对风电场运行状况的数学模型分析

风电场建模和仿真研究一、本文概述随着全球能源结构的转型和可再生能源的大力发展，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛的关注和应用。

风电场作为风电能源的主要载体，其运行效率、经济效益及安全性直接决定了风电产业的健康发展。

因此，对风电场进行精确建模与仿真研究，对于提升风电场的设计水平、优化运行策略、预测和评估风电场的性能具有重要的理论价值和现实意义。

本文旨在全面系统地探讨风电场的建模与仿真技术，通过对风电场各个组成部分的深入分析，构建一个真实反映风电场运行特性的仿真模型。

本文首先对风电场的基本原理和结构进行概述，介绍风电场的主要组成部分及其功能；接着，详细阐述风电场建模的关键技术，包括风力发电机组模型、风电场电气系统模型、风电场控制系统模型等；然后，介绍风电场仿真的基本流程和方法，包括数据收集、模型构建、仿真实验及结果分析等；结合具体案例，展示风电场建模与仿真技术在风电场设计、运行优化和性能评估中的应用。

通过本文的研究，希望能够为风电场的设计、运行和管理提供有益的参考和指导，推动风电产业的可持续发展。

二、风电场建模基础风电场建模是研究风电能转换、风电系统运行及风电场优化布局的重要手段。

建模的准确性直接关系到风电场运行的安全性和经济性。

风电场建模主要基于风电机组的运行特性、风电场的布局、地形地貌、气象条件以及电网接入方式等因素。

在风电场建模过程中，首先需要对风电机组进行单机建模。

这通常涉及风电机组的空气动力学特性、机械动力学特性、电气控制特性等方面的研究。

其中，空气动力学特性主要研究风轮对风能的捕获能力，机械动力学特性关注风电机组在风载荷作用下的动态响应，而电气控制特性则关注风电机组的能量转换和并网控制。

除了单机建模外，风电场建模还需要考虑风电场的整体布局。

风电场的布局直接影响到风能的分布、风电机组之间的相互干扰以及风电场的整体发电效率。

因此，在建模过程中，需要综合考虑地形地貌、风向风速分布、湍流强度等因素，以确保风电场布局的合理性。

对风电场运行状况的数学模型分析
风电场的运行状况可以用统计学、数学建模等方法来分析，其中常用的数学模型包括：
1. 统计学模型：这一模型主要用于分析风电场的运行状况，包括风电机组的发电量、发电效率、发电成本等，以及风电场的发电量、发电效率等。

2. 数学建模：这一模型用于模拟风电场的运行状况，以及风电场的发电量、发电效率等。

通常，这种模型可以采用多元线性回归（MLR）、回归分析（RA）、机器学习（ML）等数学方法。

3. 能源管理模型：这种模型用于优化风电场的运行状况，以达到最大的发电量和最低的发电成本。

典型的模型包括发电计划模型、电力系统优化模型、能源市场模型等。

《风电场生产运行统计指标体系》（试行）风电场生产运行统计指标体系分为六类，共16项基本统计指标，分列如下：一、电量指标本类指标用以反映风电场在统计周期内的出力和购网电量情况，采用发电量、上网电量、购网电量、容量系数和利用小时数五个指标。

1、发电量1）单机发电量：是指在单台风力发电机出口处计量的输出电能，一般从风电机监控系统读取。

2）风电场发电量：是指每台风力发电机发电量的总和。

E =丈Ei,单位：万千瓦时（万KWh）i=l其中：Ei为第i台风电机的发电量，N为风电场风力发电机的总台数。

2、上网电量风电场与电网的关口表（通常为我站关口表）计量的风电场向电网输送的电能。

单位：万千瓦时（万KWh）3、购网电量电网与风电场的关口表（通常为电网关口表）计量的电网向风电场输送的电能。

单位：万千瓦时（万KWh）4、容量系数容量系数是风电机（或风电场）在统计周期内平均输出功率与额定功率之比。

F«，单位:其中:Pa为平均输出功率，Pr额定功率。

Pa = 发电量统计周期总小时数5、利用小时数1）单台风电机的利用小时数也称作等效满负荷发电小时数，是指单台风电机统计周期内的发电量折算到其满负荷运行条件下的发电小时数。

