风速概率分布参数预测及应用
风电场风速概率分布参数计算方法的研究
风电场风速概率分布参数计算方法的研究摘要：风电场的实际发电量主要受局部风的各个方面的特性影响。
风速对风电质量和电力系统的正常运行有很大的影响，风速具体数据的预测对风电场的市场发展具有重要意义。
因此，相关预测方法的发展呈现出活跃的趋势。
关键词：风速预测；人工神经网络;小波预测模糊逻辑方法随着社会的不断发展，人们的资源消耗也在增加。
因此，绿色能源获取模式目前符合环境保护和资源获取的精神，而风力发电是非常有代表性的性例子。
如果能够准确地预测风速，则可以提前知道未来发电量的变化，并且可以针对各种趋势及时进行调整，这对于发电厂的发展非常重要。
本文主要旨在介绍多种不同的预测方法，解释不同方法的特征，并帮助植物在使用不同方法时具有更科学的基础。
1一些基本的风速预测方法从空间的角度来看，风速的安排通常是不规则的，并且表现出较大的波动，在此功能下，通常难以通过建立适当的物理模型来对其进行解释和准预测。
从分析时间的角度来看，风速时间序列中包含趋势和随机分量，趋势分量主要是大气条件下的连续稳定，随机分量受大气运动的影响更大，因此存在无法从以前的数据中获得的特征。
预测结果中发生错误。
总之，风的规律分为物理数据和历史数据的统计方法。
1.1神经网络法风速的变化受各种自然因素的影响，例如气候背景，地形，陆地和海洋分布，并且风速在时间分布方面具有不确定性和不连续性。
但是，风速仍然具有很强的变化特性。
通常，月平均风速的空间分布与引起风速的气候背景，地形以及陆地和海洋分布直接相关。
例如，以内蒙古的风场为例，风的高度为1000-2000米，气候条件主要是温和的大陆性季风气候。
夏季（6月至9月），秋季和冬季和春季（10月至1月）的风速很小。
5月2日）风速相对较高。
因此，在预测风速之前，需要充分考虑风速中风速变化的特性。
1.1.1方法简介众所周知，人类最神奇的系统是神经系统，可以通过实际工作通过使用神经系统的相关属性通过特殊的拓扑结构模拟神经网络的某些属性来构建。
weibull分布风速模型基本构成参数及其作用。
在进行深入探讨Weibull分布风速模型基本构成参数及其作用之前，我们先来简单了解一下Weibull分布。
Weibull分布是由瑞典数学家瓦尔德玛·魏布尔于1951年提出的，用来描述风速、风力等自然现象的统计分布。
1. Weibull分布的基本特征Weibull分布是一种连续概率分布，其密度函数为：\[ f(x;\lambda,k) = \frac{k}{\lambda}\left(\frac{x}{\lambda}\right)^{k-1} e^{-(x/\lambda)^k} \]其中，\( x>0 \)，\( \lambda>0 \)为比例参数，\( k>0 \)为形状参数。
Weibull分布的平均值、方差和标准差分别为：\[ \text{E}[X] = \lambda \Gamma(1+\frac{1}{k}) \]\[ \text{Var}[X] = \lambda^2 \left[ \Gamma(1+\frac{2}{k}) -(\Gamma(1+\frac{1}{k}))^2 \right] \]\[ \text{Std}[X] = \lambda \sqrt{\left[ \Gamma(1+\frac{2}{k}) - (\Gamma(1+\frac{1}{k}))^2 \right]} \]其中，\( \Gamma \)为Gamma函数。
2. Weibull分布的构成参数Weibull分布的构成参数包括比例参数\( \lambda \)和形状参数\( k \)。
比例参数\( \lambda \)反映了分布的尺度，它决定了分布的位置，即控制了平均值的大小。
形状参数\( k \)决定了分布的形状，描述了分布的偏斜性。
当\( k>1 \)时，分布呈现右偏态，当\( k<1 \)时，分布呈现左偏态，当\( k=1 \)时，分布呈现对称性。
3. Weibull分布的作用Weibull分布在风能、风电等领域得到了广泛的应用。
风速及分布
蒲福风级（Beaufort scale）英国人弗朗西斯·蒲福在1806年对风进行分级，用以表达风力大小。
根据风对地面物体或海面的影响程度而，按强弱将风力划分为0到12，共13个等级，即目前世界气象组织所建议的分级。
后来到20世纪50年代，人类的测风仪器的发展使人们发现自然界的风力实际可以大大的超过12级，于是就把风力划分扩展到17级，即总共18个等级。
104-117 Violentstorm 遮掩中型船只；白沫被风吹成长片在空中摆动，遍及海面，能见度减低。
普遍损坏。
64或以上/ 118或以上飓风Hurricane14+极巨浪: 海面空气中充满浪花以及白沫，全海皆白；巨浪如江倾河泻，能见度大为减低。
陆上少见，建筑物普遍严重损坏。
64-71/ 118 -132飓风Hurricane14+极巨浪: 海面空气中充满浪花以及白沫，全海皆白；巨浪如江倾河泻，能见度大为减低。
陆上少见，建筑物普遍严重损坏。
72-80 / 133-149飓风Hurricane14+ 极巨浪: 海面巨浪滔天，不堪设想。
陆上难以出现，如有必成灾难。
81-89 / 150-166飓风Hurricane14+ 极巨浪: 海面巨浪滔天，不堪设想。
陆上难以出现，如有必成灾难。
90-99 / 167-183飓风Hurricane14+ 极巨浪: 海面巨浪滔天，不堪设想。
陆上难以出现，如有必成灾难。
100-108 / 184-201飓风Hurricane14+ 极巨浪: 海面巨浪滔天，不堪设想。
陆上难以出现，如有必成灾难。
