风电功率波动特性描述方法比较研究
风电功率波动特性研究
风电功率波动特性研究摘要：本文着力研究了风电功率的波动特性。
本文结合统计学、风电等相关知识，利用回归分析，时间序列分析等多种方法，建立了概率分布模型、核平滑半参数回归模型和自回归滑动平均（ARMA）预测模型。
通过对假设的检验，得到了其波动的概率分布，基于此对不同空间尺度和时间尺度的风电机组功率波动进行了波动特性分析和风电场功率在长短时段的预测，并对结果进行了多角度的对比和分析。
关键词：风电功率波动特性；概率统计；正态分布；ARMA模型随着资源环境约束的日趋严苛，以化石能源为主的能源发展模式必须根本转变。
近年来，可再生能源开发的热潮遍及全球。
我国已经规划了8个千万kW级的大型风电基地。
截至2012年底，我国风电装机容量已超过7000万kW，居世界第1位。
风力发电不消耗任何燃料，来源于大气运动，不会因为开发风电而枯竭，是一种可再生能源。
风电机组发出的功率主要与风速有关。
由于风的不确定性、间歇性以及风电场内各机组间尾流的影响，使得风力发电机不能像常规发电机组那样根据对电能的需求来确定发电。
大规模风电基地通常需接入电网来实现风电功率的传输与消纳。
风电功率的随机波动被认为是对电网带来不利影响的主要因素。
研究风电功率的波动特性，不论对改善风电预测精度还是克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。
一、风电功率概率分布模型1.风电功率分布模型建立因为风电机组风电功率波动具有随机性和不可控性，大量的实验数据表明风电功率并不满足常见的概率分布。
我们通过假设检验算法得出最佳概率分布，将处理后数据通过统计算法得出风电功率概率密度曲线和频率分布直方图。
最后用所得数据进行曲线拟合和精度分析。
因为我们所求为电功率波动的概率分布，而对于电功率波动实为单位时间内电功率变化情况。
对于某风电场中某个1.5MW风电机组中随机抽取出30天中的60000个数据，我们运用一阶差分算法。
首先分别得出每5秒内每个风电机组的功率变化情况，并以此为横坐标，通过统计算法得出风电功率波动频率分布直方图。
风力发电中的波动功率与调节控制技术分析
风力发电中的波动功率与调节控制技术分析存在于自然界的风本身具有间歇性和波动性的特点，以此为动力的风电也附带有这样的特征，在大规模并网的背景下，可能会影响电网的电能质量，因此，需要做好风电波动功率的调节和控制，消除风电波动功率的负面影响。
文章分析了风力发电中波动功率的特点，对相应的调节控制技术进行了研究和探讨。
标签：风力发电；波动功率；调节控制技术前言可持續发展理念的提出和深化，使得人们加大了对于清洁可再生能源的研发力度，风电也因此得到了快速发展和广泛利用。
不过在大规模风力发电时，风本身的间歇性和波动性所引发的波动功率对于电网而言是一个巨大的冲击，给电网的安全稳定运行以及电能质量控制等方面带来了很大的挑战，如何对波动功率进行有效控制，是需要电力技术人员深入研究的问题。
1 风力发电中的波动功率风力发电是一种将动能转化为机械能，然后再转化为电能的技术，可以对自然界中普遍存在的风能进行利用，不需要燃料的推动，也不会产生废弃物，与水电、核电、太阳能发电等都属于新型清洁能源，基本上不会对周边环境造成污染和破坏。
不过在实际应用中，受各种因素的影响，风本身的速度可以说是瞬息万变的，存在着非常明显的波动特性，在这种情况下，想要对风所能够产生的功率进行只能却预测，几乎是不可能的。
而存在于风电输出有功功率预测值与实际风电功率值之间的误差，就是有功波动功率，这个功率数值在一个相对较大的范围内上下波动，也给电力系统的运行管理提出了很大的难题。
通常来讲下，为了对自然界的风能进行最大限度的利用，在风力发电中都会采用最大功率捕获风能的模式，想要确保风电并网后电网的稳定运行，就必须采取有效措施，消除风电产生的波动功率[1]。
实施上，对于这个问题的研究由来已久，也得到了大量可供参考的解决方案，如强化风电预测的准确性，构建电能管理平台；调整常规发电机组有功出力，协调热备机组以降低风电本身间歇性和波动性带来的影响；同时，应该在尽量保持对风能最大限度的捕获的基础上，适当增加相应的辅助功率调节系统，针对风电所产生的冲击进行改善。
风电出力的波动特性及预测方法研究