单台风电机利用小时数=单机发电量/额定功率2）风电场利用小时数是指风电场发电量折算到该场全部装机满负荷运行条件下的发电小时数。

风电场利用小时数=风电场发电量/风电场装机总容量6、限电量是指由于电网限制上网量而造成的发电损失量。

二、能耗指标反映风电场电能消耗和损耗的指标，采用损耗电量、场用电率、场损率和送出线损率四个指标。

1、损耗电量指消耗在风电场内输变电系统和风电机自用电的电量之和。

损耗电量=发电量-上网电量，单位：万千瓦时（万KWh）2、场用电率风电场用电变压器计量指示的生产和生活用电量减去基建、技改等用电量后占全场发电量的百分比。

场用电率（%）=（场用电量-基建、技改等用电量）/全场发电量X 100%3、场损率消耗在风电场内输变电系统和风电机自用电的电量占全场发电量的百分比。

恒速恒频风力发电系统的数学模型为了研究风电场对电力系统的影响，需要建立合理的风电场数学模型，为进一步仿真分析奠定基础。

按照本课题研究的要求，我们先后建立了异步发电机的稳态数学模型和动态数学模型，其中动态数学模型包括风速模型风轮机、传动机构和异步发电机的模型。

本文以恒速恒频风力发电系统为研究对象，它主要由风力机和异步风力发电机等主要元件组成。

我们着重于风电场与系统相互影响问题的研究，与之密切相关的环节，其数学模型将详细地描述。

数学模型的建立为研究风电场的运行特性和风电场并网运行带来的稳定问题以及研究电力系统接入一定规模的风电场的可行性提供了基本的工具。

2.1 风电场及风力发电机组简介风力发电场是将多台并网风力发电机安装在风力资源好的场地，按照地形和主风向排成阵列，组成机群向电网供电，简称风电场。

风力发电形式可分为“离网型”和“并网型”“离网型”有：(1)单机小型风力发电机；(2)并联的小型或大型孤立的风力发电系统；(3)与其它能源发电技术联合的发电技术，如风力／柴油发电机联合供电系统。

“并网型”的风力发电是规模较大的风力发电场，容量大约为几兆瓦到儿百兆瓦，由于十台甚至成百上千台风电机组构成。

并网运行的风力发电场可以得大大电网的补偿和支撑，更加充分的开发可利用的风力资源，也是近儿年来风电发展的主要趋势。

在日益开放的电力市场环境下，风力发电的成本也将不断降低，如果考虑到环境等因素带来的间接效益，则风电在经济上也具有很大的吸引力。

风电场的发电设备为风力发电机组，发电机经过变压器升压与电力系统连接，如图2．1图2-1风电场与电力系统连接图在风场内，风机与变电所之间的连接有两种方式：场地布置相对集中时用电缆直埋；场地布置相对分散时用架空lOkV 线路。

