大规模高集中度风电场出力多时空尺度爬坡特征分析、预测与控制
多时空尺度的风力发电预测方法综述
多时空尺度的风力发电预测方法综述多时空尺度的风力发电预测方法综述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、可再生的能源形式正变得越来越重要。
然而，风力发电的波动性和不确定性依然是制约其发展的关键因素之一。
为了更好地规划和管理风力发电场，准确预测风力的变化变得至关重要。
在过去几十年里，许多研究人员和科学家致力于发展多时空尺度的风力发电预测方法，用以提高预测精度和可靠性。
多时空尺度的风力发电预测方法旨在将风力的变化在不同的时间和空间尺度上进行分析和预测。
这种方法可以更准确地捕捉到风力的周期性波动和随机性波动。
具体而言，它可以将风力发电预测从小时尺度扩展到日、月、季度甚至年度尺度。
同时，它还可以将预测范围从单个风力发电机组扩展到整个风力发电场。
这种综合性的预测方法对风力发电场的运行和维护提供了更全面的信息。
在过去的研究中，多时空尺度的风力发电预测方法主要包括统计模型、物理模型和机器学习模型。
统计模型基于历史风力数据，利用统计分析的方法建立预测模型。
常见的统计模型包括时间序列模型、自回归移动平均模型和支持向量回归模型等。
物理模型基于风力发电的物理机理，通过模拟大气环流、地形和风力发电机组响应等因素来预测风力。
机器学习模型则通过训练算法来学习风力数据之间的复杂和非线性关系，常用的机器学习模型包括人工神经网络、支持向量机和随机森林等。
在实际应用中，多时空尺度的风力发电预测方法通常结合多种模型和技术，以提高预测的准确性和稳定性。
例如，可以将统计模型和物理模型相结合，利用统计模型对短期风力变化进行预测，然后将预测结果作为输入，通过物理模型来预测长期风力变化。
此外，还可以将多种机器学习模型进行集成，通过模型融合和集成学习的方法来提高预测精度。
尽管多时空尺度的风力发电预测方法在提高预测精度和可靠性方面取得了一些进展，但仍面临一些挑战和限制。
首先，风力发电的预测受到多个因素的影响，如大气环流、地形和风力发电机组的运行状况等，这使得预测模型的复杂度和参数设置成为一个难题。
《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。
《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，其预测技术显得尤为重要。
本文旨在全面综述多时空尺度的风力发电预测方法，分析现有技术的优缺点，并展望未来发展趋势。
一、引言风力发电作为绿色能源的代表，在全球范围内得到了广泛的应用和推广。
然而，风力资源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，准确预测风力发电的出力情况对于电力系统的调度和优化至关重要。
本文将重点介绍多时空尺度的风力发电预测方法，以期为相关研究提供参考。
二、风力发电预测的基本原理与方法风力发电预测主要基于气象学原理和统计学习方法。
基本方法包括物理方法和统计方法。
物理方法主要依靠气象学原理和数值天气预报模型进行预测；统计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统计关系进行预测。
这些方法在短时、超短时等单一时空尺度的预测中取得了较好的效果。
三、多时空尺度的风力发电预测方法随着研究的深入，多时空尺度的风力发电预测方法逐渐成为研究热点。
这种方法将预测时间尺度分为超短时、短时、中时和长时等多个尺度，同时考虑空间尺度的变化，如局部地区到区域乃至全球尺度的预测。
1. 超短时预测：主要针对几分钟到几小时的时间尺度，主要依赖于实时气象数据和短期气象变化规律进行预测。
该类方法主要用于电力系统的实时调度和电网的平衡管理。
2. 短时预测：通常针对一天内的风力发电情况进行预测，利用历史数据和物理模型，结合气象因素的变化规律进行预测。
该方法对于电力系统的日常调度具有重要意义。
3. 中时与长时预测：涉及未来几天乃至几个月的风力发电情况预测，主要利用历史数据和气候模式进行预测。
这类预测对于电力系统的规划、储能系统的配置以及电力市场的交易策略等具有重要指导意义。
四、多时空尺度预测方法的挑战与展望尽管多时空尺度的风力发电预测方法取得了一定的成果，但仍面临诸多挑战。
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测研究
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测研究近年来，风电场的规模越来越大，为了更好地利用风资源，风电场必须研究如何预测风电功率。
在过去的研究中，许多学者都提出了很多方法和技术来预测风电功率，其中最为常见的方法就是利用气象和/或风力测量数据来进行功率预测。
然而，由于复杂的天气变化和气象因素的不确定性等原因，风电功率预测的准确性仍然是一个挑战。
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测研究是针对此问题而提出的一种新的方法。
这种方法的核心思想是将多种不同的预测方法结合起来，以期提高预测的准确性和稳定性。
这种方法具有以下优点：1. 考虑了风电场功率的爬坡效应通常，在风速较低的情况下，即使风向和风速符合预测结果，风电机组的输出功率也不会达到最大值。
这是因为在起步和爬坡阶段，风速和功率之间的关系往往是非线性的。
考虑了这种爬坡效应后，可以更准确地预测风电机组的实际输出功率。
2. 结合多种预测方法采用单一的预测方法可能会因为模型的局限性而导致预测准确率较低，而将多种预测方法结合起来可以充分利用各种模型的优点，并避免单一模型的缺点。
3. 采用超短期预测方法具有超短期预测的能力可以实时将预测结果反馈给风电场管理人员，以便进行调整和优化。
这对于保障电网稳定运行和优化风电场的运行效率非常重要。
在实施这种方法时，研究人员首先收集了不同的数据，包括风速、温度、湿度、压力等气象数据，以及风电机组输出功率数据。
然后，采用能量分析法对多种预测方法进行了评估，并选择了适合于超短期组合预测的三种最佳方法。
然后，采用递归神经网络(RNN)来预测风速和气压，利用支持向量机(SVM)预测温度和湿度，然后将结果结合在一起，并利用XGBoost算法进行输出功率的预测。
随着时间的推移，RNN和SVM的输出数据将作为另一层输入，以便更新预测结果。
