。
提前掌握风速和风功率变化规律的情况，可以减少旋转备用容量，减小风力发电系统成本，并且为电网运行调度提供可靠的依据。
标签：风电场；风速；风功率；变化规律1 引言风能作为一种可再生、洁净的能源，近年来在全世界范围内得到了突飞猛进的发展。
由于风能具有波动性、间歇性、低能量密度、不可控性等特点，大规模风电的接入对电力系统的安全稳定运行带来了很大的挑战。
因此在弃风电量评估模型建立以前，对风电场的风速以及风功率变化的统计规律的研究显得至关重要，提前掌握风速和风功率变化规律的情况，可以减少旋转备用容量，减小风力发电系统成本，并且为电网运行调度提供可靠的依据。
2 风速-风功率特点通过大量文献的查阅和参考，总结出风速变化主要表现为以下两种特点：（1）由于风能的能量密度较低，气温、阴晴、降水等都会引起风速的变化，因此风速变化将存在很大的波动性，呈现为非平稳的随机信号。
（2）由于风速的变化跟太阳的照射有密切关系，所以在一天中风的强弱在某种程度上又呈现周期性。
风功率变化主要表现为以下两种特点：（1）由于风的能量密度低，气温、多云的天气，降水会引起风速变化，所以风功率变化会有很大波动，呈现出非平稳随机信号。
（2）影响风功率变化的因素很多，包括风速、风向、空气湿度、大气密度等气象信息和风电场的位置、风机布局、地表粗糙度、海拔高度等物理信息。
因此，为了更好研究弃风电量评估模型，本文重点研究风速与风功率的变化规律，为研究弃风电量评估模型建立打好坚实的基础。
3 风速及风电功率变化的统计规律的数据指标根据风电场测风塔实测历史数据和风电场风力发电历史运行数据，研究该风电场的风速以及风功率变化的统计规律，确定各项数据指标的基本范围，为数据的预处理工作奠定基础。
风力发电系统中风场特性分析及功率曲线优化
风力发电系统中风场特性分析及功率曲线优化引言：随着全球对可再生能源的需求不断增长，风力发电作为一种清洁和可持续的能源解决方案受到了广泛关注。
风力发电系统的核心是风力机组，而风场特性分析和功率曲线优化对于提高风力发电系统的效率和性能至关重要。
本文将详细介绍风场特性分析的方法和功率曲线优化的策略，以帮助读者更好地理解风力发电系统的工作原理和提高其发电效率。
一、风场特性分析1.1 风能资源评估风能资源评估是风场特性分析的第一步。
通过测量和分析一定时间内的风速和风向数据，可以评估风能资源的可利用程度。
这些数据可以通过现场测量或气象观测站获得。
此外，还可以使用数值模拟方法来预测风能资源的分布情况。
通过综合考虑地理位置、地形地貌和气象条件等因素，可以评估风能资源的可利用性，确定风力发电系统的布局和运行策略。
1.2 风场风速分布分析风力发电系统的效率和性能取决于风场中的风速分布。
风速分布分析可以揭示风能资源的空间分布特征，并评估风力发电系统的设计参数。
通常，可以通过测量和分析一定时间内不同高度或不同位置处的风速数据来获得风场风速分布的信息。
此外，还可以使用数值模拟方法来预测风场风速分布。
这些分析结果对于选择合适的风力机组类型和布局方案、优化风力机组运行策略和提高发电效率具有重要意义。
1.3 风场风向分布分析风力发电系统的效率和性能还取决于风场中的风向分布。
风向分布分析可以揭示风能资源的方向特征，并评估风力发电系统的布局和运行策略。
通常，可以通过测量和分析一定时间内不同位置处的风向数据来获得风场风向分布的信息。
同样地，也可以使用数值模拟方法来预测风场风向分布。
这些分析结果对于选择合适的风力机组类型和布局方案、优化风力机组运行策略和提高发电效率非常重要。
二、功率曲线优化策略2.1 功率曲线优化目标风力机组的功率曲线是描述其输出功率与风速之间关系的图形。
功率曲线的优化目标是使得风力机组在不同风速下能够输出最大功率，从而提高发电效率。
风电场风速分布及风速功率曲线分析
14 12 10 8 6 4 2 0
风 速 (m/s)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
时 间 (min)
图 2 风电场 6 个测风点平均风速功率 P 1 和 P2 应分别是
3 P 1 = 0.296η1 ρ Av
(6) (7)
P2 = 0.296η1η 2 ρ Av 3
布，并进行对比，结果表明 Weibull 分布更能准 确拟合此风电场风速分布实际情况。 本文利用国内某风电场实测风电机输出功率 与风速数据，通过对风电机输出功率与风速关系 的拟合，验证了幂函数可以近似表示风速在切入 风速到额定风速之间时风速与功率的关系。最后 利用拟合出的风速功率曲线计算实际风速对应的 功率值并与实测风速功率数据进行对比，结果表 明可以由风速功率拟合结果结合风速预测值给出 风电场未来出力情况，可以为风电场及电网调度 人员提供有效信息。
隔的风速对应的功率。从图 6 可以看出可以由风 力机输出特性结合预测的风速来给出未来时间风 力机的出力。
700 功率(kW) 600 500 400 300 4 200 100 0 0 2 4 6 8 10 12 12
风 速(m/s)
10 8 6