109以上/ 202以上飓风Hurricane14+ 极巨浪: 海面巨浪滔天，不堪设想。
陆上难以出现，如有必成灾难。
风速v和蒲福风力等级B有如下的关系式：现代大型风电机一般在微风（5米/秒）情况下开始启动发电，在大风（13米/秒）的情况下达到额定功率，在暴风（25米/秒）的情况下还可以无危险的发电；超过这个风速，风电机一般都会自行关闭，进行过载保护。
风电场风速概率Weibull分布的参数估计研究
风电场风速概率Weibull分布的参数估计研究杨富程;韩二红;王彬滨;刘海坤;黄博文【摘要】风电场风速概率分布是描述风能特征的主要指标,其准确程度直接影响风电场风能资源的评估结果.主要介绍了两参数威布尔分布的极大似然估计法、最小二乘估计法和WASP估计法3种风速概率分布参数的估计方法.通过对四川广元地区低风速区域测风塔实测数据分析,结果表明,极大似然估计法与实测数据统计结果最为接近,拟合效果良好;Weibull参数c、k存在相对较为明显的季节变化;尺度参数c值随高度呈现幂指数形式,形状参数k值随高度呈现二次函数形式变化特征,在80～90 m高度左右,曲线出现拐点,k值取得最大值.【期刊名称】《江西科学》【年(卷),期】2019(037)002【总页数】7页(P264-269,299)【关键词】Weibull分布;概率分布;形状参数;尺度参数;参数估计【作者】杨富程;韩二红;王彬滨;刘海坤;黄博文【作者单位】四川电力设计咨询有限责任公司,610041,成都;四川电力设计咨询有限责任公司,610041,成都;四川电力设计咨询有限责任公司,610041,成都;四川电力设计咨询有限责任公司,610041,成都;四川电力设计咨询有限责任公司,610041,成都【正文语种】中文【中图分类】TM6140 引言随着世界工业经济的快速发展，化石能源燃烧排放出的大量温室气体导致全球气候发生巨大变化，已经严重危害到人类生存环境和健康安全[1]。
因此，可再生能源已成为解决能源与环境问题的主要途径之一，其中风力发电相比其它形式的可再生能源，因具有技术较为成熟、成本相对较低、对环境影响小等优势，成为世界各国大力发展可再生能源关注的重点之一[2]。
国家能源局在新能源“十三五”规划中提出“至2020年，我国风电装机容量将达到2.1亿kW以上，风电价格与煤电上网电价相当”。
同时，伴随着IV类复杂地形区域风资源相对较差及风电上网补贴电价不断下降的状况，准确评估风电场的经济性尤为关键。
风电场风速概率分布参数计算新方法
重 要 指标 之 一 。在 认 为 风 电场 风 速 服 从 双参 数 韦 布 尔 （ ｉｕ１分 布前 提 下 ， 了 提 高 参 数 计 算 精 度 ， 智 能 Ｗｅ ｌ ｂ ） 为 从
化 的 角度 提 出尝 试采 用 改 进 的微 粒 群 算 法对 Ｗｅ ｕｌ 参 数 进 行 建 模 和 优 化 。 由此 参 数 估 算 能 直 接 反 映 出 ｉ ｌ双 ｂ
ｏ ｐｍ ｅ ａ ｕｅ Ｉ ｒ ｅ Ｏ ｉ ｐ ｏ ｅ ｃ ｍ ｐｕ ａ ｉ ｒ ｃ ｓｏｎ ｏ ａ ｍ ｅ ｅ ｓ， ｅ ｃ ｍ ｐｕ ａ ｉ ｅ ｈ ｄ ｗ ａ ｏ ｓ ｄ ｎｔ ｖ ｌ ． ｎ ｏ ｄ ｒ ｔ ｍ ｒ ｖ ｏ ｔ ｔｏｎ ｐ ｅ ｉ ｉ ｆ ｐ ｒ ｔ ｒ ａ ｎ ｗ ｏ ｔ ｔｏｎ ｍ ｔ ｏ ｓ ｐｒ ｐｏ ｅ
关 键 词 ： 电场 ； 风 风速 概率 分 布 ； 布 尔分 布 ； 进 微 粒群 算 法 韦 改
中 图分 类号 ： ＴＭ８ １ 文 献 标 志码 ： Ａ 文章 编 号 ： ０ ３ ８ ３ （ ０ １ ０ — ０ ６ ０ １ ０— ９ ０ ２ １ ）１０ ４— ６
Ｎｅ Ｃｏ ｐｕ ａ ｉ ｎ Ｍ ｅ ｈｏ ｆ Ｗ ｉ ｄ Ｓ ｅ ｏ ａ ｉｉｙ ｗ ｍ ｔ ｔｏ ｔ ｄ ｏ ｎ ｐｅ ｄ Ｐｒ ｂ ｂ ｌｔ
陈 国初 ， 杨 维 ，张延 迟 ， 余 法 徐
（ 海 电机 学 院 电气 学 院 ，上 海 ２ ０ ４ ） 上 ０ ２ ０
摘 要 ：风 能 资 源评 估 关 系 到 风 电的 经 济性 和开 发 价 值 ， 个 地 区 的风 速 概 率 分 布是 该 地 区 风 能 资 源 状 况 的 最 一
Ｄ ｉｔ ｉ ｕ ｉ ｎ Ｐａ ａ ｅ ｅ ｓ ｉ ｉ ｄ Ｆａ ｍ ｓ ｒ ｂ ｔｏ ｒ ｍ ｔ ｒ ｎ Ｗ ｎ ｒ
风速概率分布估计和风能评估2016翻译最终版
风速概率分布估计和风能评估2016摘要风能的统计特征以及合适的风力发电机组的选择对于有效评估风力发电潜力和设计风电场至关重要。
本研究以中国中部四个地点为例，对风速概率分布的流行参数和非参数模型以及这些模型参数的估计方法（广泛使用的方法和随机启发式优化算法）进行了比较。
仿真结果表明，非参数模型在拟合精度和操作简便性方面优于所有选定的参数模型，随机启发式优化算法优于广泛使用的估计方法。
本研究还回顾和讨论了文献提出的六个功率曲线以及风能潜在评估过程中涡轮机之间相互唤醒效应引起的功率损耗。
评估结果表明，功率曲线的选择影响风力涡轮机的选择，考虑相互唤醒效应可能有助于优化风能评估中的风电场设计。
