基于时空多尺度的风水互补发电资源利用度与平抑性等级评估
风能发电的社会效益与环境效益评估方法
风能发电的社会效益与环境效益评估方法引言近年来，由于全球能源需求的增加和对传统化石能源的担忧，可再生能源发展成为全球关注的焦点。
风能作为可再生能源的一种重要形式，具备巨大的发展潜力。
风能发电既具有社会效益，又具备环境效益。
本文将评估风能发电的社会效益与环境效益，并介绍常用的评估方法。
社会效益评估方法经济效益评估风能发电的社会效益之一即为经济效益。
评估风能发电的经济效益可以从多个方面考量：1.发电成本比较分析：对比风能发电与传统火力发电等方式的发电成本，以确定风能发电的经济优势。
2.税收贡献评估：评估风能发电在税收、就业和经济增长方面对社会的贡献，包括相关产业链的税收收入和创造的就业岗位数量。
3.能源安全评估：评估风能发电对国家能源安全的贡献，包括减少能源进口依赖、降低能源价格和提高电网稳定性等方面。
社会减排效益评估风能发电作为无排放的能源形式，对环境产生的减排效益巨大。
评估风能发电的社会减排效益可以从以下几个角度考量：1.CO2减排评估：测算风能发电过程中减少的二氧化碳排放量，与传统化石能源相比较，计算出所节约的二氧化碳排放量。
2.空气污染物减排评估：评估风能发电对空气污染物（如二氧化硫、氮氧化物等）的减排效果，衡量对环境质量的改善程度。
3.水资源保护评估：评估风能发电对水资源的保护效应，比如减少水力发电对水资源的占用和燃煤发电对水资源的消耗。
社会影响评估风能发电的建设和运营会对周围社区和当地居民产生一定的影响。
评估风能发电的社会影响可以考虑以下几个因素：1.景观影响评估：评估风能发电设施对周围景观的影响程度，包括对风景名胜区、居民生活环境和生态景观等的影响。
2.噪音影响评估：评估风能发电设施的工作对周围居民的噪音影响程度，保证居民的生活质量。
3.可持续发展评估：评估风能发电对当地社区的可持续发展影响程度，包括提供就业机会、改善社会福利和推动地方经济发展等方面。
环境效益评估方法生命周期评估生命周期评估是一种综合评价方法，用于评估风能发电的环境效益。
风能资源评估数值模拟方法
风能资源评估数值模拟方法李恒阳;赛俊聪;梁俊宇;赵明;林俊;吕振峰;朱昊凌【期刊名称】《云南电力技术》【年(卷),期】2014(000)006【摘要】In this paper, the meteorological data and topographic data of a wind field in Yunnan were processed and analyzed with WAsP.The wind rose plot and wind speed frequency distribution curve were also obtained.Then the wind resource distribution of this wind farm was simulated and analyzed.The results could provide the meaningful guidance for micro-siting of wind farms engi-neering.%基于WAsP模式对云南某风场一年的气象数据及该区域的地形资料进行了处理和分析，绘制了风向玫瑰图和风速频率分布曲线，并对风场区域的风资源分布进行了数值模拟，计算结果对风电场的微观选址具有一定的工程应用价值。
【总页数】3页(P19-21)【作者】李恒阳;赛俊聪;梁俊宇;赵明;林俊;吕振峰;朱昊凌【作者单位】华北电力大学可再生能源学院，北京 102206; 云南电网公司研究生工作站，昆明 650217;云南电网公司电力研究院，昆明 650217;云南电网公司电力研究院，昆明 650217;云南电网公司电力研究院，昆明 650217;华北电力大学可再生能源学院，北京 102206;云南电网公司研究生工作站，昆明 650217;云南电网公司研究生工作站，昆明 650217【正文语种】中文【中图分类】TM74【相关文献】1.测风塔代表性对复杂地形风电场风能资源评估的影响 [J], 杨富程; 韩二红; 王彬滨; 刘海坤; 黄博文2.风能资源评估影响因素探究 [J], 朱金阳3.风能资源评估过程中不同长期订正方法的适用性分析 [J], 吴宝鑫4.国内外风能资源评估标准研究综述 [J], 蔡继峰;胡高硕;石浩5.风电场风能资源评估与风机利用数学模型的设计 [J], 谷亮因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于深度学习的宏观风资源评估与风电场选址
区域可行性分析、 桩基设计等方面进行ꎮ 吉会峰等综
合考虑风功率密度的时空分布、 稳定性以及资源储量
等要素ꎬ 对江苏海域风能资源进行评估
[１]
ꎮ 游欣佩运
年 １ 月 １ 日—２０２２ 年 １２ 月 ３１ 日的气象数据ꎬ 其中ꎬ
数据集Ⅰ共有 ８ 个特征ꎬ 分别是大气压、 位势高度、
向出现的频率越高ꎮ 以泾河站 ( ５７１３１) 观测数据为
例ꎬ 绘制风力玫瑰图ꎬ 如图 ２ 所示ꎮ 泾河站位于陕西
省境内ꎬ 由图 ２ａ 可知ꎬ 在 ２０２１ 年 ２ 月 ６ 日 １２: ００ 探
测时间段内ꎬ 该站点区域内主要盛行西南风ꎬ 但图 ２ｂ
显示ꎬ ２０２１ 年泾河站区域盛行风方向为东北风ꎬ 因此
居多ꎬ 如大风或疾风ꎬ 这意味着该地区的平均风速可
数进行非线性变换 [４] ꎮ 卷积层和池化需要经过多次操
能较高ꎬ 适合进行风力发电等风能利用ꎮ
全连接层将特征映射到输出类别上ꎬ 并使用损失函数
相较于其他站点ꎬ 该区域出现的风力等级较大且次数
表 １ ２０２１—２０２２ 年气象站风力等级出现次数 ( 部分)
２ 个特征进行删除ꎬ 对于数据集Ⅱ中缺失的数据同样
采用拉格朗日插值法进行补全ꎮ 对风资源进行 ０ ~ １ 评
估ꎬ 规定该地区适合搭建风电场的划分为 １ꎬ 不适合
的划分为 ０ꎮ 将数据进行最大最小值归一化处理ꎬ 将
数据缩放到 [０ꎬ １] 的范围内ꎬ 消除不同变量单位对
建模的影响ꎮ 在实验阶段ꎬ 为了评估深度学习模型的