风电出力的波动特性及预测方法研究马庆法;吕晓禄;胡云;张德才;高谦【摘要】风能作为一种清洁能源,其有效利用对于全球能源互联网技术的发展具有重要意义.风电出力具有随机性、间歇性、波动性和不确定性的特点,这给电力系统的安全稳定运行及调度计划的合理制定等方面带来了挑战.基于大量实测数据,对风电出力的波动特性及其预测方法进行研究.首先,利用统计学的方法对风电出力在日内、日间、月度、季度等不同尺度下的平均值变化特点进行散点统计,并利用概率论对各时间尺度下的概率密度分布规律进行分析;其次,采用自回归模型与滑动平均模型相结合的时间序列法对风电出力进行短期预测.算例分析表明,风电出力具有不同时间尺度下的规律性,且文中所用预测方法误差较小,具有实用价值.【期刊名称】《山东电力技术》【年(卷),期】2016(043)009【总页数】6页(P15-19,23)【关键词】全球能源互联;风力发电;波动特性;概率密度;功率预测;时间序列法【作者】马庆法;吕晓禄;胡云;张德才;高谦【作者单位】国网山东省电力公司济南供电公司,济南250012;国网山东省电力公司检修公司,济南250118;国网山东省电力公司济南供电公司,济南250012;国网山东省电力公司济南供电公司,济南250012;国网山东省电力公司济南供电公司,济南250012【正文语种】中文【中图分类】TM614清洁能源的发展，对于推动全球能源互联网的建设和发展具有重要意义。
风能作为一种可再生能源，无需燃料、不占用耕地、污染少、储量大，已成为目前世界上最具大规模开发利用潜力的能源［1］。
风电出力具有随机性、间歇性、波动性和不确定性，增加了电网计划和调度的难度。
掌握风电特性，是合理利用风电的前提。
为克服风力发电的缺点，需要加大供电系统的旋转备用容量，间接增加了风力发电的运营成本，因此需要对风电场的输出功率进行预测。
通过对风电场的功率预测，可降低电网的转备用容量，降低电力系统成本，也可为电网运行调度提供可靠的依据。
概率密度法在风电功率波动特性分析的应用
概率密度法在风电功率波动特性分析的应用概率密度法是基于统计学原理的一种方法，它通过对风速和风电功率数据进行分析，得到不同功率级别下的概率密度函数。
概率密度函数反映了该功率级别下的出现概率，可以用来衡量该功率级别的频率及其在总功率中的贡献程度。
通过对不同功率级别的概率密度函数进行综合分析，可以揭示功率波动的特性和规律。
概率密度法的应用过程一般包括以下几个步骤：首先，收集和整理风速和风电功率数据，并对数据进行预处理，如去除异常值和空缺值。
然后，计算不同功率级别下的概率密度函数，可以使用直方图、核密度估计等方法进行计算。
接下来，对各个功率级别的概率密度函数进行分析，可以计算平均值、方差、偏度、峰度等统计指标，以及绘制累积分布函数和风速功率曲线等。
最后，根据分析结果，可以评估风电场的功率波动特性，并采取相应的措施来降低波动风险。
概率密度法在风电功率波动特性分析中具有以下优点：首先，它可以直观地反映不同功率级别的频率和功率分布情况，有助于深入理解和研究功率波动机理。
其次，它可以揭示不同功率级别的权重和贡献程度，对评估风电场的发电能力和可靠性具有重要意义。
再次，它可以为电网调度和风电场规划提供科学依据，有利于提高风电场的经济效益和可持续发展。
下面以风电场为例，说明概率密度法在风电功率波动特性分析中的应用。
该风电场的风速和风电功率数据包括多年的观测数据，我们可以利用概率密度法计算不同功率级别下的概率密度函数。
通过对概率密度函数的分析，我们可以得到不同功率级别的频率分布、平均值、方差等统计指标，从而了解风电场的功率波动情况。
基于这些分析结果，我们可以评估该风电场的发电能力和可靠性，并采取相应的措施来降低功率波动风险，提高发电效益。
综上所述，概率密度法是一种可行的风电功率波动特性分析方法，它可以通过对风速和风电功率数据的统计分析，揭示和评估风电场的功率波动特性。
在风电场规划、电网调度和风电投资等方面具有重要的应用价值。
风力发电机组的风功率预测方法研究
风力发电机组的风功率预测方法研究引言：近年来，随着能源需求的不断增长和环境保护意识的提高，风力发电作为一种清洁可再生能源，得到了广泛的关注和应用。
然而，由于风力的不稳定性和变化性，风力发电的效率和可靠性仍然存在一定的挑战。
因此，准确预测风力发电机组的风功率对于优化风电发电效率和安全运营至关重要。
本文将重点研究不同的风功率预测方法，以提供可行的解决方案。
一、基于统计学的风功率预测方法基于统计学的风功率预测方法是通过历史风速数据和对应的风功率数据构建数学模型，来预测未来的风功率。
