风电机组一次调频特性研究
风电功率波动性的分析
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 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）：
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 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。 对于问题1b,利用MATLAB软件编程，将数据每天筛选出一个数据，利用SPSS软件对数据绘制P-P图，并与选出的最好的概率分布图作比较，求出其分布参数。 对于问题2，将数据每隔12个数据筛选出一个数据，并用问题1a的方法绘制曲线拟合和概率分布的比较，选出最好的概率分布，并计算每种分布下的数值特征。 对于问题3，首先利用MATLAB软件绘制出时间窗宽分别为5s和1min时的功率波动图，发现两者的概率的波动情况基本相同，分别计算两种情况下的信息波动率以及信息波动损失率，得出结论为两者的波动基本相同，但是时间窗宽为5s时会有局部信息损失。 对于问题4，我们筛选出时间窗宽为1min、5min、15min的数据，并利用MATLAB软件进行曲线拟合以及概率分布的拟合，并计算出每种概率分布下的特征值，用相同的方法求1min和5min时的信息波动率，计算得出信息波动损失率为0.27%。 对于问题5，采用灰色预测模型对数据进行预测。利用5min和15min的功率预测之后的功率走向，并分析方法的优缺点。 论文的创新之处有： 模型中利用MATLAB软件编程的方法进行数据的筛选，可以筛选出任意时间窗宽的数据。 关键词：风电机组；概率分布；功率预测；SPSS
风电功率预测系统功能要求规范
风电功率预测系统功能规范 （试行） 国家电网公司调度通信中心
目次 前言...................................................................... III 1范围. (1) 2术语和定义 (1) 3数据准备 (2) 4数据采集与处理 (3) 5风电功率预测 (5) 6统计分析 (6) 7界面要求 (7) 8安全防护要求 (8) 9系统输出接口 (8) 10性能要求 (9) 附录A 误差计算方法 (10)
前言 为了规范风电调度技术支持系统的研发、建设及应用，特制订风电功率预测系统功能规范。 本规范制订时参考了调度自动化系统相关国家标准、行业标准和国家电网公司企业标准。制订过程中多次召集国家电网公司科研和生产单位的专家共同讨论，广泛征求意见。 本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、信息要求、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。 本规范由国家电网公司国家电力调度通信中心提出并负责解释； 本规范主要起草单位：中国电力科学研究院、吉林省电力有限公司。 本规范主要起草人：刘纯、裴哲义、王勃、董存、石永刚、范国英、郭雷。
风电功率预测系统功能规范 1范围 1.1本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、数据准备、数据采集与处理、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。 1.2本规范用于指导电网调度机构和风电场的风电功率预测系统的研发、建设和应用管理。 本规定的适用于国家电网公司经营区域内的各级电网调度机构和风电场。 2术语和定义 2.1 风电场 Wind Farm 由一批风电机组或风电机组群组成的发电站。 2.2 数值天气预报 Numerical Weather Prediction 根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。 2.3 风电功率预测 Wind Power Forecasting 以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型，以风速、功率或数值天气预报数据作为模型的输入，结合风电场机组的设备状态及运行工况，得到风电场未来的输出功率；预测时间尺度包括短期预测和超短期预测。 2.4 短期风电功率预测 Short term Wind Power Forecasting 未来3天内的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 2.5 超短期风电功率预测 ultra-short term Wind Power Forecasting 0h~4h的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。
风电生产运行指标体系及评价