若将风电场选址在泾河站区域附近ꎬ 在搭建风力发电
机时可以考虑来自东北的盛行风向ꎮ
图 ２ 泾河站风向玫瑰图
《2024年多时空尺度的风力发电预测方法综述》范文
《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型，风力发电作为清洁可再生能源的代表，正逐渐成为能源领域的研究热点。
然而，风力发电的间歇性和不确定性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
因此，对风力发电进行准确预测，尤其是在多时空尺度下的预测，对于提高电力系统运行效率和稳定性具有重要意义。
本文将对多时空尺度的风力发电预测方法进行综述，分析其研究现状、方法、挑战及未来发展趋势。
二、风力发电预测的研究现状风力发电预测经历了从单一尺度到多时空尺度的演变。
在单一尺度下，主要关注的是短期内的风速和功率预测。
随着研究的深入，学者们开始关注多时空尺度的预测，包括超短期、短期、中期和长期等多个时间尺度的预测。
此外，空间尺度的扩展也使得区域性乃至全球性的风力发电预测成为可能。
三、多时空尺度的风力发电预测方法（一）超短期预测超短期预测主要关注未来几分钟至几小时的风速和功率变化。
常用的方法包括基于物理模型的方法、基于统计学习的方法和基于机器学习的方法。
其中，机器学习方法在处理非线性、复杂的风速变化方面具有较大优势。
（二）短期预测短期预测主要关注未来数天的风速和功率变化。
在短期预测中，常用的方法包括时间序列分析、卡尔曼滤波等。
此外，结合气象预报信息，可以提高短期预测的准确性。
（三）中期和长期预测中期和长期预测主要关注季节性或年际尺度的风速和功率变化。
这些预测方法通常需要结合气候学、大气环流模型等知识，以及大量的历史数据进行分析。
（四）空间尺度扩展在空间尺度上，多时空尺度的风力发电预测需要考虑到地理位置、地形、气候等多种因素的影响。
因此，需要将地理信息系统（GIS）技术与风力发电预测方法相结合，实现区域性乃至全球性的风力发电预测。
四、挑战与未来发展尽管多时空尺度的风力发电预测方法取得了一定的研究成果，但仍面临诸多挑战。
首先，风速和功率的预测精度仍有待提高，特别是在极端天气条件下的预测。
其次，多时空尺度的预测需要处理大量的数据和信息，对计算能力和算法的要求较高。
考虑避振条件的水风光互补发电系统运行经济性评估
２０２４年４月水 利 学 报ＳＨＵＩＬＩ ＸＵＥＢＡＯ第５５卷 第４期文章编号：０５５９－９３５０（２０２４）０４－０４０３－１３收稿日期：２０２３－０８－０２；网络出版日期：２０２４－０３－０４网络首发地址：ｈｔｔｐｓ：??ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ?ｋｃｍｓ?ｄｅｔａｉｌ?１１．１８８２．ＴＶ．２０２４０２２９．１３１０．００１．ｈｔｍｌ基金项目：国家自然科学基金重点项目（５２３３９００６）作者简介：陈帝伊（１９８２－），博士，教授，主要从事水电与新能源联合运行与控制研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｉｙｉｃｈｅｎ＠ｎｗｓｕａｆ．ｅｄｕ．ｃｎ考虑避振条件的水风光互补发电系统运行经济性评估陈帝伊，张 猛，刘 泳，赵鹏罛，赵子文，何梦娇（西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西杨凌 ７１２１００）摘要：为更加全面、准确评估水电机组在风光水互补发电系统中的经济性表现，本文将水电机组寿命损耗成本纳入机组运行成本，建立以机组运行成本最小、发电量最大、功率负荷偏差最小为目标的风光水互补发电系统经济性评估模型，充分考虑水电机组运行策略的区别，对比机组避振与不避振运行时的系统经济性特征与机组运行特点。
基于ＮＳＧＡ－Ⅱ智能优化算法对模型求解，以国内某清洁能源基地为例分析了风光典型出力场景下系统运行经济性。
研究结果表明，相比水电机组不避振运行，采用避振运行方式的水风光互补系统虽然发电量和功率与负荷偏差均值分别降低了０．０９％（０．０２ＧＷｈ）和２．１０％（１．８９ＭＷ），但运行成本均值下降了０．２４％（１．７１万元）。
综合来看，在发电量未有明显提升的情况下，虽然功率与负荷偏差方面不避振运行方式表现较为优越，但由于机组疲劳损耗导致的运行成本显著增加、机组安全问题突出，其综合经济性表现不如避振运行方式。
该研究对于优化水风光互补系统中水电机组的运行方式，提高互补发电系统整体经济效益有一定指导意义。
关键词：水风光互补发电系统；经济性评估；避振运行；非支配遗传算法 中图分类号：ＴＭ７３２ 文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．１３２４３?ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｌｘｂ．２０２３０４７５１ 引言我国水、风、光等可再生能源具有较好的互补特性，水风光一体化协同发展是可再生能源未来发展方向。
《2024年多时空尺度的风力发电预测方法综述》范文
《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一摘要：随着能源结构转型和清洁能源需求不断增长，风力发电作为可再生能源的重要组成部分，其预测技术成为了研究的热点。
本文综述了多时空尺度的风力发电预测方法，包括不同时间尺度的预测模型、主要影响因素、存在的问题及挑战，并探讨了未来可能的研究方向。
一、引言风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛的应用。
然而，风力的不稳定性和间歇性给电网的稳定运行带来了挑战。
因此，准确预测风力发电的出力对于电力系统的优化调度、电网平衡以及风力发电场的经济运行至关重要。
多时空尺度的风力发电预测方法正是在这样的背景下提出的，其目的在于适应不同时间尺度的预测需求，为电力系统提供更加准确和全面的风力发电预测信息。
二、多时空尺度风力发电预测概述多时空尺度的风力发电预测方法主要涉及不同时间尺度的预测模型。