最后，通过对比实际和预测结果进行误差分析，研究人员证明了这种方法的准确性和可行性，并得出结论，即超短期组合预测是一种有效的预测方法，可以在电力市场中为风电场管理人员提供可靠的决策支持。
2武汉大学科研创新平台、团队与重大项目
2007年
边馥苓
国际软件学院
8
中国典型培养物保藏中心
国家知识产权局
1985年
郑从义
生命科学学院
9
冶金地质总局地球空间信息工程重点实验室
冶金地质总局
2009年
万幼川
遥感学院
10
中药药理国家中医药管理局科研三级实验室
国家中医药管理局
2009年
汪晖
基础医学院
11
病理生理国家中医药管理局科研三级实验室
武汉大学
类别
序号
名称
批准部门
成立时间
负责人
挂靠单位
国家重点
实验室
1
测绘遥感信息工程国家重点实验室
国家计委
1989年
龚建雅
独立
2
软件工程国家重点实验室
国家计委
1985年
刘梦赤
计算机学院
3
水资源与水电工程科学国家重点实验室
国家科技部
2003年
谈广鸣
水电学院
4
病毒学国家重点实验室
国家科技部
2004年
吴建国
973（项目）
舒红兵
生科院
420（前两年预算）
2
高分辨率遥感影像的自然地表与人工地物三维重建
973（项目）
单杰
遥感学院
360（前两年预算）
3
病毒与细胞相互作用导致炎症反应的网络调控
973（项目）
吴建国
生科院
233（前两年预算）
4
高陡边坡全生命周期性能评估与安全控制
973（项目）
周创兵
水电学院
379（前两年预算）
湖北省教育厅
《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。
大规模风电接入对电力系统有功调度的影响分析
大 规 模 风 电接 入 对 电力 系统 有 功 调 度 的影 响分 析
刘 思捷 ，蔡秋娜
（ 广 东电 网电力调度控制 中心，广 州，广 东 ５ １ ０ ０ ７ ５ ）
摘 要 ：大规模风 电功率 的随机 波动性是 当前公认的制 约风 电发展 的瓶 颈 ，同时风 电的反调峰特 性拉 大 了电网的
用优化 ，考虑风 电场 出力耦合 关 系的有功发 电调度策略适 用于大规模 风电接 入的合理有功优化
关键词 ：ห้องสมุดไป่ตู้行备 用；有功发 电计划 ；多时空尺度协调 ；
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｍ７ ３ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ０ ０ ７ — ２ ９ ０ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） Ｏ １ ． ０ ０ ３ ３ ． ０ ５
峰谷 差 ，增大 了有功调度控制 的难度 ；风 电接入后 ，现有 的 系统备 用容 量确 定方法和调 度计 划制定 策略 已无法 满足 电网企业兼顾安全经 济的控制 目标 。针 对此，对大规模 风 电接 入 对 系统备 用容量及 发 电计 划的影 响进行 了
研 究，分析 了风 电接 入后 电网运行 中面临的实 际问题 ，并对 目前 的相 关研 究进行 了归 纳，给 出了解 决方法 ；指 出多源互补 的备 用配合策略及 多时空尺度协调 的备 用与发 电计划联合 优化 策略适 用于 大规 模风 电接 入 的合 理备
第２ ６卷 第 １ 期
２ ０ １ ３年 １ 月
广 东 电 力
ＧＵＡ ＮＧＤＯＮ Ｇ Ｅ ］ 【 Ｉ Ｃ ｐ ０Ｗ ＥＲ
Ｖｏ １ ． ２ ６ ＮＯ ． １
Ｊ ａ ｎ． ２０１ ３
ｄ ｏ ｉ ：１ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ７ ・ ２ ９ ０ Ｘ． ２ ０ １ ３ ． ０ １ ． ０ ０ ８
风电场中的智能预测与优化控制策略
风电场中的智能预测与优化控制策略随着全球能源需求和环保意识的增强，风能作为一种清洁可再生能源备受瞩目。
风电场作为利用风能发电的地方，其发电效率和运行稳定性对整个风能发电系统都至关重要。
为了提高风电场的发电效率和运行稳定性，智能预测与优化控制策略成为了当前的研究焦点。
风电场中的智能预测是指利用先进的算法和技术预测风速和风向等关键气象参数，从而准确预测未来的风能供应情况。
通过精确的风能预测，风电场可以提前调整发电设备的运行状态，合理规划发电计划，并根据预测结果进行合理的运维管理。
这样可以避免因风能供应波动造成的发电不稳定，提高风电场的发电效率和经济效益。
智能预测的关键在于选择合适的算法和模型。
常用的预测算法包括回归分析、时间序列分析、人工神经网络和支持向量机等。
这些算法可以根据历史气象数据和其他相关的指标，构建出精确的预测模型。
同时，在选择模型时也需要考虑到实际应用的灵活性和实时性。
目前，基于深度学习的神经网络模型在风能预测中的应用也越来越广泛，其可以通过大量数据的学习和训练，提高预测的准确性和稳定性。
除了智能预测，优化控制策略也是提高风电场发电效率和运行稳定性的重要手段。
优化控制策略主要包括发电设备的调度控制和电网调度控制两个方面。
发电设备的调度控制主要涉及到风机桨叶角度、变桨角度和发电机的转速等参数的优化，通过改变这些参数来提高发电机的性能。
电网调度控制则是通过合理的电网运行、分布式发电和储能技术等手段，实现风电场的稳定运行和与电网的有效连接。
这些优化控制策略可以使风电场在不同风能条件下实现最大化的发电效率和最小化的运行成本。
在实际应用中，智能预测与优化控制策略可以结合起来，形成一个闭环控制系统。
智能预测模型可以根据实时采集的气象和电网数据，不断对风能供应进行预测，并将预测结果输入到优化控制模型中。
优化控制模型则可以根据预测结果，智能调整发电设备的参数和运行状态，以实现最佳的发电效率和运行稳定性。
大规模风电并网的出力特性分析
万方数据
万方数据
大规模风电并网的出力特性分析
作者：方平， 万杰， 胡如熠
作者单位：华北电力大学能源动力与机械工程学院,河北保定,071003
刊名：
河南科技
英文刊名：Journal of Henan Science and Technology
年，卷(期)：2013(7)
1.李锋;陆一川大规模风力发电对电力系统的影响[期刊论文]-中国电力 2006(11)
2.辛颂旭;白建华甘肃酒泉风电特性研究[期刊论文]-能源技术经济 2010(12)
3.张宁;周天睿大规模风电场接入对电力系统调峰的影响[期刊论文]-电网技术 2010(01)