中国XXXX集团公司 风电企业生产指标体系 （2011年版讨论稿） 一、总则 为进一步规范中国XXXX集团风电企业的生产管理，建立科学完整的生产指标体系，通过对生产指标的横、纵向对比分析，评价各风电企业运行维护水平，带动企业生产经营活动向低成本、高效益方向发展，从而实现风电企业生产管理上水平的目标，制订本指标体系。 二、生产指标体系 风电企业生产指标体系分七类二十六项指标为基本统计指标。 七类指风资源指标、电量指标、能耗指标、设备运行水平指标、风电机组可靠性指标、风电机组经济性指标、运行维护费用指标。 风资源指标包括平均风速、有效风时数、平均空气密度等三项指标；电量指标包括发电量、上网电量、购网电量、等效利用小时数等四项指标；能耗指标包括场用电量、场用电率、场损率、送出线损率等四项指标；设备运行水平指标包括单台风机可利用率、风电场风机平均可利用率、风电场可利用率等三项指标；风电机组可靠性指标包括计划停机系数、非计划停机系数、运行系数、非计划停运率、非计划停
运发生率、暴露率、平均连续可用小时、平均无故障可用小时等八项指标；风电机组经济性指标包括功率特性一致性系数、风能利用系数等两项指标；运行维护费用指标包括单位容量运行维护费、场内度电运行维护费等两项指标。共计二十六项指标。 三、生产指标释义 1.风能资源指标 本类指标用以反映风电场在统计周期内的实际风能资源状况。采用平均风速、有效风时数和平均空气密度三个指标加以综合表征。 1.1 平均风速 在给定时间内瞬时风速的平均值。由场内有代表性的测风塔（或若干测风塔）读取（取平均值）。测风高度应与风机轮毂高度相等或接近。 1n i i V v n =∑ 单位：m/s 平均风速是反映风电场风资源状况的重要数据。 1.2 有效风时数（有效风时率） 有效风时数是指在风电机组轮毂高度（或接近）处测得的、介于切入风速与切出风速之间的风速持续小时数的累计值。切入风速定为3米/秒，切出风速定为25米/秒。 ()Uo n Un Ui T T U == ∑，单位：小时 其中：T 为有效风时数，()n T U 为出现n U 风速的小时数，Ui 为切入风速，Uo 为切出风速。
风电生产运行指标体系及评价
风电生产运行指标体系及评价
中国XXXX集团公司 风电企业生产指标体系 （讨论稿） 一、总则 为进一步规范中国XXXX集团风电企业的生产管理，建立科学完整的生产指标体系，经过对生产指标的横、纵向对比分析，评价各风电企业运行维护水平，带动企业生产经营活动向低成本、高效益方向发展，从而实现风电企业生产管理上水平的目标，制订本指标体系。 二、生产指标体系 风电企业生产指标体系分七类二十六项指标为基本统计指标。 七类指风资源指标、电量指标、能耗指标、设备运行水平指标、风电机组可靠性指标、风电机组经济性指标、运行维护费用指标。 风资源指标包括平均风速、有效风时数、平均空气密度等三项指标；电量指标包括发电量、上网电量、购网电量、等效利用小时数等四项指标；能耗指标包括场用电量、场用电率、场损率、送出线损率等四项指标；设备运行水平指标包括单台风机可利用率、风电场风机平均可利用率、风电场可利用率等三项指
标；风电机组可靠性指标包括计划停机系数、非计划停机系数、运行系数、非计划停运率、非计划停运发生率、暴露率、平均连续可用小时、平均无故障可用小时等八项指标；风电机组经济性指标包括功率特性一致性系数、风能利用系数等两项指标；运行维护费用指标包括单位容量运行维护费、场内度电运行维护费等两项指标。共计二十六项指标。 三、生产指标释义 1.风能资源指标 本类指标用以反映风电场在统计周期内的实际风能资源状况。采用平均风速、有效风时数和平均空气密度三个指标加以综合表征。 1.1 平均风速 在给定时间内瞬时风速的平均值。由场内有代表性的测风塔（或若干测风塔）读取（取平均值）。测风高度应与风机轮毂高度相等或接近。 1n i i V v n =∑ 单位：m/s 平均风速是反映风电场风资源状况的重要数据。 1.2 有效风时数（有效风时率） 有效风时数是指在风电机组轮毂高度（或接近）处测得的、介于切入风速与切出风速之间的风速持续小时数的累计值。切入风速定为3米/秒，切出风速定为25米/秒。
风电机组功率特性评估
风电机组功率特性评估 作者:国能日新 一、概念和意义 风电机组功率特性评估是指对已经投产运行的风力发电机组的设计目标进行的系统、客观的分析和评价。通过对机组实际运行状况的检查总结和分析评价，确定是否达到预期目标。 风电机组功率特性评估工作对风电场的建设和发展有着重要的意义。目前风电场存在设计发电量与实际发电量不符的情况。国能日新公司风电场风电机组后评估解决方案通过对风电机组实发功率特性的测试和评估，深入了解风电场设计效益与实际效益之间的差异，找出风电场设计、管理或风电机组自身存在的一些问题，给风电场科学运营以及未来风电场风电机组选型提供有力依据。 二、执行流程 1、数据收集和分析 （1）数据收集 风电机组功率特性评估需收集风电场监控系统中记录的所有风机运行发电数据、现场测风塔数据、当地气候数据以及风电机组的技术文档等资料。 （2）数据分析 检查测风塔原始数据，对其进行完整性和合理性分析，检验出缺测和不合理数据，经过数据净化、再分析处理，整理出一套连续一年完整的逐小时测风数据，进而与风电机组数据进行相关性对比分析。 2、风资源评估 利用风电场并网运行以后的风能资源数据，进行风电场风能要素分析，并与风电场前期可研阶段的数据进行对比分析，总结评估经验，为后期项目开发建设提供支持。 风能要素包括：风速、风向、风功率、空气密度等。 3、功率特性分析 （1）数据净化