一般有两种供电方式如图2-2：一是采用一台风机经一台箱式变电站就近升压；二是采用两台或多台风机经一台箱式变电站就近升压。

2.2 异步发电机的稳态数学模型为了研究风电场对电力系统的影响，需要建立合理的风电场数学模型，为进一步仿真分析奠定基础。

大气风场的统计分析和预测模型构建近年来，随着气候变化对人类社会的影响日益凸显，大气风场的统计分析和预测模型构建成为广大气象学者关注的热点。

大气风场是大气环流的核心要素，对于气象灾害的预警、风力发电的规划以及环境污染的控制都有着重要意义。

本文将探讨大气风场的统计分析方法以及预测模型的构建过程。

首先，大气风场的统计分析是对风向、风速等参数进行量化和描述的过程。

通过收集大量的观测数据，包括地面气象站点观测数据和遥感观测数据等，可以进行统计分析得到风向和风速的频率分布、平均值、变化范围等参数。

常用的统计方法包括频率分析、统计回归分析和时间序列分析等。

例如，通过对历史观测数据进行频率分析，可以确定某一特定风向风速的概率分布，从而为风电场的规划和设计提供依据。

其次，预测模型的构建是为了根据历史观测数据和其它相关因素来预测未来的大气风场情况。

常用的预测模型包括基于统计方法的回归模型和基于物理原理的数值模型。

回归模型的基本思路是通过分析历史观测数据和其他影响因素之间的关系，建立起一个数学模型，再利用这个模型来进行未来大气风场的预测。

物理模型则是根据大气流动的基本方程和边界条件，通过数值计算得到大气风场的解。

这种模型需要考虑大气的复杂流动过程和多个参数的相互作用，计算量大且较为复杂，但预测精度相对较高。

然而，大气风场的统计分析和预测模型构建过程中存在一定的挑战和困难。

首先，由于大气环流的非线性特性和多尺度相互作用的复杂性，统计分析和预测模型的构建往往需要考虑多个因素和参数。

其次，观测数据的质量和时空分辨率对模型的预测精度有很大影响。

由于观测站点分布不均匀和传感器的限制，有时很难获取到高质量的观测数据。

此外，在一些极端气象事件的预测上，模型的不确定性和误差也是一个重要问题。

为了解决这些问题，研究人员不断努力提高大气风场的统计分析和预测模型构建的精度和可靠性。

在数据质量方面，通过提高传感器的技术水平和改进数据处理算法，可以减少观测数据的误差和不确定性。

0-1规划在风电场运行状况分析及优化[1]中的应用摘要：风电场运行维护，离不开维修人员的辛勤劳动，为使维修人员的工作任务相对均衡，且风电场具有较好的经济效益，需要对维修人员惊醒合理的排班。

本文给出了建立0-1规划模型来确定排班计划的方法，可为风电场运行状况分析及优化管理提供可靠理论依据。

关键词：排班；维修；0-1规划随着我国大型风电场的陆续建成投产，风能资源利用、风机的选择以及运行维护策略等是风电场存在的共性问题。

赛题中问题三：为安全生产需要，风机每年需进行两次停机维护，两次维护之间的连续工作时间不超过270天，每次维护需一组维修人员连续工作2天。

同时风电场每天需有一组维修人员值班以应对突发情况。

风电场现有4组维修人员可从事值班或维护工作，每组维修人员连续工作时间（值班或维护）不超过6天。

请制定维修人员的排班方案与风机维护计划，使各组维修人员的工作任务相对均衡，且风电场具有较好的经济效益，试给出你的方法和结果。

一、问题的分析该问题是一个典型的指派问题。

本题的主要任务是制定维修人员的排班方案与风机维护计划，以期达到：使各组维修人员的工作任务相对均衡，且风电场具有较好的经济效益的目的。

为制定维修人员排班，则需首先要确定总的工作时间段（值班天数+维护天数），然后确定合理的循环周期。

1.总工作时段确定值班天数的确定：根据问题要求，风电场每天需要有一组维修人员值班以应对突发事件。

要完成本任务，每组维修人员每年需要安排值班天数为天。

维护天数的确定：本风电场共有风机124台，风机每年需进行两次停机维护，两次停机维护之间的连续工作时间不超过270天，每次维护需一组维修人员连续工作两天。

为满足这些要求，也为了使问题简化，在上半年和下半年集中维护，且两次集中维护的风机次序一致（两次维护之间的连续工作时间不超过270天）。

集中维护的周次规定每组维修人员固定在周一、周三、周五或周日的某一天休息（如：第一组周一休息，第二组周三休息，第三组周五休息，第四组周日休息），且若在本周次承担值班任务则连续两天值班。