4.王丽婕;廖晓钟风电场发电功率的建模和预测研究综述[期刊论文]-电力系统保护与控制 2009(13)
5.屈可丁;于骏东北电网风电运行分析[期刊论文]-东北电力技术 2008(11)
6.田春筝;李琼林风电场建模及其对接入电网稳定性的影响分析[期刊论文]-电力系统保护与控制 2009(19)
7.高德宾;李群东北电网风电运行特性分析与研究 2010(02)
8.何世恩;董新洲大规模风电机组脱网原因分析及对策[期刊论文]-电力系统保护与控制 2012(01)
9.陈贞;倪维斗风电特性的初步研究[期刊论文]-太阳能学报 2011(02)
10.侯佑华;房大中大规模风电入网的有功功率波动特性分析及发电计划仿真[期刊论文]-电网技术 2010(05)
11.肖创英;汪宁渤甘肃酒泉风电出力特性[期刊论文]-电力系统自动化 2010(17)
引用本文格式：方平.万杰.胡如熠大规模风电并网的出力特性分析[期刊论文]-河南科技 2013(7)。
大规模风力发电并网基础科学问题研究
项目名称：大规模风力发电并网基础科学问题研究首席科学家：袁小明华中科技大学起止年限：2012.1-2016.8依托部门：教育部一、关键科学问题及研究内容本项目针对风力发电出力的强波动性、出力动态特性的功率弱支撑性/同步强随动性/暂态弱生存性等特点，结合我国风电大规模高集中开发模式的特点，以保障电力系统供电充裕性和运行安全稳定性为目标，集中解决以下两个关键的科学问题：科学问题一：含波动性和不确定性风电电力系统的电源规划和运行调度理论与方法围绕科学问题一，研究以下两个内容：（1）大规模高集中度风电场出力多时空尺度爬坡特征分析、预测与控制针对大规模高集中度风力发电所在的地理区域，构建历史和实时的气象及出力数据平台；研究风电场之间的出力相关性，揭示区域风电出力多时空尺度爬坡特征的规律；提出爬坡事件概率分布的预测理论和方法，实现出力爬坡预警；基于风机出力的有限度可控性，提出区域风力发电出力爬坡有限度控制的理论和方法。
（2）含大规模高集中度风电的电力系统电源规划/调度与供电充裕性基于风力发电出力的多时空尺度爬坡特征，建立电力系统容量与灵活性一体方法；研究有效评估风力发电容量信度的理论和方化的规划和运行调度理论和臵法，提出计及常规电源有效爬坡能力和灵活性的系统充裕性理论和指标体系；基于爬坡预测误差的不确定性，研究满足灵活性需求的电源滚动优化调度理论和方法；探索风力发电地理分布集中度、跨区域平衡、多种资源联合调度（如：负荷需求响应、电动车充放电调度）等因素与常规电源灵活性需求相互影响的规律。
科学问题二：含弱支撑性/强随动性/弱生存性风电电力系统的控制和保护理论与方法围绕科学问题二，研究以下三个内容：（3）远距离大规模风电的有功/无功功率控制与电力系统频率及电压稳定研究远距离大规模风电的有功控制与系统频率、无功控制与系统电压的相互作用规律。
考虑风力机转动惯量的风速约束及转速可控性，探索风力机虚拟惯量的控制和优化理论，保障含大规模风电的电力系统频率稳定。
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测随着全球对可再生能源需求的不断增长，风电成为了一种重要的清洁能源来源。
然而，风电场的功率波动性和不稳定性给电力系统带来了挑战。
为了更好地管理和规划电力系统，准确预测风电场产生的功率变化至关重要。
本文将探讨考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测方法。
超短期组合预测是指对未来数分钟到数小时内的风电功率进行预测。
这种预测对电力系统的安全运行具有重要意义，尤其是在大规模风电场的情况下。
因此，研究人员和工程师们一直在努力提出准确的预测方法。
首先，我们需要了解风能特性和风电场的工作原理。
风能是由风速和风速梯度决定的，而风速受到地形、气候和气象条件的影响。
风电场通过将风能转化为电能来发电，但由于风速的变化以及风轮转动和发电机响应的惯性，风电场的功率产生波动。
因此，我们需要建立预测模型来考虑这些因素。
其次，我们可以利用历史数据来建立预测模型。
通过收集和分析过去的风电功率数据以及相关的气象数据（如风速、温度和湿度等），我们可以寻找它们之间的关系。
这一步骤通常使用统计学和机器学习的方法。
在建立模型时，我们需要考虑风电场的爬坡效应，即风电场从零功率到额定功率所需的时间。
爬坡效应是由风轮和发电机的响应速度决定的，因此需要将其纳入模型中。
然后，我们可以使用建立好的预测模型来进行功率预测。
预测方法可以分为基于物理的方法和基于统计学和机器学习的方法。
基于物理的方法通常需要详细的气象数据和复杂的风电机械模型，这些模型考虑了风电场的物理特性和动力学方程。
基于统计学和机器学习的方法则更注重历史数据的分析和模式识别。
这些方法可以通过建立时间序列模型、回归模型或者神经网络等来进行预测。
最后，我们需要对预测结果进行评估和优化。
评估预测模型的准确度是非常重要的，可以使用各种评估指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来进行比较。
如果预测结果不符合要求，我们可以进行模型优化，例如调整模型参数、增加更多特征变量或者改变模型结构等。
多时空尺度的风力发电预测方法综述
多时空尺度的风力发电预测方法综述多时空尺度的风力发电预测方法综述近年来，随着全球对可再生能源的需求越来越大，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式迅速发展起来。
然而，风力发电的波动性和不确定性给电网的稳定性带来了挑战。
为了应对这一问题，风力发电预测成为了提高电网安全运行和效率的重要手段之一。
本文将综述多时空尺度的风力发电预测方法，包括常用的统计模型和机器学习方法。
首先，风力发电预测可以分为短期预测和长期预测。
短期预测的时间尺度通常为几小时到几天，其主要目的是为电网调度提供准确的风力发电功率预测。
常用的方法包括时间序列模型（如自回归模型和指数平滑模型）和灰色预测模型。
时间序列模型通过分析历史风力发电功率数据的趋势和周期性，预测未来一段时间内的功率水平。
而灰色预测模型则基于少量历史数据进行预测，适用于数据稀缺的情况。
长期预测的时间尺度一般为几天到几个月，其主要用于规划风力发电场的容量和位置选择。
常用的方法包括基于物理模型的预测和基于气象模型的预测。
基于物理模型的预测通过考虑风力机结构、风场复杂性等因素来估计风力发电功率。