explained-theory， design and application．Amherst，USA： University of Massachusetts； 2002 [3] Jangamshetti S H，Rau V G Site matching of wind turbine generators： a case study .IEEE Trans on Energy Conversion， 1999，14(4)：1537-1543 [4] Yacob Mulugetta．Frances Drake.Assessment of solar and wind energy resources in Ethiopia．Ι．Wind energy．Solar energy，1996，57(3)：205-217 [5] A． Garcia， J． L． Torres， E． Prieto， A． de Francisco． Fitting wind speed distribution ： A case study.Solar energy， 1998， 62(2)：139-144 [6] 谢建民，邱毓昌，张治源．风力发电机 优化选型 与云南省 风力 发电厂规划研究．电力 建设，2001，22(5)：27-31
关于风力发电机组功率曲线的影响因素的分析
【摘要】风力发电机组功率曲线是判定机组发电性能的重要指标，根据某风电场风力发电机组功率曲线存在偏差的情况，对影响风力发电机组功率曲线的因素进行分析，制定排查计划，使得风机发电性能最大化。
【关键词】功率曲线影响因素风力发电机组在设计、试验和运行过程中，机组的功率曲线是一个非常重要的指标，在风力发电机组生厂商向业主单位提供设备的同时，均会提供机组相应的标准功率曲线。
由于各个地区自然因素的不同，风力发电机组在并网发电过程中的实际功率曲线可能与标准功率曲线存在偏差，根据某风电场风力发电机组功率曲线存在偏差的情况，对风力发电机组功率曲线的影响因素进行深入分析，寻找解决方案。
1风力发电机组功率曲线概述功率曲线指风力发电机组输出功率和风速的对应曲线。
描绘风电机组净电功率输出与风速的函数关系图和表。
风力发电机组实际运行的功率曲线反馈了机组的实际效率，实际功率曲线的优良反映了机组的经济性。
标准功率曲线是在标准的工况下，根据风电机组设计参数计算给出的风速与有功功率的关系曲线。
标准功率曲线所对应的环境条件是：温度为15℃，1个标准大气压（1013.3hPa），空气密度为1.225kg/m³。
风电场的实际工况与标准功率曲线给定的环境条件之间存在很大的差异，这就决定了实际运行的功率曲线与标准给定功率曲线的区别。
当实际功率曲线高于标准给定功率曲线时，风力电机组会处于过负荷状态，损害机组，减少机组运行寿命。
当实际功率曲线低于标准给定功率曲线时，会造成发电量下降。
2影响风力发电机组功率曲线的因素2.1 风向标测得风向与实际风向存在偏差风力发电机组运行过程中，风向标不断跟踪变化的风向，控制叶轮持续对准最大风向，使机组最大程度的获得风能。
根据贝兹理论，风力发电机组在风能中吸收的功率为：P=1/2ρSCpv³式中，ρ为空气密度，S为叶轮的扫风面积，Cp为理论风能利用系数，v为垂直叶轮平面的风速。
在上式中，v为垂直叶轮平面的风速，当风力发电机组风向标测得的风向与实际风向出现偏差的时候，机组的输出功率会受到严重的影响。
风电系统中功率曲线优化与预测研究
风电系统中功率曲线优化与预测研究随着环境污染问题的日益严重，新能源的开发和利用已成为人类社会的共同关注点之一。
风能作为一种清洁、可再生的能源形式，具有巨大的潜力。
然而，由于风能的不稳定性和波动性，风电系统的功率曲线优化与预测成为了研究的重点。
本文将探讨风电系统中功率曲线优化与预测的研究现状、方法及其应用前景。
首先，我们需要了解什么是风电系统的功率曲线。
风电系统的功率曲线是指风机从无风运行到额定风速运行时，风机输出功率与风速之间的关系曲线。
该曲线通常呈现出“S”型的形状，即在低风速下风机输出功率较低，随着风速的增加，输出功率逐渐增加，但当风速达到一定阈值时，输出功率趋于稳定。
功率曲线的优化与预测可以帮助风电系统更有效地利用风能，提高发电效率，减少能源浪费。
在功率曲线优化方面的研究中，目前广泛采用的方法是基于最大功率点跟踪（MPPT）算法。
该算法通过不断调整风机的工作状态，使得风机能在各种风速下都能输出最大功率。
常用的MPPT算法有修正阻尼比法、扰动观测法和模型预测控制法等。
这些算法通过对风机进行实时监测和控制，使得风电系统能够在不同风速下实现最佳性能。
此外，功率曲线的预测也是风电系统重要的研究方向。
风电系统的功率曲线预测可以帮助预测风速和风向，从而提前调整风机的工作状态，以适应不同的气象条件。
常用的功率曲线预测方法有时间序列分析法、神经网络法和回归模型法等。
这些方法通过对历史气象数据和功率输出数据的分析，建立数学模型，预测未来一段时间内的功率曲线。
这样，风电系统可以提前做出相应的调整，提高发电效率，减少能源损失。
风电系统中功率曲线优化与预测的研究具有广阔的应用前景。
首先，对于风电场的运营和维护管理来说，功率曲线优化与预测可以有效降低风电系统的运行成本。
通过实时跟踪功率曲线，并根据预测结果合理调整风机的工作状态，可以降低维护成本和停机时间，提高系统可靠性和可用性。
其次，功率曲线优化与预测对电网的稳定性和安全性也起到重要作用。
风电典型出力曲线
风电典型出力曲线引言风电作为一种清洁能源，具有可再生、无排放和资源丰富等优势，在全球范围内得到广泛应用。
风电典型出力曲线是描述风电发电机组在不同风速条件下的发电能力的曲线。
了解风电典型出力曲线对于风电场的运行和管理至关重要。
本文将介绍风电典型出力曲线的概念、特点以及对风电场运营的影响。