常见的统计学方法包括回归分析、时间序列分析和人工神经网络。
回归分析是最简单且常见的统计学方法之一。
它通过选择适当的风功率影响因素（例如风速、风向、温度等）并建立线性或非线性回归模型来预测风功率。
然而，该方法对于非线性和非平稳的风功率时间序列预测效果较差。
时间序列分析是一种基于时间序列的统计方法。
它通过对历史风功率数据进行分析，发现其中的规律性和周期性，从而建立预测模型。
常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、指数平滑法等。
然而，该方法对于长期和短期的风功率波动预测效果有限。
人工神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和功能的统计工具。
它通过训练网络模型来学习历史数据中的模式，并通过特定的权重和偏差对未来的风功率进行预测。
人工神经网络可以处理非线性和非平稳的数据，但需要大量的历史数据用于训练，并且网络结构和参数的选择也较为困难。
二、基于物理模型的风功率预测方法基于物理模型的风功率预测方法是通过建立描述风场相关物理方程的模型来预测风功率。
常见的物理模型包括斯库梅尔—雷霍尔茨方程、湍流模型等。
斯库梅尔—雷霍尔茨方程是一种描述气象流场动态行为的物理方程。
通过解析方程和数值模拟，可以预测风功率。
然而，由于方程的复杂性和计算量的大，该方法的应用有一定的限制。
湍流模型是一种描述风场湍流性质的模型。
它模拟了风场中湍流的时间和长度尺度，并通过湍流带来的能量传递来预测风功率。
风力发电机组振动特性研究与分析
风力发电机组振动特性研究与分析随着能源常态化需求的提高，风力发电作为一种清洁能源逐渐得到了人们的重视。
而风力发电机组的振动问题，一直是工程技术领域关注的焦点。
本文将会对风力发电机组的振动特性进行深入研究和分析，探究其中涉及的学科知识和工程技术，进而为风力发电行业的未来发展提供参考。
一、风力发电机组的振动特性简介风力发电机组的振动特性是指在风机运行时，受到的外部环境因素或内部元件之间的相互作用而引起的机械振动现象。
风力发电机组的振动特性主要表现在以下几个方面：1、机组本身的不平衡造成的振动。
在运行时，由于吊挂的位置不够平衡或者气动装置设计、制造不合理，导致叶片、风轮、机组轴承等部件的不平衡；2、风力荷载引起的振动。
风力荷载是指由于风速大小和方向影响，从而产生的叶片变形、空气动力和惯性力等不同的振动荷载。
此时垂直方向和水平方向的振动幅值均较大；3、地面震动引起的振动。
这种情况通常是由于地震、外力冲击或其他外力引起的。
以上的振动特性会带来诸多问题，比如：机组的工作效率、发电量、使用寿命都会受到严重的影响；另外，过度的机组振动也可能威胁到机组运行的稳定性和安全性。
二、风力发电机组振动特性的研究方法风力发电机组振动特性的研究方法一般包括基础理论分析和实验研究两个方面。
1、基础理论分析。
理论研究会从发电机组的设计和运行机理出发，采用流体动力学、材料力学等知识手段对发电机组的振动特性进行分析。
这种方法相较于实验研究更为经济、快捷，但是也存在一定的缺点，无法反映现场实际情况；2、实验研究。
实验研究一般包括现场观测、模拟实验和测试试验等方法。
这种方法直接能够反映出现场状态，能够有效的验证理论分析的可靠性，但是需要昂贵的仪器和设备，并且需要进行充分的现场测量和数据分析。
三、风力发电机组振动特性的分析手段在对风力发电机组的振动特性进行研究时，常用的分析手段包括均方根振动、频率功率谱、阻尼比、相位谱等。
1、均方根振动是指叶片、轴承等结构在振动过程中所产生的平均振动能量，策略分析时通常以逐段均值法计算，并依据计算结果来评估机组轴承的惯性质量；2、频率功率谱会分析信号的快速对数变换，将时间域的信号转化为频率域的谱信息。
风电功率波动特性的概率分布研究_林卫星
t location-scale 分布源自 t 分布，式 (2)— (4)
风电功率波动特性的概率分布研究
林卫星 1，文劲宇 1，艾小猛 1，程时杰 1，李伟仁 2
(1．强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学)，湖北省 武汉市 430074； 2．美国德克萨斯大学阿灵顿校区能源系统研究中心，美国 阿灵顿 TX 76019)