风力发电系统的建模与性能分析简介：随着对清洁能源的需求增加，风力发电作为一种可持续发展的能源形式受到了广泛关注。

风力发电系统的建模与性能分析对于优化系统运行、提高发电效率至关重要。

本文将探讨风力发电系统的建模方法和性能分析技术，以期对该领域的研究和应用有所启发。

一、风力发电系统的建模风力发电系统主要由风机、传动系统和发电机组成。

建立准确的系统模型对于系统设计和优化以及性能分析至关重要。

以下是风力发电系统的建模方法：1. 风机模型：风机通常采用叶片受力分析和机械转动建模，并考虑风速和风向的影响。

在建模过程中，需要考虑叶片的气动特性和动力学行为，以及风速的变化和风向的偏差对整个系统的影响。

2. 传动系统模型：传动系统将风机的机械能转化为发电机的电能。

传动系统的建模通常采用机械传动原理，考虑摩擦、转距和效率等因素。

此外，传动系统的惯性也需要纳入考虑，以评估系统的动态响应。

3. 发电机模型：发电机是将机械能转化为电能的核心组件。

发电机的模型通常基于电磁理论和电机设计原理，考虑磁场分布、线圈特性和转速等因素。

在建模过程中，需要考虑磁场饱和、铁磁损耗和电磁振荡等非线性特性。

二、风力发电系统的性能分析风力发电系统的性能分析旨在评估系统的电能产出和运行稳定性，以便优化发电系统的设计和运行策略。

以下是常见的性能分析技术：1. 功率曲线分析：通过绘制风速-发电功率曲线，可以评估发电机在不同风速下的响应。

该曲线可以帮助确定风速范围内的最佳转速，并为系统调度和运行策略提供依据。

2. 发电系统效率分析：发电系统效率是评估系统能量转化效率的重要指标。

通过分析传动损耗、发电机效率和整个系统的综合效率，可以确定系统的能量损失和改进潜力。

3. 风力资源评估：风力资源的评估对于风力发电系统的选址和系统容量的确定至关重要。

通过收集历史风速数据和进行统计分析，可以评估特定地点的风能潜力和风能密度。

4. 可靠性分析：可靠性分析旨在评估系统的可靠性和发电能力，以确定系统的可用性和维护需求。

双馈风力发电的动态数学模型动态数学模型相关方程：1. 电压方程式：定子电压方程、转子电压方程；2. 磁链方程式：定子磁链方程、转子磁链方程；3. 运动方程式：转矩平衡方程、电磁转矩方程；双馈发电机动态数学模型分析假定条件假设：1. 三相绕组对称，忽略空间谐波，磁势沿气隙圆周按正弦分布；2. 忽略磁路饱和，各绕组的自感和互感都是线性的；3. 忽略铁损；4. 不考虑频率和温度变化对绕组的影响。

定子绕组电压方程为：其中下标s 表示定子（stator ）A s A AB s B B Cs C C u r i D u r i D u r i D ψψψ=−+⎧⎪=−+⎨⎪=−+⎩转子绕组电压方程为：其中下标r 表示转子（rotor ）a r a ab r b bc r cc u r i D u r i D u r i D ψψψ=+⎧⎪=+⎨⎪=+⎩电压方程用矩阵表示为：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡−−−=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡c b a C B A c b a C B A rr r s s s c ba C B A D D D D D D i i i i i i r r r r r r u u u u u u ψψψψψψ000000000000000000000000000DψRi u +=或：定转子磁链方程为：定转子磁链方程为：⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡−−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡abc ABC rr rssr ssabc ABC i i L LL L ψψA ABCB C ψψψψ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦a abcb c ψψψψ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦A ABCB C i i i i ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦a abcb c i i i i ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦定转子磁链方程为：−i L L ψ转矩平衡方程为：dtd p J T Te m ω+=电压方程、磁链方程和运动方程构成了交流励磁发电机在三相静止轴系上的数学模型，该模型即是一个多输入多输出的高阶系统，又是一个非线性、强耦合的系统，分析和求解这组方程式非常困难。

风电场建模和仿真研究随着可再生能源的日益重视和广泛应用，风电场建设已成为能源开发的重要领域之一。

风电场建模和仿真研究对于优化风电场设计和提高能源利用效率具有重要意义。

本文将介绍风电场建模的基本原理和仿真研究的方法，以期为相关领域的研究提供参考。

一、风电场建模风电场建模是指利用数学模型和计算机技术对风电场进行模拟，以获得其性能和运行特性。

风电场建模包括风能资源评估、风力发电机组选型与布局、风力发电机组性能仿真与评估、风电场电气系统建模等方面的内容。

1、风能资源评估风能资源评估是风电场建模的基础。

它通过对风电场所在区域的风能资源进行测量和分析，获得该区域的风能分布、风向和风速等数据，为后续的风电场设计和建设提供依据。

2、风力发电机组选型与布局风力发电机组是风电场的核心设备，其选型与布局直接影响到风电场的发电效率和经济效益。

在风电场建模中，需要根据风能资源评估的结果选择适当的风力发电机组类型和数量，并确定其布局，以实现最优的发电效率和最小的成本。

3、风力发电机组性能仿真与评估风力发电机组性能仿真与评估是风电场建模的重要环节。

它通过对风力发电机组的性能进行模拟和分析，获得其运行特性和发电效率等数据，为后续的风电场设计和建设提供依据。

4、风电场电气系统建模风电场电气系统建模是风电场建模的重要组成部分。

它通过对风电场的电气系统进行模拟和分析，获得其电压、电流和功率等数据，为后续的风电场设计和建设提供依据。

二、仿真研究的方法仿真研究是风电场建模的重要手段。

它通过建立仿真模型，模拟风电场的实际运行状态，为风电场设计和优化提供依据。

以下介绍几种常见的仿真研究方法：1、系统级仿真系统级仿真是对整个风电场进行仿真研究，包括风能资源评估、风力发电机组选型与布局、风力发电机组性能仿真与评估、风电场电气系统建模等方面。

通过系统级仿真，可以获得风电场的整体性能和经济效益，为后续的风电场设计和建设提供依据。

2、部件级仿真部件级仿真是对风力发电机组的各个部件进行仿真研究，包括风轮、发电机、齿轮箱、控制系统等。

风电场代表年风速计算方法的分析随着全球环境保护意识的不断提高、清洁能源的使用率不断增加，风能发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的重视。