该方法需要大量的气象和工程参数，计算复杂度较高。
基于气象模型的预测则利用气象数据、风场模型等信息来模拟风力发电场的功率输出，具有较高的预测准确性，但计算量较大。
另外，风力发电预测还可以根据空间尺度进行分类。
局地预测主要针对单个风力发电机组或小型风电场，常用的方法包括基于物理模型的预测和基于统计模型的预测。
基于物理模型的预测通过考虑风机的结构、特性等参数，估计风力发电功率。
而基于统计模型的预测则根据历史功率和气象数据，建立统计模型进行预测。
区域预测主要针对整个风电场或风力发电系统，常用的方法包括基于回归模型的预测和基于机器学习的预测。
基于回归模型的预测通过分析风力发电功率与气象因素之间的关系建立回归方程进行预测。
基于机器学习的预测则利用大量的历史数据和气象信息，通过训练模型来预测未来的功率水平。
基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度技术
基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度技术鲁宗相;闵勇【摘要】中国风电发展已经进入了持续稳定阶段,规模化并网发电成为主流的发展模式.风电的波动性、随机性突出,而且在不同时间、空间尺度表现出不同的特性,对电网的安全稳定运行产生了深刻的影响.统计分析中国风电的波动性和随机性及风电大规模接入对电网调度的影响,建立电网-波动性电源-可控电源的新型网源协调互动调度运行机制；指出风电功率预测是解决风电波动性影响的关键基础,而将风电功率预测信息纳入调度体系建立新的预控调度技术是实现高比例风电消纳的关键途径.%Wind power development in China has entered into a steady stage, and large scale integration into bulk power gird becomes the mainstream of development model. Wind farms have prominent features of variability and randomness, and these characteristics vary at different time and spatial scales. The variability and randomness of Chinese wind farms were analyzed is this paper. The impaction of large scale wind power integration to the bulk power grid was also analyzed. A new renewable energy dispatching operation mechanism among the variable generation, traditional controllable generation and power grid was established. It was pointed that wind power prediction is a key issue to address the impact of wind power fluctuations, and new dispatching operation and control scheme based on prediction information is the critical path to achieve high penetration level of wind power consumption.【期刊名称】《电力科学与技术学报》【年(卷),期】2012(027)003【总页数】6页(P28-33)【关键词】波动性电源发电;风电功率预测;预控技术;多时空调度技术【作者】鲁宗相;闵勇【作者单位】清华大学电机系电力系统国家重点实验室,北京100084;清华大学电机系电力系统国家重点实验室,北京100084【正文语种】中文【中图分类】TM72智能电网这个概念从诞生开始就被赋予一个重要的使命，即提高电网对波动性的可再生能源的接纳能力，从而实现对化石燃料发电方式的替代，实现环保、节能的综合目标.近年来，风电／光电作为可再生能源，随着技术的日趋成熟，在国内外发展迅猛.2012年8月，中国并网风电装机5 258万kW，已取代美国成为世界第一风电大国.但是，由于风电／光电具有随机性、波动性的特点，难以控制，电力系统在实现最大程度吸纳间歇式能源的同时，其安全稳定运行面临着巨大的挑战，如何有效地控制风电／光电成为困扰全世界的难题［1-2］.将风电的影响纳入电网调度运行成为研究热点.文献［3］提出将风电与系统运行和减排CO2等问题结合起来建立综合效益评估模型，文献［4］提出在风电场控制中引入调度员指令的影响，文献［5］在风火联合系统的机组组合和调度运行中考虑了风电的影响，文献［6］讨论了高比例风电系统的机组组合与备用容量优化问题，文献［7］总结了波动性电源在多时间尺度的波动性、随机性特点.中国学者也提出了大型集群风电有功智能控制系统监控软件设计方案［8］和含风电电网的调度自动化系统设计方案［9］.针对风电／光电的随机性、波动性特点，建立预测预控的可再生能源调度新模式成为电网运行的未来趋势.所谓预测，即在传统负荷预测的基础上，增加可再生能源的发电功率预测，从而建立未来某运行时段的电源和负荷的预测数据集作为电网运行的依据；所谓预控，即建立基于预测数据集的预想性运行方案和控制策略.此外，考虑到风电／光电的能量密度低，场站覆盖地域较传统火电厂要大很多，必须考虑其空间地域影响和不同时间尺度的影响.因此，建立基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度体系，是含较高比例可再生能源发电的未来电网调度的发展趋势.1 中国风电的波动性和随机性统计分析中国按照“建设大基地、融入大电网”的方式，推进风电的规模化发展，逐步形成了甘肃酒泉地区、新疆哈密地区、河北北部、吉林西部、内蒙西部、内蒙东部、江苏东部、山东等8个千万kW级风电基地.大规模风电接入电网后，在向电网提供清洁能源的同时，有功出力的波动性、不可控性也给电网的运行带来的巨大压力. 1.1 风电的年变化特点以华北京津唐地区为例，风场各个月的发电量如图1所示.