Probability Density Function of Wind Power Variations
中
国 电 机 工 程 学 Proceedings of the CSEE 中图分类号：TM 76
报
Vol.32 No.1 Jan.5, 2012 ©2012 Chin.Soc.for Elec.Eng. 学科分类号：47040
文章编号：0258-8013 (2012) 01-0038-09
文献标志码：A
( / 2)
(1
x2
) ( 1)/ 2
(2)
式中 ν 为形状参数。
f ( x) 1
2
e
( x )2 2 2
(3)
式中： µ 为均值；为方差。
f ( x)
( 1 / 2) ( x / ) 2 1/ 2 [ ] ( / 2)
(4)
式中： µ 为位置参数；为尺度参数；ν 为形状参 数。通过对 t 分布进行适当的位移及伸缩变换，可 以得到 t location-scale 分布。 为推导 t 分布与 t location-scale 分布之间的 关 系 ， 令 yg (x)(x )/ ， 则 g (x) 的 反 函 数 为
风力发电场中的风速和功率预测研究
风力发电场中的风速和功率预测研究风力发电是一种环保、可再生能源，具有巨大的发展潜力。
然而，由于风力发电机的性能直接受到环境风速的影响，所以准确预测风速和功率对于风力发电场的运营和管理至关重要。
本文将围绕“风力发电场中的风速和功率预测研究”展开讨论，介绍目前常用的风速和功率预测方法，并探讨未来的发展方向。
风速和功率预测是风力发电场运营和管理的重要环节，它们直接影响风力发电机的运行安全和发电效益。
传统的风力发电场风速和功率预测方法主要基于统计建模和数据分析技术。
例如，使用历史风速数据建立回归模型，根据风速预测出功率。
然而，这种方法缺乏对复杂环境因素的考虑，如地形、气象条件等，因此预测结果可能存在一定误差。
随着人工智能和大数据技术的快速发展，机器学习方法在风速和功率预测中得到了广泛应用。
基于机器学习的预测方法使用历史风速、功率以及其他环境因素作为训练数据，通过建立预测模型来预测未来的风速和功率。
这种方法可以更好地考虑到环境因素的影响，提高预测的准确性。
常见的机器学习算法包括支持向量机、人工神经网络和随机森林等。
这些算法可以通过对大量数据的训练和学习，获得更准确的预测结果。
在风速和功率预测方法中，基于神经网络的方法被广泛应用。
神经网络模型通过模拟人脑神经系统的工作原理，可以学习输入数据的复杂关系，并根据输入数据预测输出结果。
这种方法适用于非线性、多变量的预测问题，对于风速和功率预测具有较好的效果。
研究人员还提出了一些改进的神经网络模型，如循环神经网络和卷积神经网络，以进一步提高预测准确性。
近年来，深度学习方法在风速和功率预测中的应用也逐渐增多。
深度学习模型通过多层神经网络进行训练和学习，可以自动提取输入数据的特征，并预测未来的风速和功率。
这种方法不仅可以提高预测的准确性，还可以减少对人工特征工程的需求。
然而，深度学习模型的训练和计算复杂度较高，需要大量的计算资源和数据支持。
除了机器学习方法，人工智能领域的其他技术也被应用于风速和功率预测。
风电功率曲线特性分析与风电场效率提升研究
风电功率曲线特性分析与风电场效率提升研究摘要：本论文围绕风电功率曲线特性分析与风电场效率提升展开研究。
首先，分析了风电场的功率曲线特性，重点关注了风机输出功率与风速之间的关系以及容量因子的影响因素。
接着，针对提升风电场效率的需求，探讨了优化风机设计、智能控制策略和新技术应用等方法，并分析了其在风电场效率提升中的意义和作用。
为验证研究成果，选择了某风电场作为实例进行分析，通过对比实际数据验证了优化风机设计、智能控制策略和新技术应用对风电场效率的提升效果。
最后，从实例验证结果中得出结论，提出了进一步改进和发展的展望。
关键词：风电功率曲线特性、风电场效率提升、实例分析引言：风能作为清洁可再生的能源形式，风电场的高效运行和发电效率对于实现可持续能源发展具有重要意义。
本文旨在通过对风电功率曲线特性的分析，研究提升风电场效率的方法，为风能产业的进一步发展提供理论支持和实践指导。
在全球能源转型的背景下，风电场效率提升研究成为当前的热点问题，本文将聚焦于风电机组功率曲线特性分析和风电场效率提升的关键技术，以期推动风能资源的更加高效利用。
1、风电功率曲线特性分析风电功率曲线特性是风电场运行和性能评估的核心指标之一。