而风电场是指搭建在一定地域范围内、利用风能产生电能的场所，风电场的建设需要精确地计算最适合该地区的风速，以确保风力发电机的最佳发电效果。

因此，风电场代表年风速的计算方法是风电场建设中的一个核心问题，是风电场设计及运营过程中的重要环节。

本文将重点分析目前常用的代表年风速计算方法，包括数值模拟法、统计学方法、解析方法三种方法，探讨各自的特点、适用场合及其优缺点，为风电场的设计提供一定的参考依据。

一、数值模拟法：数值模拟法主要是通过计算机模拟风场的流体动力学过程，得出风电场代表年风速。

该方法需要大量的气象学和计算机科学的知识，且需要考虑的参数众多，包括地形、气象条件等等，因此其数据准确性较高，尤其适用于涉及到复杂地形的风电场。

该方法的步骤分为两部分：首先，需要运行数值天气预报模型计算出目标站点未来一年的风场数据；其次，需要对计算结果进行后处理，计算得到代表年风速。

但是，由于该方法需要大量的计算量和设备、技术的要求较高，其成本也相应高昂，因此难以普及应用。

二、统计学方法：统计学方法是通过统计历史气象数据的风速频率分布，得出风电场的代表年风速。

该方法适用于基于连续多年的气象观测数据进行历史分析，因此其计算较为简单，能够快速得到结果。

该方法的步骤主要包括确定统计区域、筛选气象观测点、统计气象数据、绘制风速频率分布曲线和计算代表年风速。

但是，该方法仅仅考虑了历史数据，没有考虑到随机经验，绘制出来的风速频率分布曲线可能存在不确定性，结果可能存在一定的偏差。

因此，在实际应用中，需要将该方法与其他方法相结合，进行校核。

三、解析方法：解析方法是通过分析风场的特征、统计分析风速的分布型态、进行适当的理论分析，得出风电场代表年风速。

该方法是一种基于公式推导及理论分析的方法，不需要大量观测数据和计算机模型，但需要对风场特性进行了解和分析。

风电场运行状况的数学模型评估与分析摘要：根据一个模型风电场的观测数据，运用数学统计对风电场的资源进行评估并给出优化方案，使用风能资源评估的标准统计模型3D布置分布模型，利用Excel完成相关数据统计，用建立数据模型完成各评估指标计算。

关键词：风电场，模型，状况，运行，数据随着风电产业近年来的快速发展，对风电场的资源评估及优化需求迫在眉睫，风能作为一种清洁可再生能源，越来越受到世界各国的重视。

风力发电不仅降低成本，更改进了我国的能源结构。

由于篇幅限制，具体内容参看2016年全国大学生数学建模竞赛D题[1]结合本题附件中给出的具体要求及相关政策，建立模型，解决如下问题：问题一：附件1给出了该风电场一年内每隔15分钟的各风机安装处的平均风速和风电场日实际输出功率。

试利用这些数据对该风电场的风能资源及其利用情况进行评估；问题二：附件2、3、4给出了该风电场几个典型风机信息，试从风能资源与风机匹配角度判断新型号风机是否比现有风机更为适合；问题三：制定维修人员的排班方案与风机维护计划，使各组维修人员的工作任务相对均衡，且风电场具有较好的经济效益。

1 问题分析问题一处理，用Mathematica软件编程从附件1的12个文件中批量导入36032条数据，生成标准样式后再导出到Excel文件，并在Excel中完成相关数据统计，再用所建立数学模型完成各评估指标计算。

问题二处理：利用风机容量系数计算公式计算新旧各型号风机的容量系数，系数越大说明风机与风能资源匹配越好，得到新风机比旧风机更为适合。

问题3处理，用Excel按月汇总附件1中生成的数据，得到每月的平均风速，考虑到风能资源的季节性，应把维护工作更多安排在风能资源较差的9个月。

2 模型假设与符号说明模型假设（1）观测点数据能代表整个风电?龅姆缒茏试辞榭觯?（2）相邻两个时间点之间（15分钟）的风速变化忽略不计；（3）同一型号风机性能与运行情况一样；符号说明3 模型建立与求解3.1 问题一的模型建立及求解风能作为一种清洁的可再生能源，越来越受到世界各国的重视。