图1 2010年1月-2011年8月华北风电月发电量Figure 1 Monthly generated energy of wind farms in North China during 2010，01-2011，08可以看到，风电出力具有很强的波动性与随机性，风电容量变化具有明显的季节性，与风电总装机容量相比存在比较大的差距.一般在夏季（6-9月），风电发电量偏低，而其他季节风电发电量较高，需要说明的一点是，冬季（2月）受限电因素干扰，风电发电量反而降低.1.2 风电的日变化特点风速随昼夜的更替产生有规律的变化，白天气温高，夜间气温低，风速也随着气温的升降而不断变化.风机处于近地面层，正常的风速日变化是午后最大，此后逐渐减小，到清晨最小，日出后风速又随着增强，白天风速变化较夜间快的多，所以风速时间序列在一定程度上表现出日周期性.文献［10］给出了中国6大风电基地在2009年1，4，7和10月份日出力变化情况，如图2所示.1.3 风电的反调峰特性由于风电日变化的特殊性，大容量风电并网运行后给系统调峰也带来了较为明显的负面影响，主要体现：①大规模风电接入导致电网等效负荷峰谷电网调峰困难，被迫限制风电出力.某地区风电分别起反调峰（峰谷差增加）和正调峰（峰谷差减小）作用时的风电出力以及负荷、净负荷波动曲线分别如图3，4所示.差变大，客观上需要增大调峰容量；②风电的反调节特性进一步加大了对系统调峰容量的需求.调峰问题是制约中国风电大规模并网的主要矛盾之一.如目前中国风电所占比例最高的吉林电网，调峰问题突出.在冬季夜间的低负荷、大风时段，风电出力大，图2 6大风电基地2009年典型月份的风电日出力曲线Figure 2 Daily wind power output curve of 6wind zones during typical months in 2009图3 风电起反调峰作用的典型日负荷、净负荷、风电出力曲线Figure 3 Typical daily load，net load and wind power output curves while wind farms have active effect on peackload regulation of system opeartion图4 风电起正调峰作用的典型日负荷、净负荷、风电出力曲线Figure 4 Typical daily load，net load and wind power output curves while wind farms have passive effect on peackload regulation of system opeartion1.4 相关性与平滑效应为衡量风电的波动，定义风电出力变化率（波动率）为风电出力变化占风机额定容量的百分比，即式中ρ%表示风电出力变化率；P（t＋T）表示t＋T时刻的风电出力；P（t）表示t时刻的风电出力；Pbase表示风机额定容量，对于不同的时间尺度，T对应不同的数值.华北某风场内风机输出功率波动绝对值的累加概率分布如图5所示.图5 风电功率波动率绝对值的累加概率分布Figure 5 Cumulative probability distribution of variable ratio absolute value of wind power从图5中可以看到，随着风机数量的增加，对于同一出现概率，相应的秒级功率变化率减小，说明随着风机数量的增加，总体出力波动性减弱.随着风电装机容量的增加以及分布区域的变广，风电出力的平滑效应使得总体波动减弱，这是中国内陆并网风电基地的一般性统计规律.2 风电大规模接入对系统调度的影响分析1）从电力系统运行观点看，风力发电与常规发电的不同主要原因［11］.①风力发电的风资源不稳定，而常规发电厂的煤、油、气、水及核燃料供给相对比较稳定.②单台风力发电机容量较小，其有功和无功功率输出调节控制比较困难，特别是受风条件的限制，一般不能进行增加功率输出的调节；常规发电厂的有功和无功功率输出可在大范围内灵活调节.③风电可以预测，但风电的预测难度大，且预测精度不高，会使电力系统中机组出力的最优分配复杂化.④系统中不稳定的风电的增加，电网备用也要增加.电网中无风电接入时，负荷消耗功率由常规机组承担，系统备用仅需考虑负荷的波动；有风电接入时，负荷消耗由常规发电机组和风力发电机组共同承担，系统备用除了考虑负荷波动还要考虑风电的波动，结果可能两者相加或相消.2）在不同时间尺度上，风电的接入都会给常规调度运行工作带来影响.①在日内尺度上，大规模风电接入导致AGC调节容量需求难以确定，系统调频难度增加，电压波动范围增大.②在日前尺度上，间歇式能源需优先调度，常规电源日前计划曲线难以有效执行.此外，系统备用容量难以优化，若备用容量太大导致机组负荷率低，间歇式能源接纳能力低；若备用容量太小，系统安全可靠运行受到威胁.③在中长期尺度上，由于间歇式能源长期发电量不能准确预知，常规电源年、季、月度发电量计划不确定度增大，而常规电源检修安排优化则相应受到影响.因此，现有调度技术支持系统难以全局优化最大限度消纳间歇式能源，需要充分考虑风电大规模接入后电网-波动电源-（传统）可控电源之间的新型“网源协调”调度机制.3 电网-波动电源互动调度运行机制基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度技术，核心是适应中国风电大规模开发利用的技术思路，形成智能电网体系下的电网-波动电源互动运行机制，具体包括功率预测和预控调度两方面.3.1 多尺度风电功率综合预测及其关键技术1）风电功率预测是新型网源互动调度运行机制的技术基础.多尺度风电功率综合预测的3个核心技术功能：①风资源多时空分布特性分析.主要功能是对风电随机性、空间聚集效应进行统计分析，掌握风资源变化规律.②数值天气预报（Numeric Weather Prediction，NWP）.主要功能是基于微气象学的物理模型，预测风资源变化趋势.③风电机组／风电场风转电功率模型.这部分是沟通风资源特性与风电出力特性的桥梁，初期可根据风机设备厂商提供的标准曲线开展分析，但随着运行周期加长，应当根据实际风电场运行情况建立风场的风电功率特性曲线.风电功率预测在电力系统的规划、计划、调度各个时间尺度都具有关键的作用.电力系统规划／计划／调度功能对风电功率预测的时长、区域和分辨率要求如表1所示.