它描述了风电机组在不同风速下的输出功率情况，是了解风电场发电能力和稳定性的重要手段。
风电功率曲线是指风电机组在一定时间内，不同风速条件下的输出功率关系曲线。
典型的风电功率曲线呈现出“S”型特征，其中低风速区域为启动区，风机需要较大的启动风速才能转动；中间区域为可控区，风机输出功率随着风速的增加而增加；高风速区域为风机的额定功率区，风机达到额定风速后输出功率保持稳定。
这种“S”型曲线是由风能转化为机械能，再由机械能转化为电能的物理过程所决定的。
功率曲线特性分析对于评估风电场的性能至关重要。
通过对风电场不同风机的功率曲线进行比较，可以评估风机的负载适应性和运行稳定性。
同时，通过对整个风电场的功率曲线进行综合分析，可以了解风电场在不同风速条件下的发电能力，从而制定合理的风电机组组合方案，最大程度地发挥风能资源的利用效率。
风电功率波动特性分析
风电功率波动特性分析作者：张晴露何天舒来源：《中国高新技术企业》2015年第01期摘要：文章通过频率频数的直方图进行初步估计，再通过dfittool工具箱进行确认和验证，最终得出指数分布最适合风电功率波动的分布。
通过样本总体的均值和方差估计概率分布的参数，并用概率密度函数图和频率分布直方图对不同时间间隔、不同机组、每天或者一个月的概率分布之间的关系进行分析。
最终得知，各个机组在以每日为时间窗宽，每天的平均风电功率大致相同，而方差除了一些特殊的点还有这个月的最后几天外，也是大致相同。
关键词：matlab工具箱；分布拟合；回归分析；ARMA模型；平稳时间序列文献标识码：A中图分类号：TM76 文章编号：1009-2374（2015）01-0025-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2015.00131 问题描述本题研究的是风电功率的波动性问题，当前世界各国资源环境约束的日趋严苛，以化石能源为主的能源发展模式必须向绿色可再生能源转变。
风电机组发出的功率主要与风速有关。
由于风的不确定性、间歇性以及风电场内各机组间尾流的影响，使得风力发电在满足用电需求方面的确定性不如常规发电。
大规模风电基地通常需接入电网来实现风电功率的传输与消纳。
风电功率的随机波动是对电网不利的主要因素。
研究风电功率的波动特性，对改善风电预测精度、克服风电接入对电网的不利影响有重要意义。
风电场通常有几十台甚至上百台风电机组。
大型风电基地由数十甚至上百个风电场组成。
因此，风电功率的波动有很强的时空差异性。
在此我们需要研究风电功率的概率分布等一系列信息并以此对未来风电的功率进行预测，希望得到风力发电机发电功率的一般性结论。
2 模型建立与求解首先我们要研究风电机发电功率的概率分布。
对于概率分布拟合，可以在matlab软件中用dfittool来解决。
我们随机选择了五台电机作为观测对象。
将y输入dfittool里面，分别用t分布、指数分布、正态分布去拟合，然后根据拟合出来的各个分布的参数，求出三个分布的表达式，并选取一定的样本，比较三种分布的残差平方和，如表1所示：表1 时间间隔为5秒风电功率数据用t分布、指数分布、正态分布去拟合的残差平方和从分析结果可以发现指数分布的残差平方和是最小的，因此指数分布为我们推荐的最优的概率分布函数。
风电功率波动性的分析
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：东北电力大学参赛队员(打印并签名) ：1. 张盛梅2. 齐天利3. 孔晖指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：张杰日期2014 年 8 月 20日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：风电功率波动性的分析摘要风电机组的发电功率主要与风速有关，由于风的不确定性、间歇性以及风电场内各机组间尾流的影响，使得风力发电机不能像常规发电机组那样根据对电能的需求来确定发电。
研究风电功率的波动特性，不论对改善风电预测精度还是克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。
对于问题1a，我们利用MATLAB软件做出了3日内的功率波动图，发现功率的波动曲线上下不断震荡，所以我们采用一段数据来进行分析（即从波谷到波峰再到波谷），利用MATLAB软件拟合工具箱中的dfittool对数据进行曲线拟合，并选出几种较为符合的概率分布，根据对数似然函数值的大小确定最佳的概率分布。