本科毕业设计（论文）题目：风电场的等值分析与建模仿真研究风电场的等值分析与建模仿真研究摘要目前风力发电的研究已经成为一个重要的课题。

在考虑风电场的并网特性和对电力系统的影响时，如果对风电场内每台双馈风力发电机进行详细建模，计算机的工作量大并且效率低。

将风电场内具有相似工作特性的风电机组等值成一台风力发电机，将会大大减少仿真计算量、提高效率。

本文分析了双馈式风力发电机的基本工作原理和具体的数学模型，在此基础上以PSCAD/EMTDC软件为仿真平台，搭建了双馈风力发电机的动态数学模型。

以风速为分群指标采用改进的容量加权法对风机、双馈式发电机和控制系统分别进行等值建模，然后搭建了不同风电机组的详细模型和等值模型，仿真结果表明等值模型在稳定运行、风速波动和外部短路故障下的运行特性与风电机组的详细模型基本吻合,说明了其等值方法的正确性。

关键词：双馈式感应发电机；等值；容量加权法；PSCADThe equivalent analysis of wind farm and studies ofsimulation modelingAbstractNowdays the wind power generation has gradually become an important topic of research. If the model of each doubly-fed wind power generator in the wind farm was set up in detail, the computer will workload and have low efficiency. If make wind power generators which have similar features in the wind farm into an equivalent wind power generator, that will greatly reduce the simulation calculation and improve efficiency.This paper analyzes the basic principle and specific mathematical model of doubly-fed wind power generator, Set up a dynamic mathematical model of doubly-fed wind power generator based on the PSCAD/EMTDC software for the simulation platform. The modified capacity of the weighted method is adopted for wind turbine、doubly-fed generator、the control system’s modeling equivalent. Then set up the detailed model and equivalent model of wind turbines. The simulation results suggested that the equivalent model’s operation characteristics under stable operation or wind speed fluctuation or the external short circuit fault consistent with the detailed model of wind turbines, illustrating the validity of the equivalent value method.Keywords：Double-fed Induction Generator; Equivalence; Weighted method; PSCAD目录第1章引言 (1)1.1 选题背景和研究意义 (1)1.2 双馈式风力发电机等值建模的研究现状 (2)1.3 本文的研究内容 (3)第2章变速恒频双馈风力发电系统的数学模型 (4)2.1 双馈风力发电机的原理 (4)2.2 风机数学模型 (5)2.2.1 风能利用系数 (5)2.2.2 风机捕获功率 (6)2.2.3 风机驱动系统模型 (7)2.3 双馈风力发电机的动态数学模型 (7)2.3.1 感应发电机的传递公式 (7)2.3.2 双馈发电机的动态数学模型 (8)2.3.3 双馈发电机有功无功的解耦控制 (8)2.3.4 网侧控制系统的数学模型 (9)2.3.5 转子侧控制系统的数学模型 (9)2.4 本章小结 (10)第3章双馈风力发电机的等值研究 (11)3.1 双馈式风力发电机模型内部的等值参数计算 (11)3.1.1 视在功率和转矩的等值 (11)3.1.2 变换器直流环节的等值 (11)3.1.3 阻抗的等值 (12)3.1.4 比例系数和积分时间常数的等值 (13)3.1.5 转动惯量、扭转系数和阻尼系数的等值 (13)3.2 双馈式风力发电机的风速等值 (13)3.3 集电线路的阻抗的静态等值 (14)3.4 本章小结 (16)第4章风电场等值的仿真分析 (17)4.1 详细模型的搭建 (17)4.2 等值模型的搭建 (17)4.3 四种情况的风机等值及结果分析 (18)4.3.1 十台同风速同型号的风机等值结果 (18)4.3.2 十台不同风速同型号的风机等值结果 (21)4.3.3 六台同风速不同型号的风机等值结果 (23)4.3.4六台不同风速不同型号的风机等值结果 (26)4.4 对于不同功率的双馈式风力发电机不同风速下风能利用系数的测量 (28)4.5 本章小结 (29)第5章总结和展望 (30)致谢 (31)参考文献 (32)附录 (34)附录A风机参数 (34)附录B发电机参数 (34)第1章引言1.1 选题背景和研究意义改革创新以来，工业技术不断发展，能源枯竭问题日益恶化，利用风能这种无污染的新能源进行发电被广泛地应用到电力系统上，其中以双馈式风力发电机和直驱式风力发电机为代表。

评估风电场的风能资源情况、风电功率、容量系数等，是开发风力发电项目的基础工作。

评估关心的内容包括平均风速、极限风速。

对一给定地区及给定时间段而言，平均风速的概率分布决定了本地区的风能资源情况。

用于拟合平均风速概率分布的模型有双参数Weibull分布、Rayleigh分布、LogNormal分布等[1,2]，其中双参数Weibull分布模型应用最为广泛。