在实际发电过程中，风电机组可能人为停机、故障、或者采集缺失、数据错误，因此必须对风电机组的原始数据进行合理性检验和数据净化。通过数据的合理性检验，可以得到基本有效和完整的发电数据，而数据净化可以保证所采集的数据都是可以用于风电机组性能评估的有效发电数据。 （2）数据处理 由于测风塔数据和风机数据记录方式、时标不同的原因，需要依据最大相似度的原则使二者的时间坐标保持一致。此处，将采用最先进的粒子群优化算法对时标进行寻优。保证二者时间坐标的完美统一。 （3）相关性分析 通过上述数据净化及数据处理，再把测风塔数据合理的映射到风机的坐标位置。按照最大相关度方法，对数据进行线性和非线性回归分析，进而得到每台风电机组实际的风资源数据序列，通过与每台机组发电数据在时间轴上对齐，便可得出与风机功率特性曲线极为相近的图形。 （4）曲线生成 通过上述分析和处理获得原始图形。为得到机组的实测功率曲线，必须在原始图形的基础上进行最终的曲线拟合，获得一条完整的功率特性曲线，即体现风电机组实际出力能力的功率特性曲线图。 三、案例分析 1、中广核云南楚雄牟定大尖峰风电场功率特性评估 云南省楚雄州牟定大尖峰风电场位于云南省楚雄州牟定县西南部山地，高程2100~2500m，属于高山地形。现安装33台单机容量为1.5MW的风力发电机组，总装机容量49.5MW。 2、武汉凯迪平陆凯迪风口风电场功率特性评估 武汉凯迪平陆风口风电场一期36台风电机组功率曲线性能测试工程，包括武汉国测诺德10台1.0MW机组和东汽26台1.5MW机组，装机容量为49MW。 通过对风场风电机组实际运行数据进行采集、净化、相关性及数据处理，最终完成全场风能资源综合分析、风电机组可利用率分析、风电机组可靠性及发电量分析，并根据分析结果对风场未来运营提供建议信息。（技术支持：北京国能日新系统控制技术有限公司）
影响风力发电机出力的因素
影响风力发电机出力的因素 风力发电机在工作时由于受到环境或本身结构的影响，其功率会受到影响，目前大坝风场使用华锐3MW风机32台，现就一些影响风机出力的因素进行简单分析： 一、功率曲线与上网发电量 1、功率曲线反映了风力发电机组的功率特性，是衡量机组风能转换能力的指标之一，设备验收时功率曲线往往是被重点考核的对象。 下图为华锐3MW风机理论设计功率曲线 下图为风机实际功率曲线
从标准功率曲线与实际功率曲线对比可以看出，风机实际出力功率曲线与设计理论功率曲线趋近于相同（达到满发点有差异）。但实际风场中还有个别风机存在功率曲线异常情况，如下图所示：下图为风机异常功率曲线：
造成功率曲线异常有以下几点：一是华锐3MW远程监控系统数据记录错误或丢失。二是我风场由于受到功率限制，大风期部分风机风机停运。三是由于故障风机长时间停机，导致主控检测到的数据为零等。
2、因玉门地区发电量送出通道有限，导致我风场负荷受到严重限制，平常全厂出力为3万千瓦时左右（容量十万）,大风期我风场风机大部分不能满负荷发电。 二、风况及地理位置对风力发电机出力的影响 风力发电的原动力是不可控的，它是否处于发电状态以及出力的大小都决定于风速的状况，风速的不稳定性和间歇性决定了风电机组的出力也具有波动性和间歇性的特点。 1、目前我风场年平均风速为6.3m/s(以2013年为例，90m高度),设计之初年平均风速为7.86m/s（70m高度，出自大坝风场可研性报告），风场年平均风速有所下降。 2、目前我风场所处位置西南及南面均有山，成西高东低地理位置不理想，根据风场玫瑰图可以看出我风场主导风向为东风和西风，山对风的影响比较大。 3、因风场地理位置、环境等客观因素，风切变也是影响风机出力的不可抗力的原因之一。风切变，又称风切或风剪，是指风矢量(风向、风速)在空中水平和(或)垂直距离上的剧烈变化。现场风速及风向的剧烈变化，造成风机出力不稳定、偏航、变桨调整时间延长等，
风电功率波动特性分析
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/e75884223.html, 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/https://www.360docs.net/doc/e75884223.html,ki.11-4406/n.2015.0013 1 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。
风的特性()
风的特性 1、随机性 2、风随高度的变化而变化 2、风速 由于风时有时无、时大时小，每一瞬时的速度都不相同，所以风速是指一段时间内的平均值，即平均风速。 3、风力 风力等级是根据风对地面或海面物体影响而引起的各种现象，按风力的强度等级来估计风力的大小。国际上采用的为蒲福风级，从静风到飓风共分为13个等级。 风力等级与风速的关系： 505 .1N 824.01.0N +=-ν式中 V N ——N 级风的平均风速 (m/s)； N ——风的级数。 风能密度，空气在一秒钟内以速度ν流过单位面积产生的动能 风力发电机的分类 按风轮轴的安装型式：水平轴风力发电机组和垂直轴风力发电机组 按风力发电机的功率 ：微型（额定功率50～1000W ）、小型（额定功率1.0～10kW ）、中型（额定功率10～100kW ）和大型（额定功率大于100kW ） 按运行方式 独立运行和并网运行 独立运行的风力发电机组 水平轴独立运行的风 力发电机组主要由风轮(包括尾舵)、发电机、支架、电缆、