风电功率波动特性中的周期性研究_杨茂
功率数据 P（ t） 与 P（ t + kΔt） 之间的协方差，即：
Cov（ P（ t） ，P（ t + kΔt） ） = E｛ ［P（ t） － E（ P（ t） ） ］·
性。风电功 率 在 多 大 程 度 上 具 有 周 期 性，需 通 过
一些定量的 指 标 去 衡 量，故 本 文 提 出 利 用 自 相 关
函数进行描述。
自相关函数是描述时间序列自身线性相关程度
的重要指标。对于任意采样时间间隔为 Δt 的风电 功率数据 P（ t） ，P（ t） 的自协方差函数［15］rk 为：
关键词： 波动特性； 自相关函数； 周期性分量； 周期图
中图分类号： TM614
文献标识码： A
0引言
风能作为一种清洁且可再生能源，日益受到人 们的关注。全球风能资源蕴藏量巨大，约达 27． 4 亿 MW，其中可利用风能为 2000 万 MW。风电作为利 用风能的主要方式，从 1996 年起，全球风电装机年 均增速达到近 30% 。据统计，2011 年 6 月底，全球 风电装机容量达到 21． 5 万 MW。我国是全球风资 源最丰富的国家，开发风电潜力巨大。截至 2012 年 6 月，我国并网风电达到 5258 万 kW。其中，国家电 网调度范围并网风电达到 5026 万 kW，居世界第一， 年装机容量成倍递增，已成为国内第三大电源。
拟合 Fourier 级数，如式（ 4） 所示。
N/2 －1
Zt = a0 + ∑［aicos（ 2πit / N） + bisin（ 2πit / N） + et］ i =1 （ 4）
风电功率波动性的分析
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：东北电力大学参赛队员(打印并签名) ：1. 张盛梅2. 齐天利3. 孔晖指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：张杰日期2014 年 8 月 20日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：风电功率波动性的分析摘要风电机组的发电功率主要与风速有关，由于风的不确定性、间歇性以及风电场内各机组间尾流的影响，使得风力发电机不能像常规发电机组那样根据对电能的需求来确定发电。
研究风电功率的波动特性，不论对改善风电预测精度还是克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。
对于问题1a，我们利用MATLAB软件做出了3日内的功率波动图，发现功率的波动曲线上下不断震荡，所以我们采用一段数据来进行分析（即从波谷到波峰再到波谷），利用MATLAB软件拟合工具箱中的dfittool对数据进行曲线拟合，并选出几种较为符合的概率分布，根据对数似然函数值的大小确定最佳的概率分布。
风电出力特性研究及其应用
风电出力特性研究及其应用风力发电是一种清洁、可再生的能源，其发展受到了全球各国政府和社会的广泛关注和支持。
随着风电装机容量的不断增加，风电出力特性的研究和应用也变得越来越重要。
本文将就风电出力特性的研究现状、影响因素和应用进行介绍和分析。
一、风电出力特性的研究现状风电出力特性是指在一定的时间尺度内，风力发电机组的发电功率与风速之间的关系。
通常情况下，风速越大，发电功率也就越大，但是风电出力特性并不是简单的线性关系，而是受到多种因素的影响。
目前，对于风电出力特性的研究主要包括以下几个方面：1. 风力发电机组的功率曲线特性：风力发电机组的功率曲线是指在不同的风速下，发电机组的发电功率输出情况。
一般来说，风力发电机组的功率曲线呈现出“S”型曲线，即在较低的风速下，发电功率较小；在中等风速下，发电功率迅速增加；当风速达到一定值后，发电功率趋于稳定。
2. 风场的风速分布特性：风速分布是指在一定时间尺度内，不同风速的出现频率和持续时间。
通过对风速分布进行统计和分析，可以揭示出不同季节、不同气象条件下的风场特性，为风电出力的预测和规划提供依据。
3. 风电出力的波动特性：由于风速的不稳定性和不确定性，风电出力也呈现出较大的波动性。
研究风电出力的波动特性，可以为风电系统的运行和管理提供支持。
