风电场运行状况分析及优化
风电场运行数据分析浅析
0 引言我国风电场运行特点：范围广，风电场较为分散，项目设备较多，项目规模大，机组台数多，导致占地面积增加，管理区域越来越大。
“运检合一、一岗多能”模式不能适应现代化风电场运行管理的要求，风电场工作内容较复杂，运检人员专业性不强，不利于风电场运行维护管理。
大量风电机组处在质保期内，设备检修维护主要依靠生产厂家；由于缺乏对核心技术的掌握，国内还没有形成成熟的专业运行检修队伍。
运行、维护工作不够深入，集中性故障频繁发生，发电效率有进一步提升空间。
面对日趋增加的风机台数及风机类型，通过风电场运行数据分析可提升机组性能，优化检修维护质量，提高检修人员工作效率，降低发电设备故障率。
1 风电场运行数据分析现状及问题1.1 目前风电场现场运行工作主要是日常值班监盘、远程操作及报表内容，其中监控过程中涉及各电气量、温度等数据变化情况是否在合理运行范围内，基本未开展运行数据分析工作，且故障处理，更依赖于外委单位，即使部分风电场已建设集中监控，运检分开模式，也未完全开展运行数据分析工作。
有关风电场运行数据分析可参考资料较少，风电场对运行数据分析仍停留在表格统计初级阶段。
1.2 风电机组或风电场的运行和评估分析不完善风电场涉及指标主要有发电量、风速、可利用小时、可利用率、损失时间、差异率、温度等，大多数为呈现型指标，无法说明风电机组或风电场实际问题，数据分析无效果。
风电场使用数据分析软风电场运行数据分析浅析董 惠（湖北龙源新能源有限公司，襄阳 441000）摘 要：风力发电是资源潜力巨大的可再生能源，一直备受国内外关注，并已在全球大规模开发利用。
随着我国风电能源的快速发展，风电场的陆续建成投产，风机数量的急剧增加。
如何提高风电场运行管理水平，保证机组可利用率，降低设备故障次数和故障时间，已经成为风电运营企业日常设备维护与检修的重要目标。
本文浅析风电场运行数据分析，达到对风电场运行设备的问题排查和提前预警，提高机组可利用率，确保风电场发电能力。
风电场并网装置运行稳定性分析与优化
风电场并网装置运行稳定性分析与优化随着节能减排政策的推进，新能源领域的发展越来越受到人们的关注。
其中，风力发电是最具代表性的新能源形式之一，具有环保、永续等显著特点。
风电场并网装置是风电系统中必不可少的一环，它直接关系到风电发电量与能源质量。
因此，对于风电场并网装置的运行稳定性分析与优化显得尤为重要。
一、现状分析风电场并网装置的现状分析是分析与优化的基础。
我国近年来在新能源领域的发展迅速，风电场并网装置的应用也在不断加强。
然而，由于目前风电场并网装置技术取得较大进步，因此出现的一些问题也日益凸显。
风电场并网装置的问题主要体现在以下三个方面：1. 设备故障率高由于风电场并网装置涉及设备较多，对设备的要求非常高。
而在现实情况下，由于设备制造商或者使用者未能严格遵守技术规范与标准，导致风电场并网装置出现相应故障。
2. 调试周期长正常运行的风电场并网装置需要经过一定的调试期，调试期较长或者中途出现问题，也会影响风电场的发电量与能源质量。
3. 维修成本高由于风电场并网装置的维修周期较长，维修成本往往也比较高，因此会影响风电场的运行成本，降低其经济效益。
二、优化措施为了解决以上问题，需要从多方面进行优化。
1. 技术标准制定与遵守风电场并网装置的制造商需要按照技术标准进行制造。
同时，使用者也需要按照技术标准进行使用，并逐步推广和推动使用标准化技术。
2. 故障监测与预防在风电场并网装置的使用过程中，应建立完善的故障监测与预防机制，及时处理并预防可能出现的故障，降低故障率。
3. 故障处理与调试周期缩短风电场并网装置故障处理流程应该明确，并尽可能缩短调试周期，以保证风电场的正常运转。
4. 维修成本的优化采用先进的技术手段，降低风电场并网装置的维修成本，提高其运行效益和经济效益。
三、结论风电场并网装置的运行稳定性是保障风电站发电量和能源质量的关键。
为此，需要制定与遵守技术标准、建立故障监测与预防机制、缩短调试周期、优化维修成本等多方面进行优化，以提高风电场并网装置的运行稳定性，保证风电场的正常运转。