风电典型出力曲线的概念风电典型出力曲线是指在一定时间范围内，风电发电机组在不同风速条件下的平均发电能力的曲线。
通常以风速为横坐标，发电能力为纵坐标，以曲线的形式展示。
风电典型出力曲线可以反映出风电机组在不同风速条件下的发电能力变化，对于风电场的运行和管理具有重要作用。
风电典型出力曲线的特点1.非线性变化：风电典型出力曲线通常呈现出非线性变化的特点。
当风速低于额定风速时，风电机组的发电能力较低；当风速达到额定风速时，发电能力达到最大值；当风速超过额定风速时，发电能力会逐渐下降。
这种非线性变化使得风电机组在不同风速条件下的发电能力难以预测。
2.高度依赖风速：风电典型出力曲线表明，风电机组的发电能力高度依赖于风速。
当风速较低时，风电机组的发电能力较低，无法达到额定功率；当风速适中时，发电能力达到最大值；当风速过高时，发电能力逐渐下降。
因此，风电场的发电能力与风速之间存在着密切的关系。
3.额定风速：风电典型出力曲线中通常会标注额定风速。
额定风速是指风电机组能够以额定功率运行的风速。
在额定风速下，风电机组的发电能力达到最大值。
了解额定风速对于风电场的运行和管理非常重要，可以帮助确定风电机组的运行状态和发电能力。
风电典型出力曲线对风电场运营的影响1.发电能力预测：通过风电典型出力曲线，可以对风电机组在不同风速条件下的发电能力进行预测。
这对于风电场的运营和电力调度非常重要。
通过准确预测发电能力，可以合理安排风电机组的运行，提高发电效率。
2.风电场规划：了解风电典型出力曲线可以帮助进行风电场的规划和布局。
根据不同地区的风速条件，可以选择合适的风电机组类型和数量，以最大程度地提高发电能力。
风电场中的功率曲线建模研究
风电场中的功率曲线建模研究随着对可再生能源需求的不断增长，风能作为一种重要的清洁能源形式，正在成为世界各地的主要发电方式之一。
风电场的功率曲线是评估风轮机性能和产能的重要指标之一。
因此，建立准确的功率曲线模型对于风电场的设计、运行和管理至关重要。
一、功率曲线概述风电场的功率曲线是描述风轮机在不同风速下所产生的电力输出的图表。
它通常以风速为横坐标，以电力输出为纵坐标。
功率曲线能够直观展现风轮机对风速的响应，从而反映出其发电性能。
通常情况下，功率曲线呈现出一个“三角形”的形状，即在低风速和高风速时，输出功率较低；而在中等风速范围内，输出功率达到最大。
二、建模方法1. 统计分析方法统计分析方法是构建风电场功率曲线模型的一种常用方法。
通过实际观测数据，收集并记录不同风速下的电力输出情况，然后对这些数据进行统计和分析，最终建立功率曲线模型。
这种方法简单直观，且不需要太多复杂的数学原理和模型假设。
然而，它的局限性在于对高风速和低风速区域的数据采集较困难，因为这些区域的观测数据相对较少。
2. 物理模型方法物理模型方法是一种基于风轮机工作原理和动力学特性的建模方法。
它考虑了诸多影响风轮机功率输出的因素，例如风轮叶片的气动特性、传动系统的效率等。
通过建立动力学方程和数学模型，物理模型方法能够较为准确地描述风轮机的工作状态和功率曲线。
然而，这种方法需要深入了解风轮机的机械结构和工作原理，并且需要相应的数学和物理知识支持。
3. 人工智能方法近年来，随着人工智能技术的发展，利用机器学习和神经网络等方法建模风电场功率曲线成为一种新的趋势。
这些方法通过训练大量的数据，并不断优化模型参数，能够在一定程度上准确地预测风轮机在不同风速下的功率输出。
与传统方法相比，人工智能方法具有更强的适应性和自适应性。
然而，它仍然需要大量的实测数据进行训练，且模型参数的调整比较困难。
三、建模结果根据上述不同的建模方法，我们可以得到不同的风电场功率曲线模型。
风电场并网性能测试中的功率曲线分析方法
风电场并网性能测试中的功率曲线分析方法风电场的并网性能测试是评估风电场发电系统性能的重要步骤之一。
在这一过程中，功率曲线分析方法被广泛应用来评估风电机组的发电性能以及风场的整体运行情况。
本文将介绍风电场并网性能测试中常用的功率曲线分析方法，包括基本原理、数据采集与处理、分析技术等方面，并探讨其在提高风电场运行效率和优化发电系统性能方面的应用。
一、基本原理风电场的功率曲线是描述风电机组在不同风速条件下的输出功率与风速之间关系的曲线图。
其基本原理是利用风速和功率之间的关系来评估风电机组的性能表现。
通常情况下，风速越高，风电机组的输出功率越大，而在一定的风速范围内，输出功率达到峰值，之后随着风速的继续增加，输出功率会逐渐减小。
二、数据采集与处理在进行功率曲线分析时，首先需要进行数据采集。
通常情况下，风电场会配备风速测量仪和功率测量仪，用于实时监测风速和输出功率。
通过定期采集这些数据，可以得到一系列不同风速下的输出功率数据点。
采集到的数据需要进行处理和清洗，以确保数据的准确性和可靠性。
这包括剔除异常数据、填补缺失数据等步骤。
同时，还需要对数据进行平滑处理，以消除因风速变化引起的波动。
三、分析技术在对功率曲线进行分析时，常用的技术包括：1. 峰值功率点识别：通过分析功率曲线，识别出输出功率的峰值点，即风速达到一定数值时，风电机组输出功率最大的点。
这一点通常对应着风电机组的额定功率。
2. 风电机组性能评估：利用功率曲线分析，可以评估风电机组在不同风速条件下的输出功率表现，包括额定功率、起动风速、切出风速等参数。