4. 风电出力与系统可靠性：风力发电机组的可靠性是风电系统设计和运行的重要指标之一，研究风电出力与系统可靠性的关系，可以为风电场的运行和维护提供技术支持。
二、影响风电出力特性的因素风电出力特性受到多种因素的影响，包括外部气象条件、风电设备的性能特性和运行管理等方面。
以下是一些常见的影响因素：1. 风速和风向：风速和风向是直接影响风电出力的主要因素。
风速越大，风电出力也就越大；而风向的变化也会影响风电出力的稳定性和波动性。
2. 风机型号和设计特性：不同型号和设计特性的风力发电机组在不同风速条件下的出力特性可能存在差异，如功率曲线的斜率、启动风速等。
风电功率波动特性的分析
刘 国华 秦 伟
（ １ ． 内蒙古通辽市奈曼旗兴隆沼林场 ，内蒙古 通辽 ０ ２ ８ ０ ０ ０ ；２ ． 内蒙古通辽市奈曼旗林业局 ，内蒙古 通辽 ０ ２ ８ ０ ０ ０）
自２ ０ ０ ０ ￣以来通辽市奈曼旗 兴隆沼地区现有林地 出现 大面积杨 树 死 亡现象 ， 严重地威胁着奈曼旗北部的生态安全 ，影响破 坏着原 三北 Ｏ ０ ９ 项 目保存的小叶杨基因库 ，威胁着附近居 民的生产生活 ，影响着当 地 的经济利益。 １ 查 找杨树死亡的真正原因 兴隆沼地区北侧紧靠老哈河 ，叫来 河从 中穿过 ， 原地下水资源 丰 富 ，近年来气候异常 ，两河全部干涸 ，从而导致地下水位 下降 ，又加 上 近年来连续干旱 ，由于杨树生长速度快，耗水量大 ，每生产 １ 克干物 质需消耗 ｌ Ｏ 立方厘米左右的水 ，当降水量为６ ｏ ０ 毫米左右或地下水位较 高 ，根系直接 吸收到 毛细血管上升水时 ，土壤水分才能满足其生长需 求。 因为地下水下降 ，从而部分地段 杨树缺水 ，影 响生长 ，又加上 近 几 年为暖冬 ， 致使树势衰弱 ，从而使过冬的杨树害虫得以大量存 活， 虫害现象严重 ， 致使连年有害生物的危害和大面积的蔓延创 造了有 利 的方便条件。 树种单一 ，杨树一统天下 ，现在的农户为追求 经济利 益 ， 不 分地 块， 不分立地条件 ，单一的造杨树 ，从而导致造林 成活率 、保存率 到 不 到标 准 ， 导致成林难 、成材难 ，有的树种不对 ，如有的造林户选择 需水量大的杨树 １ ０ ｒ ７ 、１ ０ ８ 导致杨树难以过冬 ， 易发生严重 的烂皮病。 栽植密度太大 ，今年来 由于干旱就应当适 当加 大造林 密度 ，而有 的造林 户为追求造林 利益最 大化 ，不 安规程造林 ，尽量加 大造林 密
概率密度法在风电功率波动特性分析的应用
• 54•风力的不确定性和波动性，使得风电具有不确定性，这给电网的安全与运行带来了诸多问题。
研究风电波动特性，可以有效地提高风能所占发电比例的同时，确保电网运行的的稳定性。
而核密度估计法研究是挖掘风力出力的特征的重要一种方法，本文对风电出力核密度方法在风电波动特性分析上的运用进行了一个归纳与总结，并分析了其优缺点。
1 引言能源与人类的发展息息相关，当今人类社会主要是使用化石能源。
因为化石能源是一种不可再生能源，总量短时间内难以增加，使用化石能源不仅仅是意味着化石资源总量减少，并且在消耗的过程中，会引发环境污染。
所以，当今社会，提倡使用风光水等可再生能源。
挖掘风力出力波动特征，可以增加风电上网率，并降低风电成本，增加系统稳定性。
概率密度函数法是研究风功率波动特性的一种重要方法，可以有效地分析风电出力的随机性和不确定性。
其主要通过通过某一种分布函数模型，去拟合风波动指标量的概率分布曲线，从而描述风电波动特性。
目前，已有大量的分布函数用来描述风电功率变化规律，种类繁多。
本文主要是对介绍概率密度函数法在基于风电波动特性分析上的应用，先介绍风功率波动的量化指标的分布曲线，然后在梳理了各种应用到基于风电波动特性建模的概率密度函数法，并分析其优缺点，最后简介评价指标，为读者以后选择概率密度函数法研究风电规律做一个参考。
2 风电数据处理使用概率密度法之前，要进行风电数据处理，即求取风波动指标量的概率分布曲线，风波动指标量一般是是风功率波动量，典型方法是将相邻的采样点数据差值除以风机额定容量求得：(1)式(1)中：n 为风机数量；P n (i +1)为n 台风机在i +1时刻的总输出功率；P n (i )为n 台风机在i 时刻的总输出功率；P n 为单台风机的额定容量。
除此之外，还有噪声辅助信号分解(NACEMD)方法求取风功率波动量；将邻近点取对数，再相除的方法等等。