表1 风电功率预测在新能源调度系统不同功能中的功能指标要求Table 1 Function requirements of wind power prediction in different operation functions of new energy dispatching system全网很高阻塞管理功率 1～6h 15min 区域很高调峰／发电计划功率 24～48h 1h（1 5min）全网／区域高运行方式／检修计划功率（峰谷值） 1a —全网较高电网规划电量数年～数10年—用途类型预测时长分辨率预测范围精度要求调频功率 1～6h 15min全网较高2）风电功率预测的5项关键技术：①风资源数值模拟及降尺度技术.着重解决空气动力学方程建模及其降维问题.②数值天气预报同化技术.着重解决动力学方程组初值场问题.③风电集群时空效应建模.着重解决风电功率的随机特性和风电场多风电机组的时空聚集效应.④多预测模式集合优化技术.着重解决高维动力学方程组的初值场混沌问题，通过综合预测方式来提高预测精度.⑤预测误差模型及综合评价体系.着重通过后评价形成预测技术闭环体系，提高预测精度.3.2 基于预控的多时空尺度调度及其关键技术多时空尺度调度的核心在于时间、空间和目标3个尺度的协调优化.从时间尺度而言，要覆盖日内、日前到中长期的全过程；从空间尺度而言，要兼顾风机单机到风电场，到场群的波动特性积聚效应，在地区、省级和地区电网实现网源协调；从目标尺度而言，要兼顾调频安排、备用容量的优化，减少弃风弃光，提高可再生能源电源的消纳能力.而采用预控技术，即将风电功率预测信息纳入常规调度技术和控制策略中，例如：日前机组组合、AVC、AGC等，从而有效降低风电波动性的影响.基于预控的多时空尺度调度的5项关键技术：①特性机理.着重研究波动性能源发电监测技术、运行特性及影响机理.②模型方法.着重研究波动性能源发电多时空尺度调度策略与模型方法.③消纳体系.着重研究波动性能源发电多区域逐级消纳框架体系与协调决策技术；④仿真研究.着重研究波动性能源发电多时空调度决策仿真技术；⑤调度技术支持系统.包括实时监测系统、发电调度模型、分析方法及决策支持系统.4 结语中国风电／光电等波动性能源发电的大规模并网，其波动性、随机性与传统电源具有完全不同的变化特性，给电网的调度带来了深刻的影响.建立基于功率预测的波动性能源发电的多时空尺度调度体系，是含较高比例可再生能源发电的未来电网调度的发展趋势.多尺度风电功率综合预测技术是关键基础，而基于预控的多时空尺度调度关键技术是关键途径.参考文献：［1］朱凌志，陈宁，韩华玲.风电消纳关键问题及应对措施分析［J］.电力系统自动化，2011，35（22）：29-34.ZHU ling-zhi，CHEN Ning，HAN Hua-ling.Key problems and solutions of wind power accommodation［J］.Automation of Electric Power Systems，2011，35（22）：29-34. ［2］Yuri V Makarov，Clyde Loutan，Jian Ma，et al.Operational impactsof wind generation on california power systems［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2009，24（2）：1 039-1 050.［3］Eleanor Denny，Mark O’Malley.Wind generation，power system operation，and emissions reduction［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2006，21（1）：341-347.［4］Rogério G de Almeida，Edgardo D Castronuovo，J A PecasLopes.Optimum generation control in wind parks when carrying out system operator requests［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2006，21（2）：718-725.［5］Bart C Ummels，Madeleine Gibescu，Engbert Pelgrum，et al.Impacts of wind power on thermal generation unit commitment and dispatch ［J］.IEEE Transactions on Energy Conversion，2007，22（1）：44-51. ［6］Aidan Tuohy，Peter Meibom，Eleanor Denny，et al.Unit commitment for systems with significant wind penetration［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2009，24（2）：592-601.［7］Erik Ela，Mark O’Malley.Studying the variability and uncertainty impacts of variable generation at multiple timescales［J］.IEEE Transactions on Power Systems，2012，27（3）：1 324-1 333.［8］王阳，李晓虎，许士光，等.大型集群风电有功智能控制系统监控软件设计［J］.电力系统自动化，2010，34（24）：69-73.WANG yang，LI Xiao-hu，XU Shi-guang，et al.A design scheme of monitoring software for large clusters of wind power active intelligentcontrol system［J］.Automation of Electric Power System，2010，34（24）：69-73.［9］冯利民，范国英，郑太一，等.吉林电网风电调度自动化系统设计［J］.电力系统自动化，2011，35（11）：39-43.FENG Li-min，FAN Guo-ying，ZHENG Tai-yi，et al.Design of wind power dispatch automation system in Jilin Power Grid［J］.Automation of Electric Power System，2011，35（11）：39-43.［10］Dayang Yu，Jun Liang，Xueshan Han，et al.Profiling the regional wind power fluctuation in China［J］.Energy Policy，2011，39：299-306. ［11］周双喜，鲁宗相.风力发电与电力系统［M］.北京：中国电力出版社，2011.。