用于估计双参数Weibull分布参数的方法有线性回归法、最小二乘法、矩估计法等[1,3]。

1极限风速(Extreme wind)是指在一段时间(3 s、10 min…)内的最大风速，被用来衡量风能资源对风电场的破坏作用，同时极限风速的研究对于天线、雷达安装以及高建筑抗风能力等问题也有一定意义[4,5]。

极限风速分布是风电场设计以及安全运行的一个重要参数。

有多种描述极限值分布的分布形式，其中第一类极值分布或称为Gumbel分布是一种拟合极值分布的经典、常用形式。

风力发电机容量系数CF(Capacity Factor)[6,7]为某特定时间段内(年、月)风力发电机预测输出能量与其按额定功率运行输出能量的比值。

它等价于这台风力发电机在一段时间内满负荷工作的时间，可以用来衡量总的发电情况。

风力发电机容量系数是用来进行风电场选址、风力发电机设计的重要参数，对于风电场建设规划也有一定指导意义。

计算容量系数的方法有两种：其一是通过风分布概率密度函数以及风速功率曲线进行积分；其二是通过风速序列以及风速功率曲线求出风力发电机功率序列而后进行累加。

影响容量系数的因素有风力发电机参数、风速分布情况等。

本文用Gumbel分布对国内某风电场2006年实测三处极限风速数据进行最小二乘拟合，验证Gumbel分布是一种适合描述极限风速的分布。

通过对国内某风电场2006年实测三组平均风速数据，分别用双参数Weibull、Rayleigh、LogNormal三种分布进行最小二乘拟合，结果表明双参数Weibull分布拟合效果良好，适应性也更强一些。

2021年9期科技创新与应用Technology Innovation and Application众创空间基于多项式拟合的大型风电场运行状况分析*吴玲玲，冯再勇，张轶，谢小韦（南京铁道职业技术学院社科部，江苏南京210031）风能是一种最具活力的可再生能源，风力发电是风能最主要的应用形式。

参考中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局发布的“GB-T_18710-2002风电场风能资源评估方法”，分析某风电场的风能资源分布情况和利用效率，并针对不同风机资源利用效率产电情况，进行引入新风机的规划。

1风能资源评估1.1风能资源评估的参考判据（1）月平均风速（单位：m/s ）月平均风速计算公式：v k =1N m ，k ×N dN j =1∑N i =1∑vi ，j，v k 是第k 个月的平均风速；N d 是每一天大于切入风速小于切出风速的观测次数；N m ，k 是某一月份的天数。

（2）风功率密度（单位：W/m 2）风功率密度蕴含风速、风速分布与空气密度的影响，是风场风能资源的综合指标。

风功率密度计算公式：w=12ρv 3。

月平均风功率密度计算公式：w k =12×N m ，k ×N dN j =1∑N i =1∑ρv3i ，j，w k 为k 个月的平均风功率密度（W/m 2），ρ=0.9762kg/m 3为空气密度，月平均风功率反映了风能资源的年变化特征，见图1。

2月、6月、9月、12月风速处于峰摘要：风能是一种可再生、绿色环保的清洁能源。

风能资源评估对于风电场位置的规划建设、风机发电能力的评估以及风电场的效益评估与决策有着至关重要的作用。

因而得到更准确的风能资源分布及其利用情况具有十分重要的意义。

文章从某风电场运行状况入手，进行合理的简化假设，分析了某风电场的风能资源分布情况和利用效率，并针对不同风机资源利用效率产电情况，进行引入新风机的规划。

关键词：风速；风功率密度；多项式拟合中图分类号:O212.1文献标志码:A文章编号:2095-2945(2021)09-0060-03Abstract :Wind energy is a renewable,green and clean energy.The assessment of wind energy resources plays a crucialrole in the planning and construction of the location of wind farms,the evaluation of wind turbine generating capacity,and the decision -making of wind farm benefits.Therefore,it is of great significance to obtain more accurate wind energy resource distribution and utilization.Starting from the operation status of a wind farm,we make reasonable simplifying assumptions,analyze the distribution and utilization efficiency of wind energy resources of a wind farm,and plan to introduce new wind turbines according to the power generation efficiency of different wind turbine resource utilization efficiency.Keywords :wind speed;wind power density;polynomial fitting*基金项目:江苏高校“青蓝工程”资助,南京铁道职业技术学院校“青蓝工程”资助,江苏省高等学校自然科学研究项目(编号:18KJB170008);江苏省大学生创新计划(编号:202013106006Y )研究成果;南京铁道职业技术学院校级重点课题(编号:YR19008)作者简介：吴玲玲（1983-），女，博士，讲师，研究方向：应用数学。