风电场运行状况分析及优化
风电场运行状况分析及优化风电场是利用风能发电的设施，对于保障风电场的高效运行和持续发电能力，进行状况分析和优化是必不可少的。
本文将围绕风电场的运行状况进行分析，并提出一些优化措施，以实现风电场的优质运营。
首先，风电场的运行状况分析是对其发电能力的评估。
通过分析风电场的发电能力，可以了解到风机的运行状态、发电效率、损耗程度等。
在分析风电场的运行状况时，可以采用以下指标进行评估：1.发电量：通过分析风电场的历史发电数据，可以统计出每个时间段的发电量，包括日发电量、月发电量、年发电量等。
通过对比不同时间段的发电量，可以评估风电场的发电能力是否稳定，是否存在周期性的波动。
2.可利用率：可利用率是指风电场实际发电量与理论发电量之比。
通过计算风电场的可利用率，可以反映出风电场是否充分利用了风能资源。
若可利用率较低，说明存在一些限制因素或者发电系统不稳定等问题。
3.平均风速：风速是影响风力发电的主要因素，风速越大，风机的发电效率越高。
通过对风电场的平均风速进行分析，可以评估风能资源的利用情况，以及风机的发电效率。
4.故障次数和维修时间：通过分析风电场的故障次数和维修时间，可以了解到风电场的运行稳定性和可靠性。
如果故障次数较多，维修时间较长，就需要对风机进行改进和优化，以提高风电场的运行效率和可靠性。
在分析风电场的运行状况之后，可以根据分析结果进行相应的优化措施。
1.风机布局优化：对于风电场的风机布局，可以通过合理设计风机的位置和布局，以最大限度地利用风能资源。
同时，根据风电场的地形和风能资源分布情况，对布局进行调整，以使得每台风机都能够获得较高的风速，提高发电效率。
2.运行调度优化：通过合理的运行调度，可以避免风电场的过载运行或停机等情况，以最大限度地提高发电量和可利用率。
通过建立合理的预测模型，可以提前预测风能资源的变化，以调整风机的运行速度和运行时间，实现发电量的最大化。
3.维护管理优化：风电场的维护管理对于保障风机的正常运行至关重要。
风力发电现状与发展趋势分析
水电工程Һ㊀风力发电现状与发展趋势分析聂㊀政摘㊀要：风力发电作为一种清洁的发电方式，在我国已经得以广泛的运用㊂相比于传统的火力放电的方式，风力发电能够节省更多的能源，且投入的成本较低，适用性较强，在我国许多地区都可以运用㊂文章对风电新能源发展与并网技术进行了深入的研究与分析，并提出了一些合理的措施，旨在提高风电新能源的使用质量，更好地结合并网技术，对风电发展中出现的问题进行解决，促进我国风电技术的发展与前进㊂关键词：风力发电；新能源；并网技术；可持续发展一㊁风电新能源的基本特点概述风电作为一种新能源，其工作方式是利用相关的设备将风产生的动能转为成为电能，而风能是一种清洁的㊁可再生的能源，风电近些年来在世界范围内受到各个国家的重视，我国也正在大力开展风电建设㊂从世界范围来看，经过相关的计算表明，世界当前可利用的风能资源储量比水力资源高出１０倍左右㊂我国的风能资源也非常丰富，可以供开发和利用的风能储量超过１０亿ｋＷ，我国目前风电装机超过２亿ｋＷ㊂风能是一种具有代表性的无公害㊁可再生的清洁能源，风电在一些水资源匮乏的地区发挥着重要的作用，例如我国的沿海城市㊁草原牧区㊁山地高原等地区，都非常适合使用风力发电的方式提供电力能源㊂我国对风电建设也给予了高度的关注，国家通过财政补贴的方式大力支持全国各地开展风电建设，取得了很好的效果，目前我国多个地区已经兴建了许多大型的风电场，对我国的电力能源输送起到了至关重要的作用㊂二㊁风力发电并网技术分析（一）同步风电机组并网技术同步风电机组，即是同步电机与风电机组结合产生的，在机组运行时既可保证有功功率输出还能提供无功功率，并且还能有效地确保电能质量，因此在我国风电系统中应用越来越广泛㊂目前，我国很多专家正在深入研究同步发电机与风力发电机的有机融合方法㊂一般来说，风速波动较大会导致转子转矩发生波动，无法满足机组并网调速精度㊂在融合同步发电机㊁风力发电