3. 故障诊断与优化：通过监测功率曲线的变化，可以及时发现风电机组的运行异常，进行故障诊断和优化调整，提高风电场的整体运行效率。
四、应用与展望功率曲线分析方法在风电场并网性能测试中具有重要的应用价值。
通过准确分析功率曲线，可以帮助运维人员及时发现并解决风电机组的性能问题，提高风电场的发电效率和可靠性。
风电典型出力曲线
风电典型出力曲线
风电典型出力曲线描述了风力发电机组在不同风速下的发电出力情况。
具体的曲线形状可能会因风电机组类型、风速范围和技术特点的不同而有所变化。
然而，一般来说，风电典型出力曲线通常呈现以下特点：
1.切入风速（Cut-in Wind Speed）：这是风力发电机组开始发电
的最低风速。
在这个风速以下，风力发电机组不会产生任何有意义的出力。
2.额定风速（Rated Wind Speed）：这是风力发电机组的额定工
作风速，也是其设计输出功率的基准。
在这个风速范围内，风力发电机组的出力应达到额定功率。
3.切出风速（Cut-out Wind Speed）：这是风力发电机组停止运
行的最高风速。
在这个风速以上，风力发电机组会停止转动，以防止叶片受到损坏。
根据风速的变化，风电典型出力曲线通常呈现以下特点：
1.低风速区：在切入风速以下，风力发电机组产生很少或无功
率输出。
2.随风速增加逐渐增加的区域：在切入风速以上，随着风速的
增加，风力发电机组的功率输出逐渐增加。
3.额定功率区：在额定风速范围内，风力发电机组产生额定功
率。
4.高风速区：超过额定风速后，风力发电机组的功率输出趋于
稳定，但不再增加。
5.切出风速以上：在切出风速以上，风力发电机组停止运行。
需要注意的是，实际风电典型出力曲线的形态会受到多种因素的影响，包括风力资源的变化、风速变化的频率和幅度、风力发电机组的设计特点等。
因此，具体的曲线形状可能会在不同的风电项目中有所差异。
风电机组理想状态下的功率曲线
风电机组理想状态下的功率曲线1. 功率曲线的基本特点在理想状态下，风电机组的功率曲线通常是一个向上凸起的曲线。
曲线的横坐标是风速，纵坐标是输出功率。
当风速较小时，输出功率较低，随着风速的增加，输出功率也随之增加，但当风速达到一定值后，输出功率会达到峰值，此后再增加风速反而会使输出功率下降。
当风速超过一定值后，为了保护设备，风电机组会自动停机。
2. 峰值功率风电机组的功率曲线通常都会有一个峰值，即在峰值风速下输出的最大功率。
峰值功率通常是根据风电机组的设计参数和风能资源进行计算的。
峰值功率的大小直接影响着风电机组的发电效率和经济性。
理想状态下的风电机组应该能够在最大程度上实现峰值功率的输出，以最大化利用风能资源。
3. 风速的影响风速对风电机组的输出功率有着直接的影响。
过低的风速会导致输出功率较低，而过高的风速则会使风电机组在保护设备的情况下停机。
风速的变化会导致输出功率的波动，这也是风电机组在实际运行中所面临的一个问题。
为了解决这个问题，风电机组通常采用了一些控制策略，比如对变桨角、变速风机等进行调节，以实现在不同风速下的最大输出功率。
4. 稳定性风电机组的功率曲线在理想状态下应该具有一定的稳定性。
这意味着在风速变化的情况下，输出功率应该能够稳定地维持在一个较高的水平上。
稳定性是衡量风电机组性能的一个重要指标，也是保障风电机组安全可靠运行的基础。
5. 其他因素除了风速外，风电机组的输出功率还受到其他因素的影响，比如温度、湿度等。
这些因素都会对风电机组的性能产生影响，需要在设计和运行中加以考虑。
综上所述，理想状态下的风电机组功率曲线应该具有向上凸起的特点，具有明显的峰值功率，并能在不同风速下实现最大输出功率。
同时，也需要具有一定的稳定性，能够在风速变化的情况下保持较高的输出功率。
在实际运行中，需要通过控制策略和监控系统来实现这些特点，从而最大化利用风能资源，提高风电机组的发电效率和经济性。
论风电机组功率曲线现状及优化
论风电机组功率曲线现状及优化摘要:随着经济的高速发展，风力发电技术突飞猛进，风电机组稳定性决定了风电系统的运行稳定性，同时也对电网运行质量产生了影响。
为提升风电网络的系统稳定性，需对风电机组的运行功率曲线进行分析，探究其出现偏差的具体原因，并针对诱因加以整改。
本文对风电机组实际功率曲线与标准功率曲线的差异进行了分析，并提出叶片加装涡流发生器的方案，以提高风电机组功率曲线稳定性，为有效提升风电机组运行稳定性，保障电网质量提供了参考。
关键词：风电机组；标准功率曲线；优化措施0引言发电量是评估风电场水平的有效因素，对风电机组发电量产生影响的因素众多，包括功率曲线、上网损失、风频分布、可利用率等。
上网损失固定的情况下，减少故障停机几率是提高风电机组运行效率的关键，也是提高年发电量指标的关键举措。
通过积极巡检和定期维护改善风力发电机组设备稳定性，可有效提高风电利用率，降低能量损失。
由此可见，在确保风电场机组稳定运行的基础上，合理控制相关参数是提高发电量的关键，在实际运行过程中发电机组功率曲线变化会对系统质量产生影响，由于多重因素的影响可能导致实际曲线与标准曲线之间偏差较大。
实际功率曲线低于标准功率曲线，将会降低风力发电机组的发电量，降低投资回报率，故需采取积极措施保持实际功率曲线与设计值相吻合。
本文对风力发电机组功率曲线状况进行分析的现实意义巨大。
1风电机组实际功率曲线与标准功率曲线的差异对风力发电机组特定时间段内的风速与输出功率关系进行分析可以获得实际功率曲线，通过设置单独检测系统来获得功率数据是最为理想的做法，借助检测系统获取功率数据的同时还能够检测大气压力、环境风速、环境温度等指标。