风电场出力特性及其不确定性的对策分析
风电场出力特性及其不确定性的对策分析洪翠;温步瀛;陈群;江岳文【摘要】通过福建省某沿海风电场的出力数据,验证了风电出力变化的波动性及随机特性,将风电出力并入电力负荷,分析了风电并入后对于电力负荷变化特性的影响,并分别从电网与风电自身的角度出发,讨论了有效应对风电功率的不确定性措施,包括风电出力预测、储能手段以及风电机组自参与调频等.%This paper, first of all, validates and analyzes the fluctuations and stochastic characteristics of wind power output based on the data from a certain wind farm in the coastal area in Fujian, and then explores the effects of wind power integration on the power load characteristics, and discusses possible measures for effectively responding to the wind power uncertainty from point of view of both power grid and wind power itself. These measures include accurate wind power forecasting and suitable energy—storage and self—adjustment of frequency by the wind power generator.【期刊名称】《电网与清洁能源》【年(卷),期】2012(028)011【总页数】4页(P65-68)【关键词】风电场出力;不确定性;风电功率预测;储能手段;自调频控制【作者】洪翠;温步瀛;陈群;江岳文【作者单位】福州大学电气工程与自动化学院,福建福州 350012;福州大学电气工程与自动化学院,福建福州 350012;湖北工业大学电气电子工程学院,湖北武汉430068;福州大学电气工程与自动化学院,福建福州 350012【正文语种】中文【中图分类】TM614为保证风电并网后电力系统运行的稳定及电能质量，需采取有力措施应对风能固有随机特性造成的风电场出力不确定性。
基于多尺度分析的风电场开发与管理优化
基于多尺度分析的风电场开发与管理优化Introduction以绿色低碳环保为目标的风电发电产业在当前大力发展，风电场凭借其异常清洁的发电模式，一直以来都是绿色环保的代表性行业之一。
在风电场开发与管理的过程中，如何实现优化管理和开发成为风电可持续发展的关键所在。
本文将从多尺度分析入手，探究如何进行风电场开发的多尺度分析，并据此获得未来的管理优化模式，提高风电场的可持续发展水平。
Chapter One：多尺度分析的基本概念多尺度分析是现代科学中一个重要的研究方向。
其主要研究对象是物质和信息的多尺度结构与多尺度性质，研究方法既有计算模拟方法，也有实验观察方法。
作为一种多学科交叉的技术手段，多尺度分析兼具基础研究和应用研究的特点。
在风电场开发与管理上，多尺度分析能够融合多个视角和方法，对风场的多个层次、多个方面进行全方位地分析和诊断，为科学决策提供重要的支持。
Chapter Two：多尺度分析在风电场开发中的应用1. 多尺度分析在风能资源评估中的应用多尺度分析可通过分析气象数据、建模等手段，对风能资源进行精细化评估。
从局部尺度到全局尺度，将评估精度提升到最高。
2. 多尺度分析在风力发电设备设计中的应用基于多尺度分析，可以检测风机叶片、塔架以及转子等主要部件受力情况，实现对风机的进一步优化改进。
3. 多尺度分析在风电场运维管理中的应用多尺度分析能够全方位综合评估整个风电场的运行状态，提高电能转化效率，降低维护成本，最大限度地提高风机发电效益。
Chapter Three：风电场开发与管理优化的建议1. 智能化运维通过互联网技术，结合大数据分析模式，建立智能化的运营监控平台，在风电场全生命周期内实现数据的实时管理和监控，通过对数据的多维度分析推进运营管理的优化。
2. 优化设计与改进针对风电场设计、建造以及运维的全流程进行优化改进。
通过提高设备智能化程度、系统性化设计以及标准化运维，优化风电场的建设与生命周期运营成本。
大型风电基地风电波动特征分析 杨志旗
大型风电基地风电波动特征分析杨志旗发表时间：2017-11-15T20:00:49.203Z 来源：《电力设备》2017年第21期作者：杨志旗[导读] 摘要：风电可信容量是评估风电能够替代常规机组计入电力平衡的关键参数，即指具有一定置信概率的风电容量。
(国电电力宁夏新能源开发有限公司宁夏银川 750000)摘要：风电可信容量是评估风电能够替代常规机组计入电力平衡的关键参数，即指具有一定置信概率的风电容量。
基于电力系统安全性考虑，在电力规划中，风电对系统电力平衡以及作为基荷电能的贡献需要合理确定。
为科学合理确定风电参与电力平衡的比例，国内外学者针对风电可信容量做了大量研究工作；风电峰谷系数反映了风电日变化波动幅度特性。
采用概率方法建模得到风电出力时序曲线，利用风电出力和负荷时序曲线分析系统负荷波动及其与风电波动叠加后系统峰谷差的大小与分布规律，并据此建立了确定系统接入风电前后调峰容量需求变化的评价指标。
关键词：风电外送；波动特征；风电容量系数1精细数值模拟和数据处理1.1中尺度数值模式设置和观测数据处理模拟区域为宁夏地区，中尺度气象模式WRF采用4重嵌套，水平分辨率分别为27、9、3和1km，第4重嵌套的水平网格点数为291×221，垂直层为30层，其中离地200m高度以下为9层。