充电控制器、逆变器、蓄电池组等组成，其主要结构见右图。 （2）并网运行的风力发电机组 并网运行的水平轴式风力发电机组由风轮、增速齿轮箱、发电机、偏航装置、控制系统、塔架等部件组成，其结构如右图所示 3.2.2 风力机 风力机又称为风轮，主要有水平轴风力机和垂直轴风力机。 1、水平轴风力机： a.荷兰式 b.农庄式 c.自行车式 d.桨叶式 2、垂直轴风力机： a.萨窝纽斯式 b.达里厄式 c.旋翼式 3）双馈异步发电机 双馈异步发电机是当今最有发展前途的一种发电机，其结构是由一台带集电环的绕线转子异步发电机和变频器组成，变频器有交－交变频器、交－直－交变频器及正弦波脉宽调制双向变频器三种，系统结构如下图所示。 根据双馈异步发电机转子转速的变化，双馈异步发电机可以有三种运行状态：1）亚同步运行状态。此时n
风电功率预测系统功能规范
风电功率预测系统功能规范（试行） 前言 为了规范风电调度技术支持系统的研发、建设及应用，特制订风电功率预测系统功能规范。本规范制订时参考了调度自动化系统相关国家标准、行业标准和国家电网公司企业标准。制订过程中多次召集国家电网公司科研和生产单位的专家共同讨论，广泛征求意见。本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、信息要求、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。本规范由国家电网公司国家电力调度通信中心提出并负责解释；本规范主要起草单位：中国电力科学研究院、吉林省电力有限公司。本规范主要起草人：刘纯、裴哲义、王勃、董存、石永刚、范国英、郭雷。 1范围 1.1本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、数据准备、数据采集与处理、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。 1.2本规范用于指导电网调度机构和风电场的风电功率预测系统的研发、建设和应用管理。本规定的适用于国家电网公司经营区域内的各级电网调度机构和风电场。 2术语和定义 2.1风电场Wind Farm由一批风电机组或风电机组群组成的发电站。 2.2数值天气预报Numerical Weather Prediction根据大气实际情况，
在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。 2.3风电功率预测Wind Power Forecasting以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型，以风速、功率或数值天气预报数据作为模型的输入，结合风电场机组的设备状态及运行工况，得到风电场未来的输出功率；预测时间尺度包括短期预测和超短期预测。 2.4短期风电功率预测Short term Wind Power Forecasting未来3天内的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 2.5超短期风电功率预测ultra-short term Wind Power Forecasting 0h~4h的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 3数据准备 风电功率预测系统建模使用的数据应包括风电场历史功率数据、历史测风塔数据、历史数值天气预报、风电机组信息、风电机组及风电场运行状态、地形地貌等数据。 3.1风电场历史功率数据风电场的历史功率数据应不少于1a，时间分辨率应不小于5min。 3.2历史测风塔数据a）测风塔位置应在风电场5km范围内；b）应至少包括10m、70m及以上高程的风速和风向以及气温、气压等信息；c）数据的时间分辨率应不小于10min。 3.3历史数值天气预报历史数值天气预报数据应与历史功率数据相
IEC 61400-12-2 2013基于机舱风速计的风电机组功率特性测试 20140606