结合获取的数据进行风电机组实际功率曲线的绘制，结合大气压力、环境温度等进行功率曲线的调整，判断实际功率曲线与标准功率曲线之间的差异情况是否在正常范围内。
风电机组的实际运行环境复杂，多采用系统控制测量数据的方式经中央监控系统评估进行数据记录。
风电场并网性能测试的功率曲线分析方法
风电场并网性能测试的功率曲线分析方法随着可再生能源的开发利用和提高，风电场也越来越受到人们的关注。
然而，作为可再生能源的一种，风电场的并网性能测试是其正常运转、发挥电力能力、确保电力设施的可靠性和稳定性等方面的基础，因此也成为人们研究的热点。
而功率曲线分析方法也是其中的一种重要方法。
本文将介绍风电场并网性能测试的功率曲线分析方法。
一、风电场功率曲线风电场的功率曲线是指在不同风速下，风电机的输出功率和风速之间的关系曲线。
通常，风电场的功率曲线都是以风速为X轴，以功率为Y轴，形成一条基本的曲线。
二、功率曲线分析方法1. 统计分析法在实际检测中，可以通过风电机的工作数据，使用统计学方法对功率曲线进行分析。
对检测数据按照风速划分区间，并记录每个区间内的工作时间和工作功率。
通过统计分析计算出在不同风速下的平均风功率、偏差率和散度等数据，并将其绘制成功率曲线图。
2. 数学模型法数学模型法是利用数学方法建立风电场的模型，通过模拟计算得到风电场的输出功率和风速的对应关系，从而得出功率曲线。
在此方法中，模型的正确性和精度对结果的准确性有着至关重要的作用。
3. 专用仪器法专用仪器法是使用特殊的测量设备对风电机的工作数据进行实时测量，从而得出风速和工作功率的对应关系。
目前，市场上已经有一些专门用于风力发电的测试设备，可以快速测量出功率曲线。
三、小结风电场并网性能测试的功率曲线分析方法是风电场诸多技术之一，对于了解风力发电机的工作状态、提高设备的可靠性和性能发挥有着至关重要的作用。
通过本文的介绍，我们了解到了风电场的功率曲线，以及几种常见的功率曲线分析方法，为大家提供了一些参考和借鉴。
风电机组功率特性曲线建模及风速-风向联合风能评估
风电机组功率特性曲线建模及风速-风向联合风能评估风电机组功率特性曲线建模及风速-风向联合风能评估一、引言风能作为一种清洁、可再生的能源，受到越来越多的关注。
风电机组作为将风能转化为电能的关键设备，其功率特性曲线对于风能评估和风电场运行具有重要意义。
本文将介绍风电机组功率特性曲线的建模方法，并探讨如何利用风速和风向联合评估风能。
二、风电机组功率特性曲线建模风电机组的功率特性曲线是描述其输出电功率与风速之间关系的重要工具。
传统的方法是使用经验公式来拟合功率特性曲线。
然而，由于风电机组的设计和工作方式不同，单一的经验公式往往难以适用于所有的机组。
因此，基于机组的具体参数和工作条件，建立机组的功率特性曲线是更为可靠和准确的方法。
建立机组的功率特性曲线需要收集大量的实测数据。
一般来说，需要测量不同风速下机组的输出功率，并基于这些数据来拟合曲线。
常用的曲线拟合方法包括多项式拟合、指数拟合和神经网络等。
三、风速-风向联合风能评估方法风速和风向是影响风能利用效率的两个重要因素。
传统的风能评估方法往往只考虑风速的影响，忽略了风向对风能利用的影响。
实际上，风向的变化对风电机组的性能产生明显影响，因此考虑风速-风向联合评估风能是更为准确和全面的方法。
风速-风向联合评估风能的方法可以分为两个步骤。
首先，建立风速-风向统计分布模型。
通过对连续一段时间内的风速和风向数据进行统计，得到其概率分布。
然后，将机组的功率特性曲线与风速-风向统计分布模型相结合，计算不同方向和速度下的风能利用率。
最终，可以得到关于风速和风向的联合风能评估结果。
四、结论本文介绍了风电机组功率特性曲线建模的方法，并探讨了风速-风向联合评估风能的方法。
通过建立机组的功率特性曲线，可以更准确地了解风电机组的性能特点。
同时，考虑风速和风向的联合评估方法可以更全面地评估风能利用效率。
随着风能产业的发展，这些方法的应用将有助于提高风电场的运行效率和经济性。
然而，需要注意的是，建立机组的功率特性曲线和风速-风向统计分布模型都需要大量的实测数据来支撑。
风电工程中的风功率曲线分析
风电工程中的风功率曲线分析随着清洁能源的需求日益增长，风电作为一种环保、可再生能源正在逐渐受到广泛关注和应用。
在风电工程中，风功率曲线是一个重要的参数和工具，通过对风功率曲线的分析，可以帮助工程师们更好地了解和利用风能资源。
风功率曲线是指在一定时间内，风速与风能之间的关系图。
通常以风速为横坐标，以风能为纵坐标，绘制成一条曲线。
通过风功率曲线，我们可以清楚地看到风速与风能之间的关系，从而了解各个风速下的风能分布情况。
在风电工程中，风功率曲线的分析对于风机的选型、风电场的规划以及风电机组的运行监测都具有重要意义。
首先，通过对风功率曲线的分析，可以确定适合的风机容量。
风功率曲线上所表示的风能分布情况直接反映了风机的发电能力。
因此，在选型过程中，需要综合考虑风功率曲线的不同阶段，选择适合的风机容量，以最大程度地发挥风能资源的利用率。
其次，风功率曲线还可以帮助工程师们对风电场进行规划和布局。
通过分析风功率曲线，我们可以了解各个部位的风速和风能情况，从而选择最优的布局方案。
合理的布局可以最大限度地提高风电场的发电效率，减少风机之间的相互遮挡，降低成本并提高整体收益。