目录1 介绍 (1)2 以前的工作概述 (2)2.1 风速分布函数概述 (2)2.2估计方法概述 (4)3 数据收集和简要分析 (5)4 风速分布突变试验 (5)4.1 Mann-Whitney U检验 (5)4.2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验） (6)5 参数模型和非参数模型 (6)5.1 常规分布 (6)5.2 用于估计参数的方法 (6)5.2.1 时刻法（MM） (6)5.2.3 最小二乘估计（LSE）法 (6)5.2.4 最大熵原理法（MaxE） (6)5.3非参数模型 (7)5.4杜鹃搜索（CS）算法 (7)6 仿真比较结果 (7)6.1 评价标准 (7)6.2 突变试验分析 (8)6.3 分析估算结果 (8)6.3.1 分析参数模型 (8)6.3.2 参数和非参数建模的比较 (9)7 风能评估 (10)7.1 风力密度的计算 (10)7.2 风力发电机效率 (10)7.3 计算因素 (10)7.4 风电场风电损耗估算 (10)7.5 风能计算与分析 (11)8 结论 (12)1 介绍由于社会，经济和工业的快速发展，中国对能源的需求正在急剧增长。
化石燃料在中国的能源消耗中起着关键作用。
联合条件下风力发电风速预测
联合条件下风力发电风速预测田丽;邓阅【摘要】风速性质直接影响风力发电的功率，确定性预测在很多方面无法满足当前需要，而概率性预测比较符合实际，具有更强的实用性．采用以当前时段实测风速和下一时段预报风速为联合条件的离散预报误差概率统计模型（forecasterrorprobabilitydistribution，FEPD），从而预测短时（功率预测前几小时）风速，通过得到风速数据，在短时时段覆盖内，就能够预测风力发电的功率．实例证明，以风速为基础从而预测风力发电功率是一种有效的方法．%Abstract=The power of wind energy is directly influenced by the properties of wind speeds. Compared with the deterministic prediction, which can't meet the current demand in many aspects, probabilistic forecasting is practical and of strong practicability. In order to forecast the short-term (a few hours be- fore power prediction) wind speeds, the paper employs discrete FEPD based on the joint condition which contains the real-time wind speed and predicted following wind speed. According to the wind speeds data obtained,the power of wind energy within a short period of time can be predicted, h's a kind of effective method to forecast the wind energy power based on the speed of the wind.【期刊名称】《安徽工程大学学报》【年(卷),期】2012(027)003【总页数】3页(P45-47)【关键词】风速;风力发电功率;短时;联合条件概率分布【作者】田丽;邓阅【作者单位】安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000;安徽工程大学电气工程学院,安徽芜湖241000【正文语种】中文【中图分类】TK81随着可持续发展的不断深入，新能源的开发与使用已经成为迫切的现实需要.风力发电这种新能源的使用，使得电力系统有了新的能量进入.随着风电在电网中容量逐渐变大，风电的随机性、不可控性、反调峰性等诸多弊病越来越成为电网稳定的不安定因素，给电力系统带来越来越大的困扰，使得风速和风电功率（wind speed and wind power，WSWP）预测变得越来越重要［1］.用确定性预测方法来做风速和风电功率预测，缺少灵活性，缺乏对经常变化的风速的控制力，使得效果不佳.相比较而言，概率性的预测方法则大大增加了灵活性、控制力度，在风电可靠性和电网调度等方面更加有意义［2］.本文采用联合条件分布，以当前时刻和下一时刻的预测值一同进行分析计算，得到较全面的全局预测结果，相比较更加具有实用价值.1 WSWP联合条件概率模型建立采用一种联合概率建模的方式，主要针对误差的概率分布做分析，对实际比较有意义.以t和t＋1为当前时刻与下一时刻的下标量，那么当前时刻和下一时刻的风速为vt和vt＋1，在t时刻对t＋1时刻的预报风速为vf［3］.我们的建模思路是，以vf为条件预报误差分析得到t＋1时刻某一个风速值的概率为f，再以vt风速波动中相同值的概率为r，那么联合这两个概率的分布得到s＝a1f＋a2r，s为联合分布下误差值的概率，a1、a2为相对于前两个情况下的两个权重因子.得到一个时变的、基于联合条件的概率性模型（见图1）.由图1可知，风电的功率预测与风速的关系十分紧密，能够完成风速的分析预测，那么，对于风电功率的预测问题就不大了.2 风速预报误差概率分布应用时间序列ARMA［5］做的非朴素预测方法得到的下一时刻预测风速值，但是，由于风速的波动性预测不一定保证数据的准确性，为了形成联合条件的概率分布，需要把数值量转化为统计量.那么应用预报误差的概率分布，使得时间序列ARMA 预测的数值与实测数据进行比对，形成新的概率分布.设风速预报误差f＝vt＋1－vf，统计一段时期内某vf值下出现不同f值的频率，形成以vf为条件的、不同vt ＋1值（统计的物理量为发f）的经验概率分布.图1 系统建模流程图如图2所示，用时间序列ARMA模型所做的预测曲线与实测的数据曲线重合度，据图2对预报误差做一个概率性统计.