GB/T××××－××××／IEC61400-12-2：2013 IEC引言 IEC 61400-12部分的目的是提供一种统一的使用机舱风速计测试、分析、报告单个风力发电机组功率特性的方法。该标准只应用在尺寸足够的水平轴风力发电机组，且机舱风速计不受风力发电机组叶片及机舱严重影响进而不影响风力发电机组功率特性的情况下。本标准的目的是在IEC 61400-12-1：2005提出的要求不可行的时候使用本标准提出的方法。从而保证在目前的测试技术和测试设备水平下结果的一致性、准确性和可重复性。 本标准规定的程序表述了如何利用机舱风速计根据测量功率曲线和估计年发电量表征风力发电机组的功率特性。在此程序中，风速计安装在被测风力发电机组机舱上或附近，风速计在这个位置上测得的风速受到风轮的严重影响，本程序包括了确定和应用合适的修正来解决这一问题的方法。然而，需要注意的是，与完全按照IEC 61400-12-1:2005进行的测试相比，这种修正增加了不确定度。本程序也提供了确定测量不确定度的方法，包括不确定度源的评估，以及在报告功率和年发电量中的合成不确定度的推荐值。 功率特性测试的关键因素是风速的测量。即使风速计在高品质风洞中做过校准，风矢量的大小和方向的波动可以导致在测试现场中不同的风速计表现出不同的特性。此外，近风力发电机组机舱处的气流条件复杂多变，对于风速计的选择和安装需要特别考虑，这在标准中也做出了说明。 本标准将使设计风力发电机组的制造、安装、规划、许可、运营、使用和监管的各方受益。如果合适，标准推荐的准确的测试和分析技术可以被各方应用，保证风力发电机组开发和运营技术的一致性、准确性和持续发展。依据本标准给出的测量和报告编写程序能得到他人可重复的准确结果。 同时，标准使用者应该意识到由于风切变和湍流强度较大的变化以及数据筛选标准的选择而引起的误差。因此，使用者应该在功率特性测试开展之前考虑到这些误差的影响和与测试目的相关的数据筛选标准。 I
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。 对于问题1b,利用MATLAB软件编程，将数据每天筛选出一个数据，利用SPSS软件对数据绘制P-P图，并与选出的最好的概率分布图作比较，求出其分布参数。 对于问题2，将数据每隔12个数据筛选出一个数据，并用问题1a的方法绘制曲线拟合和概率分布的比较，选出最好的概率分布，并计算每种分布下的数值特征。 对于问题3，首先利用MATLAB软件绘制出时间窗宽分别为5s和1min时的功率波动图，发现两者的概率的波动情况基本相同，分别计算两种情况下的信息波动率以及信息波动损失率，得出结论为两者的波动基本相同，但是时间窗宽为5s时会有局部信息损失。 对于问题4，我们筛选出时间窗宽为1min、5min、15min的数据，并利用MATLAB软件进行曲线拟合以及概率分布的拟合，并计算出每种概率分布下的特征值，用相同的方法求1min和5min时的信息波动率，计算得出信息波动损失率为0.27%。 对于问题5，采用灰色预测模型对数据进行预测。利用5min和15min的功率预测之后的功率走向，并分析方法的优缺点。 论文的创新之处有： 模型中利用MATLAB软件编程的方法进行数据的筛选，可以筛选出任意时间窗宽的数据。 关键词：风电机组；概率分布；功率预测；SPSS
风电功率预测问题
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风功率预测问题设计 摘要 未来风力发电可能成为和太阳能比肩的新能源行业。随着全球经济的发展和人口的增长，人类正面临着能源利用和环境保护两方面的压力。一方面煤炭、石油和天然气等化石燃料的储量由于大量开采而日益减少：另一方面是大量使用化石燃料对自然环境产生了严重的污染和破坏。这两方面的问题已经引起世界各国政府和人民的高度重视，并在积极寻求一条可持续发展的能源道路，以风能首当其冲。风速的随机性，给，和风电场的功率输Hj带来很大的困难。本文旨在研究分电功率在一段时间的变化规律，本文组建三个模型来解决风电功率的预测问题通过对历史数据的分析，挖掘5月31号到6月6日风电功率的变化趋势，以便直观的检验模型与实际数据是否相吻合。 在问题一中考虑天气变化的随机性，分析不同时间点的数据，将Pa,Pb,Pc,Pd,P58表中5月30日第81时间点到96时间点的数据提取出来运用灰色理论作为预测2006年5月31日开始前四个小时内的16个时间点的数据预。同理以表中已给出的5月31日1-16时间点的数据预测出17-32时间的数据，然后运用此模型得出时间范围a,b内各时间点的风电功率。然后可与题目中以给的数据相比较得出误差。第二种预测方法运用指数平滑模型得出时间范围a,b内各时间点的风电功率。第三种预测方法运用移动平均模型，预测出时间范围a,b内各时间点的风电功率。通过三种预测方法的误差分析我们推荐指数平滑预测法。 在问题二中，通过比较分析问题一的预测结果，比较单台风电机组功率（P A ，P B ，P C ， P D ）的相对预测误差与多机总功率（P 4 ，P 58 ）预测的相对误差，得出风电机组的汇聚程 度越高，对于预测风电功率结果误差影响越小。 在问题三中，选用了BP神经网络的预测方法，加入了更多的自变量，使得预测结果更精确。 （关键词：风速的随机性，风速的预测，风电功率数值，灰色理论，指数平滑模型，移动平均模）
风力发电机组的技术特点及参数(精)