模式初始和边界条件采用NCEP水平分辨率0.5°×0.5°的再分析资料。
模式物理过程参数化设置：微物理过程采用Ferrier(newEta)microphysics方案，长波辐射采用Rrtm方案，短波辐射采用Dudhia方案，近地层过程采用Monin-Obukhov方案，陆面过程采用UnifiedNoahland-surfacemodel方案，边界层过程采用YSU方案。
因模拟区内具备同步观测的4个测风塔数据完整率最高的时段为2009年9月1日—2010年8月31，因而模拟试验时段确定为相同时段。
2012CB215100-G大规模风力发电并网基础科学问题研究
2012CB215100-G大规模风力发电并网基础科学问题研究项目名称：大规模风力发电并网基础科学问题研究首席科学家：袁小明华中科技大学起止年限：2012.1-2016.8依托部门：教育部一、关键科学问题及研究内容本项目针对风力发电出力的强波动性、出力动态特性的功率弱支撑性/同步强随动性/暂态弱生存性等特点，结合我国风电大规模高集中开发模式的特点，以保障电力系统供电充裕性和运行安全稳定性为目标，集中解决以下两个关键的科学问题：科学问题一：含波动性和不确定性风电电力系统的电源规划和运行调度理论与方法围绕科学问题一，研究以下两个内容：（1）大规模高集中度风电场出力多时空尺度爬坡特征分析、预测与控制针对大规模高集中度风力发电所在的地理区域，构建历史和实时的气象及出力数据平台；研究风电场之间的出力相关性，揭示区域风电出力多时空尺度爬坡特征的规律；提出爬坡事件概率分布的预测理论和方法，实现出力爬坡预警；基于风机出力的有限度可控性，提出区域风力发电出力爬坡有限度控制的理论和方法。
（2）含大规模高集中度风电的电力系统电源规划/调度与供电充裕性基于风力发电出力的多时空尺度爬坡特征，建立电力系统容量与灵活性一体化的规划和运行调度理论和方法；研究有效评估风力发电容量臵信度的理论和方法，提出计及常规电源有效爬坡能力和灵活性的系统充裕性理论和指标体系；基于爬坡预测误差的不确定性，研究满足灵活性需求的电源滚动优化调度理论和方法；探索风力发电地理分布集中度、跨区域平衡、多种资源联合调度（如：负荷需求响应、电动车充放电调度）等因素与常规电源灵活性需求相互影响的规律。
科学问题二：含弱支撑性/强随动性/弱生存性风电电力系统的控制和保护理论与方法围绕科学问题二，研究以下三个内容：（3）远距离大规模风电的有功/无功功率控制与电力系统频率及电压稳定研究远距离大规模风电的有功控制与系统频率、无功控制与系统电压的相互作用规律。
考虑风力机转动惯量的风速约束及转速可控性，探索风力机虚拟惯量的控制和优化理论，保障含大规模风电的电力系统频率稳定。
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大规模高集中度风电场出力多时空尺度爬坡特征分析、预测
与控制
摘要：风电功率爬坡事件越来越影响风力机在电网中的运行，随之而来的爬坡事件预测问题成为国内外新的研究热点。
综述了风电功率爬坡事件的研究背景、定义和特征，建立了考虑频率偏差量的含风力机的准稳态潮流计算模型，将频率偏差量和滑差修正量引入雅可比矩阵中进行含风力
机的潮流计算，采用两种频率偏差指标PRESF指标和APRESF 指标对爬坡事件进行预测。
将所述预测模型应用于5节点和10机39节点系统进行算例仿真，对结果的对比分析验证了该方法的有效性。
关键词：频率偏差风电功率爬坡事件预测模型准稳态潮流
"The Analysis，Forecasting and Control of Wind Power Ramp Characters with Large-scale，High Concentration and Multiple Spatial and Temporal Scales "General Technology Report
Sun Yuanzhang Cui Mingjian Ke Deping Gan Di
（School of Electrical Engineering，Wuhan University）
Abstract：Wind power ramp events influenced the wind machine operation in power system more and more. Ramp
events prediction problem becomes a new research hotspot at home and abroad. Research background，definitions and characteristics are summarized with respect to ramp events in this paper. Quasi steady state power flow calculation model is established with wind machine considering the constraint of frequency deviation value. Frequency deviation value and slip correction value is introduced into the Jacobi matrix to calculate the power flow. Two kinds of PRESF and APRESF index are adopted to forecast the ramp events considering the frequency constraint. The proposed forecasting model was applied to 5 nodes and 10 generators 39 nodes system for the validation simulation. The results verified the validity of the method with comparison and analysis.
Key Words：Frequency constraint；Wind power generation；Prediction model；Quasi steady power flow 阅读全文链接（需实名注册）：http：
///xiangxiBG.aspx？id=48231&flag=1。