按照“来多少风、能发多少电、损失了多少、损失去了哪”的思路，建立“理论发电量平衡分析法”，创新风电经济运行管控及分析评价模型。

实践表明，该模型能有效防止指标漂移，增强对标合理性，具有一定推广价值。

伴随经济发展进入新常态，发电市场进入“双降双低”通道，风电利用小时持续下降，盈利空间不断压缩，“做强存量、做优增量”成为风电企业健康持续发展的必然选择。

风力发电无需消耗常规能源，变动成本比重较小，一旦资源、设备、造价确定，若要提高盈利能力，后期唯有加强经济运行管理，度电必争以最大限度提高发电利用小时数。

然而，相比传统火电，风电具有“资源不可控、运行变量多、状态切换快”的独特性，一直以来还没有一个系统、固化的电量分析评价模式，能够全面准确地帮助风电企业找出电量损失方向和成因，客观合理的开展对标评价，风电经济运行管理仍处于粗放阶段。

近年来，在大数据、云计算等信息化技术驱动下，行业对风电应发电量（本文也称理论发电量）开展了深入研究，也取得了一定成果。

在此背景下，笔者结合自身企业实际，按照“知道来多少风、能发多少电、损失了多少、损失去了哪”的管理思路，创新建立“理论发电量平衡分析法”，并作为所在企业风电经济运行管控模型。

应用实践表明，该模型能够有效提升风电企业管控能力，促进风电场经济运行水平的提高，具有一定借鉴和推广价值。

管控模型的建立依据《风电场理论发电量与弃风电量评估导则》（NB/T31055-2014）对理论功率的概念，给出风电场理论发电量的定义和计算方法：理论发电量定义：指风机在安装调试完成后（处于实际风速、风频、空气密度等气候条件和地形地貌条件中），在理想状态下[2]（无电网限电、无故障及受累影响，各部件达到最优调试状态），给定周期内机组所能发的最大电量，也称之为“理论应发电量”。

理论发电量的计算：第一步：综合考虑风电场所处区域的地形、粗糙度变化情况，结合风电场实际布局，建立风电场数字化模型，对风机历史运行数据进行分析、校正，形成风机拟合功率曲线。

对风电场运行状况的数学模型分析【摘要】本文旨在对风电场运行状况的数学模型进行分析。

在介绍了研究背景、研究意义和研究目的。

在分别介绍了风电场运行状况分析模型、影响因素分析、数学模型建立、参数优化方法和应用案例分析。

结论部分总结了分析结果，展望了未来研究方向和研究成果的意义。

通过对风电场运行状况的数学模型进行建立和优化，可以更好地提高风电场的利用率和运行效率，为风电行业的发展和可持续发展提供理论支持和指导。

本文的研究对于深入了解风电场运行状况和优化运行具有重要意义，为未来风电领域的研究和应用提供了有益参考。

【关键词】风电场、运行状况、数学模型、分析、因素、建立、参数优化、应用案例、总结、展望、研究方向、研究成果、意义1. 引言1.1 研究背景风力发电是一种清洁能源，在全球范围内得到了广泛的应用和发展。

随着风力发电技术的不断成熟和发展，风力发电场的规模也不断扩大，成为了现代社会不可或缺的重要能源之一。

随着风力发电场规模的扩大和接入电网的增多，风力发电场运行状况的稳定性和可靠性成为了亟待解决的问题。

为了更好地理解和改善风电场的运行状况，需要建立科学的数学模型来分析和优化风电场的运行情况。

对风电场运行状况的数学模型进行分析和研究具有重要的理论和实际意义。

通过建立有效的数学模型，可以更好地预测和控制风电场的运行状况，提高其发电效率和经济性。

对风电场运行状况的数学模型进行研究还可以为未来的风力发电技术和政策制定提供参考和指导。

1.2 研究意义研究风电场运行状况的数学模型具有重要的意义。

风电场是目前重要的可再生能源发电方式之一，其运行状况直接影响到能源生产效率和稳定性。

通过建立有效的数学模型分析风电场的运行状况，可以帮助提高风电场的运行效率，减少能源生产成本，提高能源利用率。

随着社会对可持续发展的追求和对清洁能源的需求不断增加，风电场的发展前景十分广阔。

研究风电场运行状况的数学模型不仅有利于优化现有风电场的运行，还可以为未来风电场建设提供重要参考依据。