目前我国生产的小型风力发电机按额定功率分为１０种，分别为１００Ｗ、１５０Ｗ、２００Ｗ、３００Ｗ、５００Ｗ、１ｋＷ、２ｋＷ、３ｋＷ、５ｋＷ、１０ｋＷ。其技术特点是：２～３个叶片、侧偏调速、上风向，配套高效永磁低速发电机，再配以尾翼、立杆、底座、地锚和拉线。机组运行平稳、质量可靠，设计使用寿命为１５年。风轮的最大功率系数已从初期的０．３０左右提高到０．３８～０．４２，而且启动风速低，叶片材料已多样化：木质、铁质、铝合金、玻璃钢复合型和全尼龙型等。风轮采用定桨距和变桨距两种，以定桨距居多。发电机选配的是具有低速特性的永磁发电机，永磁材料使用的是稀土材料，使发电机的效率从普通电机的０．５０提高到现在的０．７５以上，有些可以达到０．８２。小型风力发电机组的调向装置大部分是上风向尾翼调向。调速装置采用风轮偏置和尾翼铰接轴倾斜式调速、变桨距调速机构或风轮上仰式调速。功率较大的机组还装有手动刹车机构，以确保风力机在大风或台风情况下的安全。风力发电机组配套的逆变控制器，除可以将蓄电池的直流电转换成交流电的功能外，还具有保护蓄电池的过充、过放、交流卸荷、超载和短路保护等功能，以延长蓄电池的使用寿命。机组的价格较低，且适合于我国的低速地区应用。几种机组型号及技术参数见表３－４。 表３－４几种小型风力发电机组型号及技术参数 风电并网三大前沿问题有突破 新能源开发和能源危机是当前能源领域两大热点问题。 从能源的源头来说，人们把传统化石能源比作“昨天的阳光”，而新能源则是“今天的阳光”，可见人们对新能源的热衷程度。目前来看，由于太阳能发电成本较高，生物质能源有局限性，地热能、潮汐能又很有限，相比之下风电最受宠。
风力发电机组 功率特性测试-编制说明
《风力发电机组功率特性测试》国家标准编制说明 1.任务来源 国家标准GB/T 18451.2-2012 《风力发电机组功率特性测试》于2012年颁布，按照国家标准管理办法，标准应当在颁布五年之后复审。GB/T 18451.2-2012《风力发电机组功率特性测试》等同采用IEC 61400-12-1: 2005，2017年IEC（国际电工委员会）发布了新版本IEC 61400-12-1:2017，取代了IEC 61400-12-1: 2005。于是该国家标准的修订工作于2018年启动，由全国风力机械标准化技术委员会提出并归口，由中国电力科学研究院负责具体实施，项目编号为2018102498。 2.标准编制过程 在全国风力机械标准化技术委员会的组织下，中国电力科学研究院于2018年10月召开标准启动会，及时成立了标准修订小组，参与单位包括：东方电气风电有限公司、中国船舶重工集团海装风电股份有限公司、西门子歌美飒可再生能源、浙江运达风电股份有限公司、上海电气风电集团有限公司、中国质量认证中心、山东中车风电有限公司、新疆金风科技股份有限公司、明阳智慧能源集团股份公司、维斯塔斯技术研发(北京)有限公司、华润电力技术研究院、国电联合动力技术有限公司、中车株洲电力机车研究所有限公司风电事业部、广东省风力发电有限公司、华锐风电科技(集团)股份有限公司、云南省能源研究院有限公司。 标准修订小组按照等同采用IEC 61400-12-1:2017,Wind energy generation systems–Part 12-1: Power performance measurements of electricity producing wind turbines. （风力发电机组功率特性测试）的方法修订标准。根据等同采用国际标准的编制方法，标准修订小组对IEC 61400-12-1:2017的原文内容进行了反复的研究和讨论，在此基础上开展了原文内容的翻译工作，于2019年3月完成了标准初稿。2019年4月10日，在成都召开初稿讨论会，集中针对初稿内容进行讨论修改。 根据初稿讨论会汇总的修改意见，标准修订小组在2019年4月至9月多次集中讨论，对标准初稿进行了反复修改完善。
风电机组风电功率波动概率分布分析
风电机组风电功率波动概率分布分析 【摘要】本文应用概率分布函数的方法对河南三门峡清源风电场五台机组的风电功率波动特性从时间和空间的角度进行分析，对不同的时间尺度下以及单个和总体的数据进行拟合，得出最佳的概率分布函数，从其数值特征上来描述风电功率的波动性。 【关键词】t location-scale分布；时间序列；移动平均法；SPSS 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的精度还是克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。 本文选取了河南三门峡清源风电场五台机组进行了两方面的研究：（1）在30天的范围内，分析机组i的风电功率Pi5s（tk）波动符合的概率分布情况。分别计算数值特征并进行检验，找出最佳概率分布，并比较5个机组分布的异同。（2）用以上确定的最佳概率分布，以每日为时间窗宽，对5个风电功率分别计算30个时段的概率分布参数并做出检验；比较不同机组（空间）、不同时段（时间）风电功率波动的概率分布以及与30天总体分布之间的关系。 一、问题分析 通过对数据的分析，发现有缺失值，首先需要对数据进行预处理，然后找到，处理后形成频率直方图，再用MATLAB软件拟合出和频率直方图相似的各种概率分布函数。计算其参数后，建立检验模型。然后比较出最好的概率分布函数。从图像和函数参数的角度比较五组数据的异同。 二、数据的预处理 运用线性插值法，对数据中的缺失值进行补足，当缺失值为一个时候，取为前后的平均数，当一连缺失两个或两个以上就为缺失值前后两个值所建立的直线函数上的等距取值。 三、模型的建立 由于现行的行业并没有对风电输出功率有统一的量化指标，综合已查阅的文献和此题的实际背景，对于5秒取得实际数据，我们以15分钟为滑动时段长度，将每15分钟内的实际数据加总后求平均，然后取实际数据与平均值的差值，记为功率波动值Pi。选取第1组，第2组，第4组，第7组，第12组的机组数据