这些模型通常包括短期预测（如分钟级、小时级）、中期预测（日级、周级）和长期预测（月级、季度级）。
每种时间尺度的预测都有其特定的应用场景和需求。
三、主要预测方法与技术1. 短期风力发电预测：基于数值天气预报模型和风场实测数据，结合机器学习算法进行短期风速和功率的预测。
主要技术包括支持向量机、神经网络等。
2. 中期风力发电预测：主要利用历史数据和统计方法进行预测，如时间序列分析、灰色预测等。
这些方法能够捕捉到风速和功率的长期变化趋势。
3. 长期风力发电预测：通常基于气候模型和大气环流模型进行预测，能够提供关于未来一段时间内风力发电趋势的预测信息。
四、影响因素及挑战1. 影响因素：风速的时空分布特性、气象因素（如温度、湿度、气压等）、地形地貌等都是影响风力发电预测的重要因素。
此外，电力系统的运行状态和需求也会对预测结果产生影响。
2. 挑战：多时空尺度的风力发电预测面临的主要挑战包括数据的不确定性、模型的复杂性以及计算资源的限制等。
此外，如何将不同时间尺度的预测结果进行有效融合，提高预测的准确性和可靠性也是一个重要的研究方向。
风能资源评价与利用
风能资源评价与利用随着全球能源需求的日益增长，寻找可再生能源的方法已经成为全球范围内的一个重要议题。
其中，风能作为一种广泛可利用的清洁能源，备受瞩目。
本文将探讨风能资源的评价方法以及其利用的可行性和前景。
第一部分：风能资源的评价方法风能资源的评价是评估该地区风能潜力的过程。
主要的评价方法包括风能资源调查和风能资源评估两个阶段。
风能资源调查是通过安装测风塔并进行长期的风速观测来收集实地数据。
这些数据将被用于评估风能资源的可利用性。
风能资源评估则是通过采用多种气象模型和地理信息系统等工具来模拟风能资源的分布情况，从而得出最终的评估结果。
第二部分：风能利用的可行性和前景1. 风能利用的可行性风能作为一种可再生能源，具有诸多优势。
首先，风能是一种清洁的能源，无排放、无污染，对环境友好。
其次，风能具有丰富的资源储备，风力资源广泛分布于世界各地的沿海地区和高原地带。
此外，风能的开发成本相对较低，可以大规模应用于各类工业、农业和生活领域。
2. 风能利用的前景目前，全球风能利用已取得了显著的发展。
各国纷纷加大对风能技术的研发和应用，风能发电已经成为全球可再生能源产业中的重要组成部分。
据国际能源署的报告，截至2021年，全球已累计安装风力发电装机容量超过745吉瓦，风能的利用前景非常广阔。
第三部分：风能利用的挑战与解决方案尽管风能利用有着广阔的前景，但仍然存在一些挑战。
其中包括风能资源的波动性和不稳定性、风电场的布局规划以及对风能产业的技术支持等问题。
为解决这些挑战，需采取以下策略：1. 结合其他形式的可再生能源，如太阳能和水力能源，形成能源多元化的发展战略，以减轻风能波动性带来的问题。
2. 加强风电场的规划和设计，通过合理布局减少风能资源的损失，并增加风电场的发电效率。
3. 政府和企业应加大对风能产业的技术支持力度，提供技术培训和资金支持等，以促进风能技术的创新和发展。
结论：风能资源评价与利用是实现能源可持续发展的重要策略之一。
基于波动互相关系数的风资源评估模型研究
研
究
生：
指 导 教 师：
合 作 指 导 教 师：
杨丹萍 叶林 教授
申 请 学 位 门 类 级 别：
工程硕士
专 业 名 称：
电气工程
研 究 方 向： 新能源发电技术
所 在 学 院： 信息与电气工程学院
2015 年 11 月
独创性声明
本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。尽我所知，除了文中已经注明引用和致谢的内容外，论文中不包含本人 和其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国农业大学或其它教育 机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献 均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
Ⅰ
Abstract
Wind resource assessment of wind farm relies on the long term wind speed of the anemometer tower of the wind farm. The result whether accurate enough or not affects the prediction of the wind power density distribution and annual energy production. The measure-correlate-predict (M-C-P) methods are mathematical methods to predict the long term wind speeds for the anemometer tower of wind farms. So, the more accurate the result of M-C-P is, the more accurate the result of wind resource assessment is.
水资源开发利用合理性评价模型构建及应用
水资源开发利用合理性评价模型构建及应用
周璞;侯华丽;安翠娟;黄合
【期刊名称】《东北师大学报：自然科学版》
【年(卷),期】2014()2
【摘要】从规模强度、结构、布局、效率效益4个维度,基于协调度指数和模糊综合评判法,构建了水资源开发利用合理性评价的指标体系和模型,并对我国各省(区、市)开展了实践研究.结果表明,我国仅半数省份水资源开发利用整体处于基本合理以上水平;水资源开发利用合理性水平区域分异规律明显,结构、布局不合理问题尤为突出;各省份水资源开发利用合理性的制约因素差异性大.构建的评价指标体系与模型方法更加贴近我国水资源宏观管控的内容和手段,评价结果可为合理规划水资源配置与利用、改善流域水资源管理提供科学指导.