以区间取值定义f的概率，以－2、－1、0、1、2为分界点，把值域分为5个概率值，分别对应f的概率值（见表1）.由表1可知，ARMA所做的预测，f在±10以外的概率不足0.1，在0附近的概率有0.61，±10以内的部分误差也只有0.3，以vf对vt＋1所做的单条件分析也具有现实意义.图2 时间序列预测vf与实测值vt＋1比对图表1 时间序列预测误差统计f概率值概率统计 vf－vt＋1f概率值概率统计 vf－vt ＋1区间估计－2 0.05 （－∞，－10）区间估计1 0.18 （5，10）－1 0.12 （－10，－5）0 0.61 （－5，5）2 0.04 （10，＋∞）3 风速波动概率分布风速波动分布实际上是下一时刻风速变化导数的分布［4］.与预报误差分布统计方法相似，波动分布也采用分区间统计.我们设风速波动r＝vf－vt＋1，我们统计一段时期内，相同vf情况下，不同vt＋1相关是r的概率分布.风速波动的相关统计全部采用的是实测风速样本，那么它的统计特性能够一定程度上反应风速变化的概率分布特性.把风速从大到小重新排列，划为5段，分成5个部分，依然是－2，－1，0，1，2，5个概率值与其对应，统计其概率得到风速波动的概率分布.4 权值因子的意义与取值选定根据风速波动的规律性，我们查看历年的风速波动情况表［5］，从而确定权值因子的取值.所谓的权值因子实际就是平衡因子，取值根本意义在于修正预测风速vf 与实测风速vt＋1的偏差.vf与vt＋1偏差较大分为两个部分，我们假设误差e＝vf－vt，那么，相对应与e的3个样本为N－1、N0、N＋1.为克服e＝＋1的反偏态特征，设修正因子的计算关系为：同理，e＝－1时的修正因子仍为式（2）.从而我们得到两个已经修正的偏态分布.因为e＝e0的样本量最大，为了保证计算的准确，我们用vf＝vt＋1的离散统计结果对应减去两个已经修正的误差分布统计值，那么就得到了全修正的概率分布.5 实例分析为了验证本文方法在实际应用中的效果，分别以某风电场2006－05－10到2006－05－31的风速预报误差数据对2006－06－01到2006－06－06误差分布做概率预测.利用vf与vt组合下，统计一段时间内不同f值的频率，从而得到以vf和vt作为联合条件的vt＋1的概率分布.如图3所示，当vt与vf相等时，vt＋1的误差概率分布严格对称，不相等的时候会有左右条件偏差.使用本文方法和常规的ARMA预测方法进行比对，如表2所示.比对常规的预测方法，本文方法无论在预测的精度上还是广度上都具有明显优势，明显地降低了误差概率.6 结论联合性的概率分布能够更加准确地展现误差的分布，对实际数据有一定指向性作用，能够借助常规的预测方法，且在一定程度上有所创新.联合条件下的风速预测为新时代对于风速风电功率的研究提供了一条新思路，并且将随着理论的深入更加迅速地发展.图3 对应不同风速统计结果表2 概率预测比对结果预测误差概率实测值／（m／s）预报值／（m／s）－3m／s －2m／s －1m／s 0m／s 1m／s 2m／s 3m／s方法5 0.000 0.0600.204 0.470 0.154 0.031 0.001 6 6 0.002 0.031 0.178 0.547 0.196 0.0510.003 7 0.001 0.028 0.165 0.458 0.264 0.049 0.005 10 0.015 0.084 0.2510.420 0.159 0.041 0.006 11 11 0.005 0.036 0.180 0.452 0.162 0.064 0.004 12 0.003 0.034 0.146 0.410 0.138 0.039 0.010常规时间序列ARMA预测方法0.000 0.000 0.217 0.777 0.196 0.000 0.001【相关文献】［1］杨秀媛，肖洋，陈树勇.风电场风速和发电功率预测研究［J］.中国电机工程学报，2005，25（11）：1－5.［2］潘迪夫，刘辉，李燕飞.基于时间序列分析和卡尔曼滤波算法的风电场风速预测优化模型［J］.电网技术，2008，32（7）：82－86.［3］周玮，彭昱，孙辉，等.含风电场的电力系统动态经济调度［J］.中国电机工程学报，2009，29（25）：13－17.［4］孙元章，吴俊，李国杰，等.基于风速预测和随机规划的含风电场电力系统动态经济调度［J］，中国电机工程学报，2009，29（4）：41－47.［5］葛炬，王飞，张粒子.含风电场电力系统旋转备用获取模型［J］.电力系统自动化，2010，34（6）：32－36.。
红沿河核电站风速分析及预测
红沿河核电站的风速分析及预测红沿河核电项目部工程部余波摘要：红沿河核电站常年的大风天气，不仅影响了塔吊使用，给施工计划的按期完成造成困难，同时也带来了极大的安全风险。
本文根据红沿河核电站的风速统计资料，得出了风速基本规律，并利用时间序列和ARMA-ARCH模型，对风速进行中长期和短期预测。
一方面，掌握风速的基本规律，在商务谈判与索赔、塔吊设计、安全管理以及施工计划编制中，可以作为参考依据。
另一方面，通过风速的提前预测，降低和避免大风天气对大件吊装产生的不利影响。
关键字：红沿河风速分析时间序列ARMA-ARCH模型预测正文：1、大风天气给施工造成的影响1.1、进度风险根据国家相关法律法规的规定，6级以上大风则禁止吊装作业和高空作业。
吊装作业的停止，现场的施工基本瘫痪。
钢筋、料斗、设备不能吊装，模板支设和钢结构拼装不能继续，使用塔吊浇注的混凝土需停止。
长此以往，给进度上带来的压力无可估量。
1.2、安全风险正在施工中的厂房，各种挂架、模板、安全网等附属物以及塔吊这样的高空物体的大风的袭击下，容易发生倒塌、坠落、倾斜等事故，给现场施工带来安全风险。