风电功率预测文献综述
风电功率预测方法的研究 摘要 由于风能具有间歇性和波动性性等特点，随着风力发电的不断发展风电并网对电力系统的调度和安全稳定运行带来了巨大的挑战。进行风电功率预测并且不断提高预测精确度变得越来越重要。通过对国内外研究现状的了解，根据已有的风电功率预测方法，按照预测时间、预测模型、预测方法等对现有的风电功率预测技术进行分类，着重分析几种短期风电功率预测方法的优缺点及其使用场合。根据实际某一风电场的数据，选取合适的风电预测模型进行预测，对结果予以分析和总结。 关键词：风电功率预测；电力系统；风力发电；预测方法； 引言 随着社会不断发展人们对能源需求越来越大而传统化石能源日益枯竭不可再生，以及化石能源带来了环境污染等问题影响人类生活，人们迫切需要新的清洁能源代替传统化石能源。风能是清洁的可再生能源之一，大力发展风力发电成为各国的选择。根据相关统计，截止至2015年，全球风电产业新增装机63013MW，，同比增长22%[1]。其中，中国风电新增装机容量达30500MW，占市场份额48.4%。全球累计装机容量为432419MW，其中中国累计装机容量为145104,占全球市场份额的33.6%。 目前风力发电主要利用的是近地风能，近地风能具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。当接入到电网的风电功率达到一定占比时，风电功率的大幅度波动将破坏电力系统平衡和影响电能质量，给电力系统的调度和安全平稳运行带来严峻挑战。根据风速波动对风力发电的影响按照时间长度可分为三类：一种是在几分钟之内的超短时波动，该时段内的波动影响风电机组的控制；另一种是几小时到几天内的短时波动，该时段内的波动影响风电并网和电网调度；最后一种是数周至数月的中长期波动，该时段内的波动影响风电场与电网的检修和维护计划。本文主要研究不同的风电功率短期预测方法的优缺点。 通过对短期风电功率预测，能够根据风电场预测的出力曲线优化常规机组出力，降低运行成本；增强电力系统的可靠性、稳定性；提升风电电力参与电力市场竞价能力。
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) 参考文献(11条) 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)
风力发电机组 功率特性试验方法
风力发电机组功率特性试验方法 1范围 本部分规定了测试单台风力发电机组功率特性的方法，并适用于并网发电的所有类型和规格的风力发电机组的试验。 本部分适用于确定一台风力发电机组的绝对功率特性，也适用于确定不同结构的各种风力发电机组功率特性之间的差异。 风力发电机组的功率特性由测定的功率曲线确定，并用来估计年发电量（AEP）。测得的功率曲线也采集的瞬时风速和功率输出值确定，此项试验应在试验场有足够长的测量时间，并建立在有效的统计数据库的基础上，该数据库应覆盖一定的风速范围和各种风况条件。年发电量利用测得的功率曲线对应于参考风速频率分布计算获得，假设可利用率为100%。 本部分描述了一个测量方法，这种方法要求测量的功率曲线和导出的年发电量应由补充误差及其综合影响修正。 2 定义 下列定义适用于本部分。 2.1 精度accuracy 被测量物的测量值与真实值的接近程度。 2.2 年发电量annual energy production 利用功率曲线和轮毂高不同风速频率分布估算得到的一台风力发电机组一年时间内生产的全部电能。计算中假设可利用率为100%。 2.3 可利用率availability 在某一期间内，除去风力发电机组因维修或故障未工作的时数后余下的时数与这一期间内总时数的比值，用百分比表示。 2.4 复杂地形complex terrain 试验场地周围属地形显著变化的地带或有能引起气流畸变的障碍物的地带。 2.5 外推功率曲线extrapllated power curve 用估计方法对测出的功率曲线从测量的最大风速延伸到切出风速。 2.6 气流畸变flow distortion 由障碍物、地形变化或其他风力机引起的气流改变，其结果是相对自由来流产生了偏离，造成一定程度的风速测量误差。 2.7 轮毂高度（风轮）hub height(wind turbine) 从地面到风轮扫掠面中心的高度。 2.8 测量功率曲线measured power curve 用图形和表格表示的按正确方法测试、修正和标准化处理的风力发电机组净电功率输出。是测量风速的函数关系。 2.9 净电功率输出net electric power output 风力发电机组输送给电网的电功率值。 2.10 障碍物obstacles 邻近风力发电机组能引起气流畸变的固定物体，如建筑物、森林、风力发电机组。 2.11 桨距角pitch angle 在指定的叶片径向位置（通常为100%叶片半径处）叶片弦线与风轮旋转面之间的夹角。 2.12 功率系数power coefficient 净电功率输出与风轮扫掠面上自由来流应有的功率之比。