【总页数】7页(P125-131)
【关键词】水资源开发利用合理性;评价指标体系;协调度;模糊综合评判
【作者】周璞;侯华丽;安翠娟;黄合
【作者单位】中国国土资源经济研究院;国土资源部资源环境承载力评价重点实验室;重庆市规划研究中心
【正文语种】中文
【中图分类】TV213.4
【相关文献】
1.铜川市水资源安全评价模型构建与应用 [J], 杜恒;何涛
2.区域水资源开发利用程度综合评价的TOPSIS模型及其应用 [J], 罗朝晖;陈丹;席会华
3.物元模型在郑州市水资源开发利用综合评价中的应用 [J], 徐建新;邹昱
4.基于模糊权重下的多层评价地下水资源模型的构建及应用 [J], 于会彬;刘晓宇;席北斗;许其功;郭旭晶;姚波
5.喀斯特地区水资源安全评价模型构建及其应用——以贵州省为例 [J], 刘丽颖;杨清伟;曾一笑;和秀娟;官冬杰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《2024年多时空尺度的风力发电预测方法综述》范文
《多时空尺度的风力发电预测方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的增强，风力发电作为清洁可再生能源的重要代表，正受到越来越多的关注。
风力发电的预测技术作为其核心环节，对于提升风能利用效率、平衡电力供需以及保障电网安全具有重要意义。
本文将围绕多时空尺度的风力发电预测方法进行综述，以期为相关领域的研究人员和工程师提供有益的参考。
二、风力发电预测的意义与挑战风力发电预测主要指的是通过分析和预测未来风速、风向等参数，进而估算风力发电机的发电功率。
这对电力系统具有重要的实际意义：有助于提升能源利用效率，平衡电力供需，减小电力系统的运行成本和减少温室气体排放等。
然而，风力发电受天气状况、地理环境等多因素影响，预测的难度较高，且时空尺度的差异也对预测方法提出了更高的要求。
三、多时空尺度的风力发电预测方法（一）短期预测短期预测主要针对未来几小时至一天内的风速、风向等参数进行预测。
常用的方法包括基于物理模型的预测方法和基于统计学习的方法。
物理模型方法主要依据大气动力学原理，通过分析气象数据和风场特性进行预测。
统计学习方法则通过分析历史数据，建立风速、风向与时间、地理位置等因素之间的关系模型进行预测。
（二）中期预测中期预测的时空尺度相对较长，主要针对未来几天至一周内的风速、风向进行预测。
该类预测方法通常结合气象预报信息，利用数值天气预报模型和风能资源评估模型进行预测。
此外，一些机器学习方法也被广泛应用于中期预测中，如支持向量机、神经网络等。
（三）长期预测长期预测主要针对未来数月甚至数年的风能资源进行预测。
该方法主要依赖于对历史数据的深入分析和对未来气候趋势的判断。
常用的方法包括气候学方法和地球系统模型方法等。
四、多时空尺度预测方法的综合应用与发展趋势多时空尺度的风力发电预测方法并非孤立存在，在实际应用中往往需要结合多种方法和技术手段。
例如，短期预测可以为实时调度提供支持，中期预测有助于制定中短期发电计划，而长期预测则有助于制定长期能源规划。
中国水资源利用效率评估模型构建及应用_高媛媛
卷第
年
期
月
系统工 程理论 与实践
一
,
文章编号
一
一
一
中图分类号
文献标志码
中国水资源利用效率评估模型构建及应 用
高媛媛 `, 许新宜 ,王红瑞 `, 高 雄 ` ,殷小琳
北京师范大学 水科学研究院 水沙科学教育部重点实验室 , 北京
中国水利水 电 科学研究院 泥沙研 究所 , 北京
摘
要
构建 了一种基于投影寻踪及 遗传 算 法的水 资源利 用效率评估 模型 首 先运用层 次分析 法
本研究提出水资源可持续利用指标 , 并将其表示为 水资源可利用量 一用水量 总人口 , 单位为 反映一个地 区水 资源可持续 利用性的高低 人均 排放量是指一个地区在统计时期内生产 、 居民生活所排放的 能从一定程度上反 映水 资源利用所产生的 负面 生态环境影 响
对指标集进行筛选 , 利用 系统聚类方法划分样本初始等级 以初始等级和所选指标 为基础建 立投影寻踪模 型 采用遗传算 法进行 求解 并将所构建 的模 型应用 于对我 国 个 省级行 政 区 的水 资源利用效 率进行评估 根 据模 型计算结果 , 北京 、 天津 、 山西等地水 资源利 用效 率较
高 , 而 宁夏 、 广西 、 西藏等水 资源利用 效率低 分析发现 中国水资源利 用效率具有较 为 明显 的地域
水效率控 制和水功能区限制纳污 “ 三条红线 ” , 而 目前 开展的用水效率 的系统研 究还 较少 , 科学客观地 评价 中 国各地 区当前水资源利用效率及其 区域差异能为 目前 中国最严格的水资源管理制度 的实施提供 有益借鉴
收稿 期 一一 资助项目 国家 自然科学基金 水利部节水型社会建设项 目 水综节水 号 作者简介 高媛媛 , 女 , 安徽人 , 博士研究生 , 研究方向 水资源系统分析 通讯作者 王红瑞 , 一
风力资源预测与评估模型改进与应用探索
风力资源预测与评估模型改进与应用探索1. 风力资源是一种无限的、清洁的能源资源，具有巨大的开发潜力。
然而，由于风能的不稳定性和不可预测性，风力发电系统的效率和经济性受到了极大的挑战。
2. 风力资源的预测与评估对于风力发电系统的运行和管理至关重要。
准确的风力资源预测可以帮助降低风力发电系统的运营成本，提高发电效率，增加收益。
3. 随着风力发电技术的不断发展和完善，越来越多的研究者开始关注风力资源预测与评估模型的改进和应用，以提高风力发电系统的可靠性和经济性。