1.3、成本风险大风造成停工，现场停工意味着机械、设备、人员都不能创造任何价值，平白无故地白白损耗。
由此必定会增加投入，成本升高。
2、风速基本特征本文中的风速为渤海海平面以上标高+33.0米实测数据，风速统计时间范围为：2007年9月1日至2010年6月25日，共计1029天（其中29天无记录，实际有效测风天数为1000天）。
红沿河核电站位于渤海辽东湾东海岸，属季风型大陆性气候，同时具有海洋性气候特点，夏半年盛行偏南风，冬半年盛行偏北风，是我国东北地区风速较大的地区之一。
2.1、六级以上大风天气比例为63.6%根据最大风力的频数统计显示，风力在6级及以上的天气为636天，占到总数的63.6%。
所以塔吊一年中有效施工天数仅为365*（1- 63.6%）=133天，其余的232天随时都存在大风停吊的风险。
风电场中的风速预测技术及应用
风电场中的风速预测技术及应用随着能源环保意识的逐渐加深，风能作为一种可再生能源备受关注。
作为风能利用的重要环节之一，风电场的建设成为了当今热门的话题。
但是，风力发电存在着稳定性不足的问题，部分风电场常年在低效运转状态，造成了巨大的浪费。
针对这种情况，提高风电场的风速预测能力，极大程度上可以提高自然资源利用效率，减少环境污染。
本文将对风电场中的风速预测技术及其应用进行一定的深入分析。
一、风速预测技术简介风速预测技术是指通过相关模型或算法对气象数据进行分析和预处理，以预测将来一段时间内的风速状态。
主要包括物理建模、计算机模拟、统计预测和神经网络预测等几种方法。
1.物理建模法物理建模法主要是基于大气物理学的理论，通过运用范畴方程式、Navier-Stokes 方程组等模型对风场进行模拟和分析。
具体可分为大气模型和风机模型。
大气模型是将风速预测问题转化为大气物理学中的多元非线性问题，可描述气象场中的温度、气压、湿度和风向风速等多个参数。
风机模型是对风机的机械元件、电控系统、空气流动以及非线性振动进行综合分析，从而对风机装置进行建模分析和风机输出功率进行预测模拟。
2.计算机模拟法计算机模拟法是通过计算机程序对大气场进行模拟，利用计算结果进行风速预测。
其中较重要的有美国NCEP（National Centers for Environmental Prediction）计算机程序和欧洲ECMWF（European Centre for Medium Range Weather Forecasts）计算机程序。
这两种计算机模拟程序都具有一定的数值天气预测能力，可为风电场提供未来天气预测信息。
但计算机模拟方法预测效果较弱，气象数据的精度对预测质量会产生较大的影响。
3.统计预测法统计预测法是基于大量观测到的风速数据进行回归分析，并根据时间序列和概率分布对未来风速进行预测。
具体包括基于趋势回归算法、ARIMA模型等预测方法。
风速概率密度函数解析
风速概率密度函数解析【风速概率密度函数解析】简介：风速是大气中气体运动的一种表现形式，具有重要的气象和工程应用价值。
为了更好地了解和利用风速，研究人员提出了风速概率密度函数的概念，它是描述风速分布的数学函数。
在本文中，我们将对风速概率密度函数进行深入解析，探讨其特性和应用。
一、风速概率密度函数概述1.1 什么是风速概率密度函数风速概率密度函数（Probability Density Function, PDF）是描述风速分布的一种数学函数。
它可以用来表示在特定时间和空间范围内不同风速的出现概率，从而帮助我们了解风速的变化规律。
1.2 风速概率密度函数的意义和应用风速概率密度函数可以用于天气预报、气象灾害预警以及风能资源评估等领域。
通过研究不同地区、不同季节和不同高度的风速概率密度函数，我们可以更好地预测风速的变化趋势，为工程项目的设计和规划提供参考依据。
二、风速概率密度函数的特性2.1 连续性风速概率密度函数是一个连续函数，在整个定义域上都有定义。
这使得我们可以准确地描述不同风速之间的变化情况，从而更好地了解局部和整体风速的特性。
2.2 归一性风速概率密度函数在整个定义域上的积分等于1。
这意味着不论风速的取值范围如何，所有风速的出现概率之和都等于1。
这有助于我们对不同风速的出现概率进行比较和分析。
2.3 峰态和偏态风速概率密度函数的峰态和偏态反映了风速分布的形状特征。
峰态表示风速分布的峰值高低和陡峭程度，偏态表示风速分布的偏斜情况。
通过对风速概率密度函数的峰态和偏态的分析，我们可以了解风速分布的整体特征。
三、风速概率密度函数的应用案例3.1 风能资源评估风能资源评估是指通过对风速概率密度函数的分析，来评估某地区的风能资源丰度和可开发潜力。
通过分析不同季节和不同高度的风速概率密度函数，我们可以确定适合建设风能发电项目的最佳地点，并为风能发电量的预测提供依据。
3.2 气象灾害预警风速概率密度函数可以用于气象灾害预警，例如台风、龙卷风等天气极端事件。
概率密度匹配方法在我国近海海面10 m风速预报中的应用
1引言随着数值模式的不断发展，各气象要素的预报效果有了明显的提升，但由于模式的动力框架、物理参数化、初始场误差等因素的影响，数值模式存在着不可避免的系统性误差，各要素的预报与实况观测仍有一定差距[1]。
对于模式的预报问题，初始场的质量无疑是至关重要的，其生成是以气象观测提供的数据和信息为基础[2]。
海上资料严重缺乏，无论海面还是高空资料都很稀少，这给构建高质量的初始场造成了很大的困难[3]，使得数值模式难以对海上气象要素进行准确刻画。
海面风速直接影响航运安全及海上生产作业，因此需要对数值模式的预报结果进行后处理，以进一步提升10m风的预报效果。