此外，风功率曲线也对风电机组的运行监测起到重要作用。
通过实时监测风功率曲线，我们可以了解风机的运行状态，包括运行时间、功率输出等信息。
风功率曲线可以用于分析风机的稳定性和性能表现，及时发现并解决潜在的故障和问题。
在实际应用中，风功率曲线的分析还需要结合当地的气象条件和风能资源分布情况进行综合考虑。
不同的地区和季节，风速和风能的变化都具有一定的规律性和特点。
因此，根据实际情况制定相应的风功率曲线分析方案，可以更准确地评估风电工程的发电潜力和经济效益。
总之，在风电工程中，风功率曲线是一个重要的工具和参考参数。
通过对风功率曲线的分析和利用，可以更好地了解和利用风能资源，提高风电系统的效率和可靠性。
未来，随着清洁能源的推广和应用，风功率曲线的分析将发挥越来越重要的作用，为风电工程的发展提供有力支持。
风力发电系统的风速和功率特性模型研究
风力发电系统的风速和功率特性模型研究随着对可再生能源的需求不断增加，风能逐渐成为一种重要的清洁能源来源。
在风力发电系统中，了解和研究风速和功率特性模型是至关重要的，这可以帮助我们更好地预测和优化风能的利用。
本文将对风力发电系统的风速和功率特性模型进行研究和探讨。
风力发电系统中，风速是一个关键参数，它直接影响风机的转速以及产生的功率。
风速的变化会导致风机的输出功率发生变化，因此研究风速与功率之间的关系具有重要意义。
为了建立准确的风速和功率特性模型，我们需要收集大量的风速和功率数据，并进行合理的分析和处理。
在研究风速和功率特性模型时，首先需要建立一个合适的统计模型。
常用的统计模型包括魏布尔分布模型、雷诺分布模型、韦伯分布模型等。
这些模型可以帮助我们更好地理解风速的分布规律。
根据实际测量的风速数据，我们可以通过最大似然估计或其他参数拟合方法选择合适的统计模型，并确定其相应的参数。
在了解风速分布模型的基础上，我们可以进一步研究风速与功率之间的关系。
一般来说，风机的输出功率与风速呈非线性关系。
通过建立风速和功率之间的数学模型，我们可以更好地预测和控制风机的输出功率。
常用的风速-功率曲线模型包括魏布尔分布模型、指数模型、多项式模型等。
这些模型可以通过实测数据进行拟合，得到相应的参数，并评估模型的拟合优度。
此外，除了考虑风速和功率之间的关系，我们还应该考虑其他因素对风力发电系统性能的影响。
例如，风向的变化、地形的起伏、风机的设计特性等都会对风力发电系统的性能产生影响。
因此，在研究风速和功率特性模型时，我们也应该考虑这些因素，并通过适当的方法进行调整和修正。
最后，建立准确的风速和功率特性模型对于风力发电系统的运行和规划具有重要意义。
通过预测和优化风机的输出功率，可以实现对风能的最大利用，提高风力发电系统的经济性和可靠性。
因此，未来的研究可以着重于更精细化的风速和功率特性模型的建立，更深入地探索风速与功率之间的关系。
金风48750风力发电机组功率曲线分析报告(辉腾锡勒风电场)
金风48/750风力发电机组功率曲线分析报告（辉腾锡勒风电场）版本：A0编制：刘杰批准：日期: 2011-01-6目次目次 (I)1 概述 (1)2 现场环境参数描述 (1)3 风机功率理论分析 (2)4 项目现场风机功率曲线分析 (2)5 结论 (26)附表.................................................................. 错误!未定义书签。
金风48/750风力发电机组功率曲线分析报告（辉腾锡勒风电场）1 概述由于辉腾锡勒风电场自运行以来，机组一直存在功率曲线中额定功率偏低的实际情况，本报告根据该现场81台已经采取的相关机组提高出力优化方案，对金风48/750风力发电机组在辉腾锡勒风电场功率曲线进行分析。
2 现场环境参数描述辉腾锡勒风电场位于中华人民共和国内蒙古自治区乌兰察布市，察哈尔右翼中旗德胜乡南部，卓资县哈达图苏木和白银厂汉乡的北部边缘的辉腾锡勒荒漠草原上。
海拔高度在2000～2131m之间。
风场的中心地理位置约为东经112°34′，北纬41°08′。
根据科布尔气象站1959～1995年35年观测资料统计得各气象特征值为：累年极端最低气温 -42℃累年极端最高气温 33℃多年平均气温 -2.3℃雷暴日数 40.8日/年扬沙次数 10.0次/年沙尘暴次数 5.0次/年雾凇次数 10.0次/年根据风电场基础气象站1999年实测资料分析，风电场地区年空气密度为ρ=1.015kg/m3。
根据辉腾锡勒风电场的2008年机组运行数据显示（见表1），该风电场季节性特征较明显，包含冬季的半年风速较大，包含秋季的4个月风速较小（6、7、8、9月份），平均风速只有5.6m/s。
根据可研报告中对风能频率的统计（见表2）可以看出该风场风能频率最高的风速集中在10m/s至15m/s的风速区间内。
表1 2008年机组运行数据显示逐月平均风速表2 40m高度代表年风速和风能频率分布3 风机功率理论分析空气密度的计算公式为：RTB =ρ （1）其中：B ——大气压强，Pa ；T ——气温，K ； R ——287.05。
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布，并进行对比，结果表明 Weibull 分布更能准 确拟合此风电场风速分布实际情况。 本文利用国内某风电场实测风电机输出功率 与风速数据，通过对风电机输出功率与风速关系 的拟合，验证了幂函数可以近似表示风速在切入 风速到额定风速之间时风速与功率的关系。最后 利用拟合出的风速功率曲线计算实际风速对应的 功率值并与实测风速功率数据进行对比，结果表 明可以由风速功率拟合结果结合风速预测值给出 风电场未来出力情况，可以为风电场及电网调度 人员提供有效信息。