4. 在过去的研究中，传统的风力资源预测与评估模型往往基于统计方法和气象学原理。
然而，这些模型在预测精度和适用性方面存在一定的局限性。
5. 近年来，随着人工智能和大数据技术的快速发展，研究者开始尝试将这些先进技术应用于风力资源预测与评估模型的改进中。
6. 人工智能技术包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑等，在风力资源预测和评估中展现出巨大的潜力。
这些技术可以更准确地模拟和预测风力资源的变化规律，提高预测的准确性和可靠性。
7. 大数据技术可以帮助研究者分析和处理大量的气象数据，发现数据之间的相关性和规律性，从而提高风力资源预测的准确性和实用性。
8. 除了人工智能和大数据技术，一些研究者还尝试将传感器技术和无人机技术应用于风力资源的监测与评估中。
9. 传感器技术可以实时监测风速、风向等气象参数，为风力资源预测提供准确的数据支持。
而无人机技术可以快速获取大范围的气象数据，提高风力资源评估的时空分辨率。
10. 通过不断改进与应用这些先进技术，研究者可以提高风力资源预测与评估模型的准确性和实用性，为风力发电系统的运行和管理提供更好的支持。
11. 在实际应用中，风力资源预测与评估模型的改进也面临一些挑战和难点。
例如，气象数据的不确定性、风电场的地形特征等因素都会影响预测的准确性。
12. 解决这些挑战需要研究者不断探索和创新，提出更加有效的风力资源预测与评估模型。
风水光互补发电系统多目标优化设计
风水光互补发电系统多目标优化设计左婷婷;杨建华;邵冰然【摘要】为了贯彻国家大力发展小水电的政策,满足偏远地区的农村用电需求,可以利用当地的新能源建立风水光互补发电系统,就地发电.为此,在充分考虑互补系统环境价值的基础上,采用了多目标优化策略的模式和模糊线形加权的算法,以确定户用风水光发电系统优化设计的方法,建立互补系统设计的数学模型,并对某村的具体情况进行计算,得出符合实际情况的最优配置.【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2009(031)008【总页数】4页(P25-28)【关键词】农村用电;风水光互补发电系统;环境价值;多目标优化【作者】左婷婷;杨建华;邵冰然【作者单位】中国农业大学,信息与电气工程学院,北京,100083;中国农业大学,信息与电气工程学院,北京,100083;中国农业大学,信息与电气工程学院,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】S24;TM6140 引言截止1998年底，我国尚有6 000多万农村人口还未用上电。
为尽快使这些人口用上电，继大力发展以农村小水电建设为中心的农村电气化建设之后，我国又提出了关于大力发展农村新能源发电的“中国光明工程”计划。
小水电资源主要分布在西部，北方地区的微水资源普遍存在着夏秋季丰富、冬春季匮乏的情况，而这些地区冬春季有丰富的风能和太阳能资源。
为了贯彻国家大力发展小水电的政策，满足偏远地区远离电网的农村用电需求，应建立风水光互补发电系统，利用当地的新能源就地发电，同时减少污染。
以往研究中优化模型[1-3]的建立都需要大量的实测数据，中国农村的资源历史勘测记录数据存在严重不足的问题。
因此，需要建立一种利用最少量的数据进行优化计算的数学模型。
多目标最优化是近20年来迅速发展起来的一门新兴学科。
作为最优化的一个重要分支,它主要研究在某种意义下多个数值目标的同时最优化问题[4]。
采用多目标优化策略的模式和模糊线形加权的算法建立了互补系统的数学模型，从经济性、互补性、供电性和环境效益等4个方面考虑，可以得出更加符合用户要求的最优方案。
风能发电的环境效益与社会效益评估
风能发电的环境效益与社会效益评估引言随着全球能源需求的不断增长和气候变化对环境的不利影响，寻找可持续发展的能源替代方案已成为全球关注的焦点。
风能发电作为一种清洁、可再生的能源，具有广阔的应用前景。
本文将探讨风能发电的环境效益与社会效益，并对其进行评估。
环境效益1. 温室气体减排风能发电不会产生二氧化碳等温室气体，因此对于全球气候变暖和空气污染有着重要的减排效果。
作为一种可再生能源，风能发电可以有效减少化石燃料的使用，并降低温室气体的排放量。
2. 降低空气污染传统能源发电常常伴随着大量的大气污染物排放，如二氧化硫、氮氧化物和颗粒物等。
而风能发电几乎没有任何排放物，从根本上降低了空气污染对环境和人类健康的影响。
3. 保护生态系统风能发电设备对于土地的占用相对较小，与传统能源开采相比，对生态系统的破坏更小。
此外，风力发电场所需的土地可以继续用于农林牧产业，从而保护了生态系统的完整性。
4. 水资源保护传统能源发电常常需要大量的水资源进行冷却、蒸发等工艺，而风能发电不需要大量的水资源，有效减轻了当今世界对水资源的需求压力。
这对于干旱地区和缺水地区具有重要的意义。
社会效益1. 就业机会风能发电的建设、运维和管理需要大量的人力资源，因此可以创造大量就业机会。
这些就业机会不仅促进了当地经济的发展，还改善了就业结构，提高了居民的收入水平。
2. 改善能源安全传统能源的供应易受到外部因素的干扰，如地缘政治、矿产资源的限制等。
而可再生能源如风能发电具有分布广、资源丰富的优势，能够减少对进口能源的依赖，提高能源供应的安全性。
3. 促进经济发展风能发电作为一种新兴产业，具有良好的市场潜力和发展前景。
其建设和运营过程中所需的设备、材料和服务等都会促进相关产业的发展，从而推动区域经济的增长。
4. 提高能源利用效率风能发电将自然界中的风转化为电能，可以实现能源的高效利用。