常用的风速订正方法以统计学方法为主，包括传统的统计学方法及机器学习方法，通过建立实况观测数据与数值模式预报的数学模型，实现对风速的客观订正[4]。
相比于陆地开展的风速订正工作[5-12]，受限于海上观测资料的稀缺及卫星反演的洋面风场数据的较大误差[13-15]，海上风速订正工作开展的相对较少，且多集中在沿岸、海岛或近海小范围海域。
陈德花等[16]利用BP神经网络方法对MM5模式在福建沿海站点的风速预报进行订正，经订正后的风速预报较订正前有一定改善，特别是对大风(>10m/s)的预报能力提升明显。
胡波等[17]利用高斯回归方法建立阵风与气象要素的概率模型，实现对浙江第37卷第1期2021年2月热带气象学报JOURNAL OF TROPICAL METEOROLOGYVol.37,No.1Feb,2021胡海川，赵伟，董林.概率密度匹配方法在我国近海海面10m风速预报中的应用[J].热带气象学报，2021，37(1)：91-101.文章编号：1004-4965(2021)01-0091-11概率密度匹配方法在我国近海海面10m风速预报中的应用胡海川，赵伟,董林(国家气象中心，北京100081)摘要：海面风速对航运及海上生产作业影响重大，但数值模式对于海面的风速预报仍存在较大误差。
风力发电机组的风速预测模型
风力发电机组的风速预测模型随着全球能源消耗的不断增长，清洁能源的重要性越来越凸显。
而风能作为一种洁净、可再生的能源，正越来越受到人们的青睐。
然而，风力发电行业面临的一个巨大挑战是对风速的准确预测。
因此，开发一种有效的风速预测模型就显得尤为关键。
一、风力发电机组的风速预测意义风能并不像太阳能和地热能那样可控，风速通常是不稳定的。
频繁的风速变化不仅会影响风力发电机组的发电效率，还可能带来一些安全风险。
因此，发电厂需要有一个可靠的风速预测系统，使其能够提前做好备份措施，降低风险，提高发电效率。
二、传统的风速预测方法手工预测法：这种方法是最传统的预测方法之一。
它基于专业工程师的经验和知识，结合某些可用的气象数据进行预测。
尽管这种方法可以给出一些粗略的结果，但由于预测结果不可靠，因此不适用于实际应用。
时间序列法：这种方法是另一种常见的预测方法。
在时间序列法中，利用所有可能的历史气象数据进行预测。
它可以根据先前的气象情况来预测未来的气象情况。
时间序列法的优点是可以将历史数据转化为有用的信息，但是这仅限于已知天气条件下的情况。
随机过程方法：这种方法通常基于物理模型，从而可以确定随机的风速变化，并得出未来的风速。
但是，这种方法需要大量的气象数据，而且由于不能考虑其他可能的情况可能会出现误差。
三、机器学习在风速预测中的应用机器学习可以应用于预测模型的开发以及风速预测的改进，使其更加精确。
它可以从大量的数据中进行分析和学习，这些数据可以包括历史气象数据、风力发电机组数据、表面气压数据、温度数据等。
在这种情况下，机器学习可以自身优化，从而提高预测精度。
四、风力发电机组的风速预测模型在风力发电机组的风速预测模型开发中，可以考虑以下 FNN 算法：（1）设定一个 n 天的时间窗口，通过窗口内的气象数据和风力发电机组数据进行模型训练和测试。
（2）通过特征工程，将模型输入数据的维度减少到相对较小的范围。
（3）使用中间层和输出层的高度偏差提高模型的准确性。
风电场风速概率分布参数计算方法的研究
风电场风速概率分布参数计算方法的研究风电场的风速概率分布参数是评估风电场风能资源的重要指标，对于风电场的设计、运营和管理具有重要意义。
因此，研究风电场风速概率分布参数的计算方法是风电行业的重要研究方向之一。
目前，常用的风速概率分布参数计算方法主要有以下几种：1. 统计分析法：通过对风速数据进行统计分析，得到风速概率分布参数。
常用的统计分析方法包括最小二乘法、最大似然法、矩估计法等。
2. 物理模型法：通过建立风速的物理模型，利用模型参数计算风速概率分布参数。
常用的物理模型包括Weibull分布模型、Rayleigh分布模型等。
3. 数值模拟法：通过数值模拟方法，模拟风场的风速分布，得到风速概率分布参数。
常用的数值模拟方法包括CFD模拟、大气模式模拟等。
以上三种方法各有优缺点，需要根据实际情况选择合适的方法进行计算。
同时，还需要注意数据的质量和数量，以及计算结果的可靠性和精度。
风速预测模型的研究与应用
风速预测模型的研究与应用风能作为一种清洁可再生能源，在全球范围内得到了广泛应用。
但是，由于风速存在着不确定性，风能的开发和利用难度也相应增大。
因此，对于风的预测尤为重要。
风速预测模型的研究和应用可以极大地提高风能的利用效率，并对实现可持续能源发展具有重要的意义。
一、风速预测模型的研究1. 历史回顾风速预测的研究始于20世纪60年代，当时主要的方法是基于统计学和时间序列模型。
但是，由于风的预测存在着复杂的非线性关系，这种方法的预测精度并不高。
20世纪80年代，人们开始尝试在神经网络、支持向量机等机器学习算法中应用于风速预测领域。
这种方法的优点是可以适应复杂的非线性问题，并可以自适应地更新模型。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，人们开始将深度学习应用于风速预测模型中，有效提高了预测精度。
2. 风速预测模型的分类根据预测方法的不同，可以将风速预测模型分为以下几类：(1) 统计学模型：如ARIMA、GARCH。
(2) 机器学习模型：如神经网络、支持向量机、随机森林。
(3) 深度学习模型：如卷积神经网络、循环神经网络、深度置信网络。
除了以上几种模型，还有一些基于物理模型的风速预测方法，如基于流体力学原理的CFD模拟方法。
