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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。