与传统的热能发电相比，风能发电的能源转化效率更高，大大提高了能源的利用效率。
教学研互动模式下《风资源测量与评估》课程的实践教学探讨
（ ２ ） 风向 要确定盛行风向，应在全部有 意义 的高度设置风 向标 ， 风向频率资料对确定更好的地形和方 向，以及优化风 电机组在风电场内 的布置很重要 。 （ ３ ） 气温空气温度是风 电场运行环境的一个重要表征 ， 通常测量高
度或者接近地面（ ２ —３ ｍ） ， 或者接近轮毅高度。在很多地方 ， 平均近地空
一
、
《 风 资源测量与评估 》课程的背景和意义
大力发展利用新 能源和可再生能源 ，是优化能源结构 ，改善环境 ， 促进经济社会可持续发展的重要战略措施之一。中国幅员辽阔，风资源 丰富， 很适合发展风 电， 而风电场的建设需要准确 的风资源测量与评估。 风资源的形成受 多种 自然因素的复杂影响 ， 特别是天气气候背景及 地形和海陆对风资源的形成有着至关重要的影响。由于风能在空间分布 上是分散的，在时间分布上它也是不稳定和不连续 的，也就是说风速对 天气气候非常敏感 ，时有时无 ，时大时小。尽管如此 ，风能资源在时问 和空间分 布上仍存在着很强 的地域性 和时间性。对 中国来说 ，风能资源 丰富及较丰富的地区主要分布在北部 和沿海及岛屿 ， 在一些特殊地形或 湖岸地 区呈孤岛式分布。 风能利用有多大 的发展前景 ， 需要对它的总储量有一个科学 的估算 。 要评价一个地 区风能的潜力 ，需要分析当地的风况。风况是影响风力发 电经济性 的一个重要因素。风能资源的测量与评价是建设风电场成败 的 关键所在。随着风力发电技术 的不断完善 ，根据国内外大型风电场 的开 发建设经验 ，为保证风力发 电机组稳定高效地运行 ， 达到预期 目的 ， 风 电场场址必须具备较丰富的风能资源。由此 ，对风能资源进行详细的勘 测和研究越来越被人们所重视 。
教学研互动模式下 《 风资源测量与评估 》课程的 实践教学探讨
考虑时空耦合的小水电富集型虚拟电厂优化调度策略
考虑时空耦合的小水电富集型虚拟电厂优化调度策略陈雨鸽;陈昌铭;张思;杨莉;王慧芳;林振智【期刊名称】《电力系统自动化》【年(卷),期】2022(46)18【摘要】流域小水电可通过虚拟电厂(VPP)聚合技术实现统一调度,提升小水电整体的运行可控性,有利于VPP的经济运行。
针对小水电富集型VPP(SHEVPP,即含数量繁多且集中分布的小水电的VPP),提出一种综合考虑小水电富集的全流域网络上下游相邻水电站出力和站间流量时空耦合关系的SHEVPP优化调度策略。
首先,针对小水电的出力时空耦合特性进行精准有效建模,提出了基于欧氏距离的水电站间水流时滞评估方法以及基于Copula联合分布的小水电出力时空耦合模型;其次,考虑小水电富集的复杂全流域网络拓扑的有效建模,提出了表征流域网络拓扑的矩阵定义方法,实现小水电流量时空耦合特性的精细构建;然后,以考虑条件风险价值(CVaR)的VPP运行收益最大化为目标,构建了考虑时空耦合特性的SHEVPP的优化调度模型,实现考虑VPP风光出力和小水电天然来水流量不确定性的风险调度;最后,以中国某SHEVPP为例对所提模型进行了有效性验证。
算例结果表明,所提方法可在小水电时空耦合特性有效建模的基础上,利用多种灵活性资源的协调互补优势,实现VPP运行收益的最大化。
【总页数】9页(P90-98)【作者】陈雨鸽;陈昌铭;张思;杨莉;王慧芳;林振智【作者单位】浙江大学工程师学院;浙江大学电气工程学院;国网浙江省电力有限公司【正文语种】中文【中图分类】F42【相关文献】1.考虑风电相依结构的虚拟发电厂内部资源随机调度策略2.基于改进遗传算法的技术型虚拟发电厂最优化经济调度策略3.考虑虚拟电厂和分时电价的风光火储系统两阶段优化调度策略4.考虑风光出力相关性和碳排放限额的多能互补虚拟电厂的调度策略5.考虑小水电时空耦合特性的虚拟电厂低碳运行策略因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
风能资源评估与利用
风能资源评估与利用人类一直以来都在探索新的可再生能源形式，以减少对有限资源的依赖和对环境的影响。
其中，风能作为一种广泛存在且可再生的能源，引起了人们的关注。
风能资源的评估与利用成为了当代社会研究的热点之一。
本文将探讨风能资源评估的方法以及其在能源利用方面的潜在价值。
风能资源评估是一个复杂的过程，需要考虑多个因素。
首先，对于地理条件的评估是必要的。
风能的产生与地形、气候和地理位置密切相关。
海岸线、山脉和平原等地形特征会影响风的强度和稳定性。
此外，气候因素如季风和温度变化也会影响到风能的可利用性。
因此，利用地理信息系统（GIS）技术对地形和气候进行分析是评估风能资源的重要手段之一。
其次，对于风能资源的评估需要采集大量的风速数据。
这些数据可以通过设立气象测站、应用卫星遥感技术和使用风能测量设备来获取。
同时还需要考虑测点的位置选择，以保证数据的真实性和全面性。
通过对风速数据的搜集与分析，可以得出具体地区风能资源的总体情况。
除了地理和气象因素外，社会经济因素也对风能资源的评估起着重要作用。
例如，人口密度、土地利用和基础设施建设状况等因素都会影响到风能项目的开发和利用。
在评估过程中，需要考虑到这些因素，以确定可行的风能项目。
在风能评估基础上，如何更好地利用风能资源也成为研究的重点。
在能源转型的今天，风能的利用已经成为许多国家的战略选择。
风力发电是利用风能最常见的方式之一。
它将风能转化为电能，同时不产生温室气体和其他污染物。
此外，风能的利用还可以用于海上油气平台、水泵供水和农业温室等场景。