这种方法利用气象观测数据和高精度数值模拟方法，建立风场模型模拟风的分布规律，以实现精准的风速预测。
二、风速预测模型的应用风速预测模型在风电场、风能开发等领域得到了广泛应用。
具体包括以下几个方面：1. 电网调度风速预测模型可以为电网调度提供精确的风电功率预测，帮助电力公司制定最佳的电力调度计划，提供电网稳定可靠运行的保障。
2. 风电场管理风速预测模型可以为风电场企业提供精细化的管理服务，包括风速预测、风能利用率分析、风机状态监测等方面的内容，提升风电场的经济效益和运行效率。
3. 能源市场交易风速预测模型可以为能源市场交易提供基础数据，辅助电力市场的投资和交易决策。
这种模型可以将风电场产生的电力与市场交易需求进行匹配，实现电力市场的高效运行和风电的开发。
风力发电系统中的风速预测与优化研究
风力发电系统中的风速预测与优化研究近年来，风力发电作为一种清洁、可再生能源的代表，受到了越来越多国家的重视和广泛应用。
然而，风速作为风力发电系统的核心参数，对于系统的性能和效益有着重要影响。
因此，如何准确预测风速，并优化风力发电系统的运行以提高能源利用率成为该领域的研究热点之一。
风力发电系统的风速预测是基于大量的观测数据和气象信息进行分析和预估的。
通过对风速的预测，可以为风力发电站的运维管理提供重要参考。
首先，风速预测可以帮助掌握风电场的发电情况，以便做出相应的运行调整，提高发电效率。
其次，准确的风速预测还有助于规划风电场的布局和容量设置，以最大程度地发挥其经济效益。
目前，风速预测主要通过气象观测和气象模型来实现。
气象观测是指使用各种测风塔、风杆、气象雷达和卫星等设备进行实时监测和数据记录。
而气象模型则是利用数学和物理原理建立的一种数值预报方法，通过对地球大气进行数学建模和仿真计算来预测风速。
这两种方法互为补充，都有其优缺点。
气象观测能够提供准确的实时数据，但受限于观测设备的布设和覆盖范围，数据采集存在局限性。
特别是在复杂的地理环境和大尺度地区，气象观测的精确性和覆盖度可能受到限制。
此外，气象观测需要投入大量的人力和物力，并且设备的维护和运行成本较高。
相比之下，气象模型能够基于计算和模拟的方法对大范围的气象数据进行预测。
通过解析数学模型和物理过程方程，结合历史和实时的观测数据，气象模型可以模拟出未来某一时刻的风速情况。
然而，气象模型的精度和准确性受到很多因素的影响，如模型选择、输入数据质量、边界条件的设定等。
同时，气象模型的运行需要大量的计算资源和时间，不适用于实时的风速预测。
为了提高风速预测的准确性和可靠性，研究人员开始探索各种新的方法和技术。
其中，机器学习和人工智能技术在风速预测中发挥了重要作用。
通过对历史观测数据进行大数据分析和模式识别，机器学习可以建立风速预测模型，并根据实际情况动态调整和优化模型。
风电场风速概率分布参数计算方法的研究
(1)
max { ∆k , ∆c } < ε 为止。 ε 是预定的小正数。 收敛后就可得出 Weibull 分布的尺度参数 c 和
形状参数 k。这里还应指出，笔者在计算时发现， 尽管风电场风速的 Weibull 分布的尺度参数 c 和形 但结果仍对初值十分敏感。 状参数 k 取值范围不大， 为此，需要用 Guass-Seidel 法先迭代几次，所得结 果作为牛顿–拉夫逊法的初值[13]。
中图分类号：TK81
文献标识码：A
风电场风速概率分布参数计算方法的研究
丁 明，吴义纯，张立军
（合肥工业大学电气与自动化工程学院，安徽省 合肥市 230009）
STUDY ON THE ALGORITHM TO THE PROBABILISTIC DISTRIBUTION PARAMETERS OF WIND SPEED IN WIND FARMS
L(k , c) =
∑[ln k + (k − 1) ln V − k ln c − ( c ) ]
k i i =1
n
Vi
令
∂L(k , c) ∂L(k , c) F1 = = 0 ， F2 = = 0 ，则得 ∂k ∂c n V V 1 F1 = [ + ln Vi − ln c − ( i ) k ln i ] = 0 c c i =1 k
3 风能特征值计算
3.1 利用风速概率分布计算风能特征指标 评估风电场的风能资源状况，需要计算体现风 能资源状况的风能特征指标，如年风力发电量、平 均风速、平均风能密度、平均有效风能密度、风力 机风能可利用率等[14]，利用风速概率分布或历史风 速记录计算这些指标，从而为风电场建设项目的可 行性研究提供依据。 用极大似然法求出风速概率分布之后，可以根 据 Weibull 分布计算平均风速、平均风能密度、风 力机风能可利用率、平均有效风能密度的估计值。
风电场风速概率分布参数计算方法的研究
风电场风速概率分布参数计算方法的研究
摘要：
风电场风速概率分布参数是风电工程及投资风险管理中重要的度量标准，其正确定量能够解决风能资源及发电量预测及风电发电厂投资风险的评估问题。
本文针对不同风电场的高度空间分布特性及广泛应用测风蒙特卡罗模拟测算技术，采用经典的极大似然估计、基于回归分析的频率分布及突变频率分布、基于突变频率分布的概率分布、K-S检验、F-检验等方法对不同风电场的风速概率分布参数进行了计算分析。
本文结果表明：采用K-S检验和F-检验，结合突变频率分布可以准确定量不同风电场的风速概率分布参数。
关键词：风电场；风速概率分布参数；极大似然估计；频率分布；突变频率分布；K-S检验；F-检验
1.引言
近年来，随着我国能源结构调整的深入发展，可再生能源的发电量比重不断提高，风电是其中最重要的组成部分。
风电作为一种可再生能源，其资源量大、投资收益率较高，可以实现清洁、持续发展的替代能源，其全球发展前景广阔。