3 概率密度函数选择求取波动量概率分布曲线后，使用概率密度函数对进行拟合。
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。
风电功率波动特性的分析
风电功率波动特性的分析摘要随着能源与环境问题的日益突出，提高风力发电效率已成为一个重要课题。
本文旨在研究风电功率波动的时空分布特性和预测风电场的总功率。
针对问题一和二，首先，本文任选5个风电机组，然后对数据进行差值计算。
基于风电功率波动的时间特性分析，建立了风电功率波动的概率分布模型，得到不同时间间隔下风电功率的波动性。
其次，根据电功率的波动性绘制其概率分布图，并用拟合工具箱对不同概率密度函数进行拟合，最后得出描述风电功率波动最好的概率分布—t location-scale分布，计算其密度函数的参数值，并对其进行检验。
针对问题三和四，基于风电功率波动特性信息损失问题的研究，引入一致性，互补性和平稳性三个指标来描述损失的风电功率波动信息。
首先，本文绘制两种时间间隔的概率分布拟合图，对其进行主观的比较分析；然后，通过计算5台风机相应的指标值得出：在研究电功率波动特性时，选取的时间间隔过大，会导致部分功率变化快的波动信息丢失。
针对问题五中风电总功率的预测问题，本文建立了基于ARIMA的总风电功率时间序列预测模型。
分别以5min和15min间隔选取总功率样本数据，利用二阶差分对样本进行平稳性处理，然后采用时间序列的ARIMA模型预测未来4小时风场的总功率。
同时计算滑动预测误差，通过分析误差比较两种方式的预测效果。
针对问题六和七，基于上述问题中的研究方法，研究了单台风机功率和风场总功率的波动概率分布，进而分析其在时序上的差别。
然后，通过研究密度函数参数来分析波动局限性。
通过对材料提供的数据进行综合分析，给出合理的方法来克服风电波对电网运行的的不利影响。
关键词：概率分布模型拟合指标location-scalet分布ARIMA模型随着能源和环境问题的日益突出，以化石能源为主的能源发展模式必须根本转变。
近年来，可再生能源特别是风能的开发利用处于快速发展的阶段。
我国风电装机容量近几年均呈接近倍增的发展态势，截至2012年底，我国风电装机容量已超过7000万kW，居世界第1位。
大型风电基地风电波动特征分析
大型风电基地风电波动特征分析摘要：随着我国经济的高速发展，大力发展风电工程，以中尺度气象模式结合气象站和多个测风塔同步观测资料校准，得到的水平分辨率1km、时间分辨率为10min的精细风场数据为基础，研究了中国大规模风电外送工程之一的某地区的风电容量系数、风电可信容量系数以及风电峰谷系数等关键风电参数的区域同步波动特性，比较了不同大小范围的各项参数指标的差异，发现：风电并网区域范围的增大对风电上网的波动性具有明显的平滑效应，表现在风电容量系数、风电峰谷系数的逐时变化和年度变化幅度均显著削减，风电可参加受端电网电力平衡的比例也明显提高；区域风电外送对受端电网有一定的正调峰和反调峰效果，时段差异明显；基于受端电网负荷高峰时段，以85%和95%预定保证率下某地区的风电可信容量分别为9%和5%，采用风电容量系数平均值计算的风电可信容量则可达29%。
关键词：大型风电；基地风电；波动特征1我国大型风电工程建设项目现状（1）对大型风电工程建设项目进行风险管理的意识较差。
虽然我国在其他大型工程项目中已具备一套完善的工程项目风险管理系统，但很多大型风电工程建设项目缺乏对风险管理的重视，不能及时进行风险识别，导致后期不能进行有效的风险管理和控制，严重影响施工进度和施工质量。
（2）对大型风电工程建设项目缺乏统一风险管理标准，一般大型风电工程建设项目由建设单位设计单位、施工单位、监理单位等诸多单位参与，这些单位具有不同的职能和工作模式，对项目的风险识别和管理标准也不尽相同，导致不能明确对该风电项目进行风险管理，严重影响施工质量。
（3）对大型风电工程建设项目不具备有效管理模式。
自2006年来，我国对大型风电工程建设项目进行大规模建设。
因风险管理经验不足，不同施工环境下的风电工程项目，风险因素也不相同，因此传统风险模式已不能满足对风险进行有效管理和控制。
2精细数值模拟和数据处理2.1中尺度数值模式设置和观测数据处理模拟区域为某地区，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，如图1所示，垂直层为30层，其中离地200m高度以下为9层。