实际应用中的风轮机和发电机的输出特性不 完全等同于上述公式。这是因为风速较低时受风 轮机的设计限制，而风速较高时又受到发电机的 设计限制。大部分风力机在一段风速范围内的输 出功率是不变的。 用数学公式表示就是： 0 ≤ v ≤ vi 0 vi ≤ v ≤ vr f P (v ) P (v ) = (8) vr ≤ v ≤ vc Pr 0 v > vc 式中： P (v ) 为风力机出力；Pr 为风力机额定输出功 率； vi 为风轮机启动风速，也称切入风速； vr 为 风轮机额定功率风速，也称额定风速； vc 为风轮 机停机风速， 也称截止风速； f P (v ) 为风速在 vi 到 vr 之间时，风力机输出功率与风速关系，简称输 出特性。 有几种常用的函数可以近似表示风速在切入 风速到额定风速之间时风力机的输出特性，例如 线性函数，二次函数和三次函数。 2.2 风电机输出特性的拟合 设 实测的风力机的输出功率与风速 序列 为 (( P ( P2 , V2 )、 …、 ( Pn , Vn )) 服从幂函数： 1 ,V1 )、 (9) 其中 f P (v ) 为风速在切入风速到额度风速之 间时风力机的输出功率； v 为风速(m/s)。
1 风电场风速概率分布
风速 统计模型很多 ， 有 Rayleigh 分布 [2][3] 、 Weibull 分布[2][3][4]、Lognormal 分布[5]等，其中双参 数 Weibull 分布 模型应 用最为广泛。本文分别用 Weibull 分布和 Rayleigh 分布拟合风速概率分布， 并进行对比，结果表明 Weibull 分布更能准确拟合 此风电场风速分布实际情况。 1.1 风速的分布模型 设实测的风电场风速序列为： (V1、V2、 …、Vn ) 服从双参数 Weibull 分布。 概 率密度函数如下： k V V f w (V ) = ( )( )k -1 exp[-( ) k ] (1) c c c 则分布函数： V Fw (V ) = P (v ≤ V ) = 1.0 − exp[−( )k ] (2) c 其中 v 为风速(m/s)； V 为给定风速(m/s)；c 和 k 是 Weibull 分布的两个参数。 Rayleigh 分布是 Weibull 分布的简化形式。 概 率密度函数如下： V V2 f r (V ) = ( 2 ) exp(− 2 ) (3) σ 2σ 则分布函数： V2 Fr (V ) = P (v ≤ V ) = 1.0 − exp(− 2 ) (4) 2σ 其中 v 为风速(m/s)； V 为给定风速(m/s)； σ 为参 数。 1.2 风电场风速概率分布拟合 本节以风电场的实测风速数据为基础，通过 Matlab 软件包，分别用 Weibull 和 Rayleigh 分布
14 12 10 8 6 4 2 0
风 速 (m/s)
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
时 间 (min)
图 2 风电场 6 个测风点平均风速示意
则 风 轮机和 发电机的实际输出功率 P 1 和 P2 应分别是
3 P 1 = 0.296η1 ρ Av
(6) (7)
P2 = 0.296η1η 2 ρ Av 3
图 3 数据一的风速功率关系及拟合示意图
对数据二， 通过 Matlab 软件包以最小二乘法 拟合风速在切入风速和额定风速之间时风速与功 率的关系。 拟合的结果为： a=61.48 ， b =1.168 即风速在切入风速与额定风速之间时风力机 出力为： f P (v) = 61.48(v − 4.0)1.168 v ∈ (4. 0,13.0) 样本相关系数为：0.9038 图 4 为由数据二的风速功率进行拟合的结果 示意： 对数据三， 通过 Matlab 软件包以最小二乘法 拟合风速在切入风速和额定风速之间时风速与功 率的关系。 拟合的结果为： a = 60.22 ， b = 1.174
1
0 引言
风能是太阳能的一种转化形式，是一种重要 的自然能源。风能以其蕴量巨大，具有可再生性 和无污染的优点，得到各国的重视和开发利用。 风力发电是风能利用的最重要形式[1]。 评估风电场的风能资源情况，是开发风力发 电项目的基础工作。 其中风速概率分布是体现1风 能资源统计特性的最重要指标之一，是在风电场 规划和并网技术研究中所必须的重要参数。用于 拟合风速概率分布的模型很多，有 Rayleigh 分布 [2][3] 、Weibull 分布[2][3][4]、Lognormal 分布[5]等， 其中双参数 Weibull 分布模型应用最为广泛。文 献 [3] 针 对 几十个气象站 实测的风速 值 ，利用 Weibull 分布拟合其概率分布，得出良好的结果。 文献[4]分别用 Weibull 分布和 Lognormal 分布拟 合二十多个气象站实测风速值，均满足要求，但 在绝大数地方 Weibull 分布拟合的更好。 风力机输出功率与风速的关系曲线是风力机 的一个重要参数，结合功率风速关系曲线和预测 的风速，风电场及电网运行调度人员可得到未来 时间段内的风电场出力情况。有几种函数可以近 似表示风速在切入风速到额定风速之间时风力机 功率与风速关系，例如线性函数、二次函数、和 三次函数[1][6]。 本文利用国内某风电场实测风速数据，分别 用 Weibull 分布和 Rayleigh 分布拟合风速概率分