由于其资源量大，经济性好，以及不会产生污染，风电作为可再生能源在世界范围，特别是在我国，发展前景十分广阔。
风电是一种较为复杂的技术系统。
风速概率密度函数
风速概率密度函数（Probability Density Function ofWind Speed）1. 引言风速是大气科学中重要的气象参数之一，具有广泛的应用领域，如气象预报、风能利用、建筑设计等。
为了研究和应用风速数据，需要对其进行统计分析和建模。
其中，概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）是描述随机变量在不同取值上的概率分布的函数。
在风能利用和建筑设计等领域，风速概率密度函数是一种常用的统计模型，用于描述风速的分布特征，为工程设计提供依据。
在本文中，将详细讨论风速概率密度函数的定义、用途和工作方式。
2. 概率密度函数的定义概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）是一种描述连续型随机变量的概率分布函数。
它表示在某个取值范围内，随机变量落在该范围内的概率密度。
对于风速的概率密度函数，假设风速为连续型随机变量，记为X。
其概率密度函数表示为f(x)，即在某个风速取值x附近的概率密度。
3. 风速概率密度函数的用途风速概率密度函数在工程设计中具有重要的应用价值，主要体现在以下几个方面：3.1 风能利用在风能利用领域，风速概率密度函数是确定风能资源的关键工具之一。
通过对概率密度函数的分析，可以了解某个地点风速的分布特征，判断风能资源的优劣。
根据概率密度函数，可以计算平均风速、最大风速等参数，为风电场选址和风能发电机组的设计提供依据。
3.2 建筑设计在建筑设计中，风速概率密度函数用于风荷载计算。
通过对概率密度函数的分析，可以确定某个地点不同风速区间内的发生概率，进而计算建筑物所受的风荷载。
根据概率密度函数，可以确定设计风速、设计风荷载等参数，为结构设计提供依据。
3.3 气象预报在气象预报中，风速概率密度函数用于评估预报结果的可信度。
通过对概率密度函数的分析，可以比较预报结果和观测数据之间的差异，进而评估预报的准确性和可靠性。
风电场风速概率分布参数计算新方法
风电场风速概率分布参数计算新方法陈国初;杨维;张延迟;徐余法【摘要】风能资源评估关系到风电的经济性和开发价值,一个地区的风速概率分布是该地区风能资源状况的最重要指标之一.在认为风电场风速服从双参数韦布尔(weibull)分布前提下,为了提高参数计算精度,从智能化的角度提出尝试采用改进的微粒群算法对Weibull双参数进行建模和优化.由此参数估算能直接反映出风能资源特性的风能特征指标,与由常规最小二乘法、丹麦WAsP软件以及历史风速数据序列所计算的结果相比,实验表明该方法拟合精度更高,更接近实际风速状况,为风电场规划设计提供了更具价值的参考.%Wind speed probability distribution in a region is one of the most important indicators of wind energy resources condition in an area, because wind resource assessment is related to wind power's economic and development value. In order to improve computation precision of parmeters,a new computation method was proposed based on intelligence point in this paper. This method is tried to use modified particle swarm optimization algorithm to optimize the two parmeters of Weibull distribution. Wind indicators reflecting the wind energy resource characteristics are calculated according to these two optimal parameters. Compared to the results of conventional least squares method, Denmark WAsP software and historical wind speed data sequences, the proposed method has higher fitting precision and closer to actual wind conditions. It provides a more valuable reference to plan and design of wind farm.【期刊名称】《电力系统及其自动化学报》【年(卷),期】2011(023)001【总页数】6页(P46-51)【关键词】风电场;风速概率分布;韦布尔分布;改进微粒群算法【作者】陈国初;杨维;张延迟;徐余法【作者单位】上海电机学院电气学院,上海,200240;上海电机学院电气学院,上海,200240;上海电机学院电气学院,上海,200240;上海电机学院电气学院,上海,200240【正文语种】中文【中图分类】TM81风能是一种可再生的无污染绿色能源，风力发电随着人们对能源和环境问题的关注而得到迅速发展[1]。