针对不同的利用场景，我们可以选择不同类型的风能设备，如风力涡轮机、垂直轴风力发电机等。
利用风能资源还可以促进经济发展和绿色就业。
风力发电项目的建设需要大量的投资和技术支持，为当地带来了就业机会。
同时，风能利用可以减少对传统能源的依赖，降低能源成本，提高能源安全性。
这对于国家经济的可持续发展具有重要意义。
然而，尽管风能具有很高的潜力，但在实际利用过程中仍然面临一些挑战。
北京市水资源利用相对效率的时空差异分析
北京市水资源利用相对效率的时空差异分析
付小雪;陈宜金
【期刊名称】《长江科学院院报》
【年(卷),期】2012(029)005
【摘要】以北京市为例,采用改进的数据包络分析方法(DEA)计算了2001 -2009年北京市18区(县)的水资源利用的相对效率,利用探索性空间数据分析方法(ESDA)和局部空间自相关性分析方法,研究了北京市18区(县)的水资源利用相对效率的空间分布格局.结果表明:北京市各区、县水资源利用相对效率有所提高；空间分布呈随机性；没有显著的空间分布特征,即趋同或异质现象.与北京市经济发展的空间分布格局对比得出,北京市各区(县)的用水效率与其经济发展水平存在着一定的相关性.【总页数】5页(P5-8,15)
【作者】付小雪;陈宜金
【作者单位】中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083;中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083
【正文语种】中文
【中图分类】TV213.4
【相关文献】
1.基于 DEA 的山东省水资源利用相对效率研究 [J], 许春花;郑昭佩;惠素敏;李念;赵启
2.辽宁省水资源利用边际效益的估算与时空差异分析 [J], 孙才志;杨新岩;王雪妮;
于振亮
3.云南省水资源利用的时空变化特征与区域差异分析 [J], 童彦;朱海燕;施玉
4.长江经济带农业水资源利用效率时空差异分析 [J], 罗芳; 田苗; 孙彩虹; 徐丹
5.江苏省水资源利用相对效率时间分异与影响因素 [J], 王倩;魏巍;刘洁;赵言文因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中国广域范围内风能资源短时间尺度的时空互补特性调查研究
中国广域范围内风能资源短时间尺度的时空互补特性调查研究刘怡;肖立业;王海风;戴少涛;齐智平【期刊名称】《电工电能新技术》【年(卷),期】2014(000)008【摘要】风能资源所具有的间歇性和波动性的特性致使风电输出功率具有很大程度的随机性和难以预测性。
将这种大规模的波动电源接入电网会给电力系统安全稳定运行带来诸多不利影响。
近些年来利用广域范围内风能资源时空互补特性平滑大规模风能输出功率波动已引起国内外学者的广泛关注。
中国小时级别及以上时间尺度下的风能资源时空互补性已得到了初步的调查研究，但小时级别以下时间尺度下的时空互补性有待进一步研究。
因此，基于中国气象局提供的气象风速数据，本文结合各种统计方法和指标调查研究了中国广域范围内风能资源短时间尺度（1 min ）的时空互补特性。
【总页数】7页(P49-54,61)【作者】刘怡;肖立业;王海风;戴少涛;齐智平【作者单位】中国科学院应用超导重点实验室，北京100190; 中国科学院电工研究所，北京100190;中国科学院应用超导重点实验室，北京100190; 中国科学院电工研究所，北京100190;华北电力大学电气与电子工程学院，北京102206;中国科学院应用超导重点实验室，北京100190; 中国科学院电工研究所，北京100190;中国科学院电工研究所，北京100190【正文语种】中文【中图分类】TK89【相关文献】1.广域风能时空互补性及其对电网影响的分析 [J], 刘怡;肖立业2.对中国森林火灾在短时间尺度上变化规律的研究 [J], 余晓珊;沈才明3.基于多时空尺度协调的多源互补发电场群优化调度 [J], 刘德顺;董海鹰;汪宁渤;马明4.中国1960-2016年风能资源的时空分布特征 [J], FENG Yucheng; QUE Linjing; FENG Jinming5.城市不同植物群落在小尺度范围内降温增湿效应的时空变化 [J], 黄和平;邹金浪因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
水风光储一体化系统中储能平抑出力波动效果评价研究
水风光储一体化系统中储能平抑出力波动效果评价研究任岩;侯尚辰;郑源;张锴;邢新阳
【期刊名称】《水电与抽水蓄能》
【年(卷),期】2024(10)2
【摘要】随着新型电力系统的发展,风能、光能等高比例新能源的联网运行是实现其大规模开发利用重要途径,也是在双碳政策背景下节能减排的重要方式。
由于风电和光伏出力具有极强的随机性与不可控性,高比例的风电与光伏接入电网势必会产生巨大的波动,从而降低电能质量,给电网运行带来许多不便。
如何既能高比例地消纳风电与光伏,又能尽量减少其并网产生的不利影响成为一项重要课题。
本文建立了风电、光伏及水电的出力模型,分析了不同情景下的出力特点与趋势,根据其出力的强不确定性、间歇性与周期性的特点,计算不同组合方式下的组合能源系统出力数据并对比分析。
以某水电站为例,建立以水电调节为主的水风光发电系统,并在其中加入超短期储能装置,研究发现此组合能源出力系统可以很好地平抑出力波动并达到出力最高,且经济效益良好。
【总页数】7页(P18-23)
【作者】任岩;侯尚辰;郑源;张锴;邢新阳
【作者单位】华北水利水电大学能源与动力工程学院;河海大学;河南省乡村产业发展服务中心
【正文语种】中文