本研究得到国家 863 计划项目（2006AA05Z247）和教育 部光伏工程研究中心开放基金的资助
拟合风速概率。 对累积概率用 Weibull 分布的分布函数进行 拟合。结果如下： c = 8.977 k = 2.921 V 2.921 Fw (V ) = 1.0 − exp[−( ) ] 8.977 样本相关系数为：0.9875 以相同数据，对累积概率用 Rayleigh 分布的 分布函数进行拟合。结果如下： σ = 6. 353 V2 Fr (V ) = 1.0 − exp(− ) 80.72 样本相关系数为：0.9648 图 1 为 风 速 累积 概率分 别 按 Weibull 和 Rayleigh 分布拟合的示意图。 从两种拟合结果的相关系数可以看出：虽然 Rayleigh 分布因其只有一个参数而比 Weibull 分 布在参数计算方面要方便，但用 Weibull 分布的 分布函数拟合累积概率的相关系数要比用 Rayleigh 分布拟合的相关系数大。 Weibull 分布比 Rayleigh 分布能更好地拟合本风电场风速分布实 际特征，因而 Weibull 分布的应用也就更为广泛 一些。
2
图 1 风速累积概率拟合示意图
1.3 风电场不同位置风速规律 以实测风电场 6 个测风点每分钟的平均风速 为例，图 2 为平均风速随时间变化的曲线，可以 看出：风电场虽然在不同位置风速不同但风速的 变化趋势趋同。
2 风电场风速功率关系拟合
2.1 风力机的模型 设风轮机螺旋桨叶片旋转面积 A ， 风速是 v ， 空气密度是 ρ ，根据理论分析，风轮机叶轮的理 论最大功率 PM 为
风电场风速分布及风速功率曲线分析
牟聿强，王秀丽 (西安交通大学电气工程学院，陕西 西安 710049)
摘 要：本文利用国内某风电场实测风速数据以及实测单 台风电机输出功率与风速数据， 对风电场风速概率分布及 风电机输出功率与风速关系进行了拟合。通过用 Weibull 分 布和 Rayleigh 分布分 别拟 合风 速概 率分布 ，表 明 Weibull 分布能更准确表达此风电场风速分布实际情况。 通过对风电机输出功率与风速关系的拟合， 验证了幂函数 可以近似表示当风速在切入风速到额定风速之间时风速 与功率的关系。 将拟合出的风速功率关系用于实际风电场 并与实测数据进行对比， 结果表明利用拟合出的风速功率 关系与预测的风速相结合可以给出未来时间内该风机的 出力情况。 关键词：风速；功率；分布；拟合
3
通过以 上三 组 数据拟合结果的比 较 可以 看 出： 随着求取平均风速区间的增大， 参数 a ，b 的 变化不大，而相关系数有提高，即拟合的结果越 接近原曲线。这是因为，随着求取平均值的点的 增多，消除了相关性比较小数据点的影响。 2.3 风电机风速功率曲线的应用 通过风电机输出功率与风速关系的拟合结果 并结合下时段风速预测，可估计下一时段风力机 出力的情况。 利用 2.2 节中对数据一的拟合结果， 认为风速在切入风速与额定风速之间时风力机出 力与风速的关系为： f P (v) = 61.06(v − 4.0)1.173 v ∈ (4. 0,13.0) 用此公式计算风电场实测风速对应的功率值 并与实测功率进行比较。通过计算可知实际功率 与通过拟合计算出的功率之间的绝对误差最大值 为 31.719kW，此型号发电机额定功率为 850kW， 所以拟合结果的误差在可接受范围内。图 6 为实 际功率以及用拟合结果计算实测的以十分钟为间
隔的风速对应的功率。从图 6 可以看出可以由风 力机输出特性结合预测的风速来给出未来时间风 力机的出力。
700 功率(kW) 600 500 400 300 4 200 100 0 0 2 4 6 8 10 12 12
风 速(m/s)
10 8 6
explained-theory， design and application．Amherst，USA： University of Massachusetts； 2002 [3] Jangamshetti S H，Rau V G Site matching of wind turbine generators： a case study .IEEE Trans on Energy Conversion， 1999，14(4)：1537-1543 [4] Yacob Mulugetta．Frances Drake.Assessment of solar and wind energy resources in Ethiopia．Ι．Wind energy．Solar energy，1996，57(3)：205-217 [5] A． Garcia， J． L． Torres， E． Prieto， A． de Francisco． Fitting wind speed distribution ： A case study.Solar energy， 1998， 62(2)：139-144 [6] 谢建民，邱毓昌，张治源．风力发电机 优化选型 与云南省 风力 发电厂规划研究．电力 建设，2001，22(5)：27-31