风电功率波动平抑效能与储能容量之间关系的分析
2009年中国电机工程学会年会 风电功率波动平抑效能与储能容量之间关系的分析 研究 宇航，张真卿，苑田芬，黄亚峰 （东北电力大学，吉林吉林 132012） The relationships between the efficiency of stabilizing wind power fluctuations and capacity of storage system YU Hang,ZHANG Zhenqing,YUAN Tianfen,HUANG Yanfeng (Northeast Dianli University,Jilin 132012,JilinProvince,China) abstract: This paper takes the relationships between the efficiency of stabilizing wind power fluctuations and capacity of storage system as research objectives while proposing the methods of stabilizing wind power fluctuations and the algorithms of calculating the storage system capacity based on the principles of low-pass filter.Then simulating the process of stabilizing power fluctuations based on the output power data. The simulation results show that stabilizing the short-tem fluctuations in minutes level could reduce the change rate of wind farm output power and the needed storage capacity is smaller, while stabilizing the mid-tem or long-tem fluctuations in hours level could make the waves of output power more stably but the increase amplitude of the needed storage capacity is larger. keywords：storage system；wind power fluctuations；low-pass fliter 摘 要：本文以风电功率波动平抑效能与储能容量之间的关系为研究目标，提出了基于低通滤波原理的风电功率波动储能平抑方法及满足平抑过程能量需求的储能容量算法，根据风电场实际输出功率数据对功率波动平抑过程进行仿真。研究结果表明，滤除风电功率的分钟级短期波动，可明显减小风电场输出功率的变化率，而且所需的储能容量较小，滤除风电功率的小时级甚至一天的中、长期波动，虽然可以使风电场输出功率更加平稳，但所需储能容量增幅很大。 关键字：储能；风功率波动；低通滤波 0 引言 随着能源和环境问题的日益突出，作为一种新型的可再生能源，风力发电具有环境友好、技术成熟、全球可行的特点，越来越受到人们的重视。近年来我国风电得到较快发展，截止到2008年底，装机容量达到892万千瓦，预计在2020年，我国风电累计装机可以达到1亿千瓦。 风电机组输出功率取决于风速，具有不可预期性和波动性。当电网所接纳的风电容量超过一定份额时，风电功率波动将增加电网运行调整负担[1]，因此，对于大型风电场往往需要限制其输出功率的波动，如中华人民共和国国家标准化指导性文件GB/Z 19963-2005中对风电场输出功率变化率作出了明确的规定[2]。 在风电场出口处安装储能系统是减小风电场输出功率变化率的理想途径[3-4]，当储能系统容量足够大时，可以利用储能系统对风电功率波动进行有效调控，使风电场成为可调度电源。然而，由于储能系统成本往往比较昂贵，实际上只能利用有限容量的储能系统来优化风电场的功率输出，风电场输出功率的可控程度与所配置的储能容量密切相关。因此，分析风电功率波动平抑效能与储能容量之间的关系是风电控制领域前沿的研究课题之一。 本文提出了一种利用储能系统抑制风电功率变化率的方法以及满足平抑过程能量需求的储能容量算法，以某额定容量为50MW的风电场为例，根据其实际输出功率数据对功率波动平抑过程进行仿真，验证该平抑方法的有效性，分析风电功率波动平抑效能与储能容量之间的关系，为风电场通过配置储能系统平抑风电功率波动提供有效的参考。 1 基于低通滤波原理的风电功率波动储能平抑方法 应用储能系统平抑风电功率波动的原理如图1