【中图分类】TV741
【相关文献】
1.蓄电池-超导磁体储能系统平抑间歇性电源出力波动的研究
2.储能系统平抑风光发电出力波动的研究方法综述
3.平抑风光互补系统短时复合功率波动的储能容量配置研究
4.计及波动平抑与经济性的风光储系统中混合储能容量优化配置
5.平抑出力波动的风光储联合发电系统容量优化配置方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于时空多尺度的风水互补发电资源利用度与平抑性等级评
估
摘要：本文基于MATLAB/Simulink平台，以秒级尺度搭建较为精确的风水互补发电系统模型，在利用度、波动性、互补性三个方面对系统资源进行综合量化评估，最终以利用度、平抑性两个指标建立资源等级评估模型，实现了风水互补发电系
统资源的量化评估以及综合等级划分。
1 风水发电资源评估量化方法
1.1 基于CWT的时间序列多尺度分解
风水互补发电系统中风力资源、水力资源受到季节气候以及地形等多种因素的影响，大
都属于非平稳序列，存在多时间尺度结构。
对于这种非平稳时间序列通常需要某一时间所对
应频域信息，或者某一时段对应的频域信息。
小波分析具有时频局部化的功能，融合多时间
尺度的理念，能清晰地揭示出隐藏在时间序列中的多种变化周期，充分反映系统在不同时间
尺度下的变化趋势。
连续小波变换分析（CWT）基本原理如下。
小波分析的基本思想是用一簇小波函数系逼近某一信号或者函数。
选取一个小波基函数，且满足：
. (1)
将小波基函数进行时间尺度的伸缩与时间的平移可以可到一簇小波函数系，即：
. (2)
其中a为时间尺度参数，表示时间的伸缩尺度，b是平移参数。
对于一个给定的能量信号，其连续小波变换为：
. (3)
其中为的复共轭函数。
利用连续小波变换，选取不同的时间尺度参数a对互补系统资源进行分析，可以得到不
同尺度下的子时间序列，进而有利于评估与比较资源分布的时间特性。
1.2基于LSSVM的等级评估
1.2.1 LSSVM多分类模型
系统资源利用度与平抑性综合评价体系中，共有资源容量系数均值以及波动平抑系数两
个评价指标，当两个评价指标分别处于不同的等级时，对于系统的综合评价往往难以判定，
建立最小二乘支持向量机系统资源利用度与平抑性综合评价模型，可以很好地解决系统综合
等级评估问题。
支持向量机（SVM）是建立在统计学习理论、VC维理论和结构风险最小化原理基础上的机器学习算法，在解决小样本、非线性以及高维模式识别等问题中具有显著的优势，由于系
统资源利用度与平抑性具有两个评价指标，且采集数据少、样本容量有限，因此支持向量机
在在系统资源评估中具有重要的意义。
1.2.2 LSSVM系统资源利用度与平抑性等级评估模型
评估风水互补发电系统的资源利用度与平抑性，选取两个评估指标，分别为风电容量系数均值uf以及系统波动平抑系数均值Cg。
模型的理论输入值为某一风速模型的两个指标值，理论输出为系统资源利用度与平抑性等级评价结果。
在风水互补发电资源的评估中，时间与空间的尺度效应对评估结果有着显著的影响。
以风电资源评估数据来源为例，一方面，风力资源由于空间分布的不均匀性，同一地区的不同地点的地形等因素将导致采集数据结果有较大差异，进而空间中采集点密度的不同可能将导致评估结果的不同，另一方面，风力资源同样存在着时间分布的不均匀性，风速随时间的随机波动将会导致在利用不同的时间尺度下分析时，资源的评估结果并不相同。
综上所述，时空的多尺度效应将会强烈影响评估结果。
因此，建立一个能够较好反应时空尺度效应的模型尤为关键。
本文所建立的SIMULINK风水互补发电模型，在模拟资源时空多尺度效应方面有着显著的优越性。
在空间多尺度方面，相较于利用分段函数构建简单的虚拟发电系统的数学模型而言，SIMULINK模型可以利用Signal builder模块输入连续的、精确的风速模型，使得空间分布不同所导致的风力资源的细小差异也可以较好地体现。
而在时间多尺度方面，利用模型仿真结果计算出的不同时间尺度下的风电波动系数变化趋势与文献[]的研究结果具有较好的一致性，即证明了SIMULINK风水互补发电系统仿真模型在反应时间尺度方面的优越性。
模型仿真结果计算波动系数值的比较。
4 结论
(1) 本文建立了MATLAB/simulink风水互补发电系统模型，相较于其他模型而言，能更好地体现出时空的尺度性，更有利于不同风水互补系统的评价。
(2) 不同地区的风速模型中，风速2与风速3所在系统在储量、波动性、互补性方面具有较强的相似性，除此之外，其余风速之间各指标计算结果差异较大。
例如，在尺度参数选取8.53情况下，在风能利用率方面，五种风速模型所在互补系统的容量系数分别为0.907、0.559、0.563、0.282、0.866，在系统的波动性方面，五种风速模型所在互补系统的波动平抑系数分别为0.429、0.738、0.738、0.429、0.471。
(3) 不同时间尺度之下，同一种风速模型所在系统的波动性计算结果不同，且选取的尺度参数越大，波动系数越小。
例如，风速一所在系统在尺度参数选取值为6.4、7.68、8.53、12.8时，风电波动系数计算结果值为0.273、0.086、0.063、0.036。
(4) 建立LSSVM系统利用率及平抑性综合评估模型，解决了系统评价指标数量多、评价过程复杂的难题，四种不同时间尺度下，五种风速模型所代表的风水互补系统的的等级评估结果分别为，尺度1下：V、IV、IV、II、V，尺度2下V、V、V、II、V，尺度3、4条件下的等级评估结果相同，均为V、V、V、III、V。
由此可知，选取的尺度参数越高，等级评估结果越好。