机以后，如果未对以上问题进行充分考虑，尤其是在较大荷载条件下，电力系统极易发生无功振荡现象或者失步现象㊂以上问题导致同步风电机组广泛运用受到影响，随着变频器装置广泛的运用，该问题得到了有效解决㊂（二）异步风电机组并网技术异步风电机组，即是异步发电机与风电机组结合产生的㊂异步风电机组的转速只要与同步发电机组的转速差不多即可，它对精度的要求并不高㊂另外，异步风力发电机的控制装置并不复杂，且能可靠㊁安全地运行㊂不过，异步风电机组并网技术同样也会产生许多问题，如在并网之后极易出现比较大的冲击电流，造成风电机组电气安全隐患㊂还有磁路饱和现象，会导致励磁电流增加使系统功率降低㊂故应对异步风电机组加强运行监督，做好有效预防才能更好地保证异步风电机组并网运行的安全性㊂针对调速精度，异步风电机组对其并未提出较高的要求，只要风力发电机组转速与同步风电机组转速差不多即可，不需要进行整步操作与同步设备㊂但异步风电机组并网较为复杂，需要解决较多问题㊂如果异步风电机组直接进行并网，则极易产生极大的冲击电流，降低电压，严重影响电力系统的正常运行㊂故电场运行部门要做好监督工作，制订有效预防措施，以确保风电机组并网运行的可靠性与安全性㊂三㊁解决运维问题的举措和方法（一）运用全寿命周期管理理念，构建合理的运维模式体系我国风电场装机的容量不断扩大，运行风电机组的数量逐年增加，风电场的运行已经进入规模化的发展阶段，全寿命周期的投资理念已经逐渐被业内接受，不仅要选好设备，更要用好设备，风电设备运维管理状况成为当下行业关注的重点㊂学习国外先进的管理经验，基于大数据和云计算，采用系统诊断㊁风险评估㊁可靠性分析㊁寿命管理㊁预知性维修㊁整体解决等风电运维策略，加强设备管理与技术提升㊁优化工作环境与资源配置㊁构建合理运维模式与体系，改变 头痛医头，脚痛医脚 的落后管理方式，从被动式运维向主动式运维㊁智慧运维转变，做到有计划的 预防式 保障服务，既有 急诊式 维修又要做 体检式 预防㊂运维管理是风电场工作中的一项重要任务，不仅是提升设备利用率，提高设备安全性㊁稳定运行，降低各种能耗的前提，而且还是风电场获得更多经济效益的保障．（二）运用新技术提高运维工作效率和有效监管风电场事故不仅与整机质量有关，而且与企业的管理体制㊁风电场管理与运维人员的规范操作有着密不可分的关系㊂风电场维护检修人员的安全意识㊁技术水平和责任心，对保证风电机组正常运行及风电机组的安全有着最为直接㊁关键的作用㊂作为风险较高的发电企业，实现安全生产，除了完善各项制度，更需在技术上加以提高㊂我国风电运行阶段的监测手段主要集中于电气设备，对一些风电的主要部件，特别是关系到风电设备寿命㊁运行隐患的关键部件如发电机主轴㊁轴承㊁齿轮箱㊁叶片等缺乏有效的㊁系统的状态监测，导致运行阶段对风电设备的了解始终处于被动和局限的状态，无法跟踪故障的发展趋势，不能预先发现并提前排除故障隐患㊂运维工作主要是依靠相关人员的责任意识和专业水平及时发现隐患并加以排除㊂然而，对设备的定期巡检要１ ２个月才进行一次，有限的运维人员，恶劣的气候条件㊁高空场地条件㊁人员技术水平㊁工具状况以及人员身体状况等各种因素的存在，使得风力发电设备常常处于亚健康状态运行，无法保障全生命周期效益最大化㊂四㊁结语综上所述，为了更好地推动我国风电新能源的发展，需要对其并网技术进行深入的研究，从多个角度㊁多个层面不断完善并网技术，提高风电系统的稳定性㊁可靠性㊁安全性，为我国发电行业做出更大的贡献，确保我国电能产业可持续发展㊂参考文献：［１］汪成国．关于风电新能源发展与并网技术的探析［Ｊ］．中国战略新兴产业（理论版），２０１９（１４）：１．［２］邹璐．风电新能源的发展现状及其并网技术的发展前景研究［Ｊ］．无线互联科技，２０１９（１７）：１３０－１３１．［３］马春兰．风电新能源及其并网技术的发展现状探究［Ｊ］．湖南水利水电，２０１９（２）：６５－６６．作者简介：聂政，新疆龙源风力发电有限公司㊂７０２。
风电场运行管理存在问题及对策分析
风电场运行管理存在问题及对策分析摘要：随着社会经济的不断发展，各个行业对电能的需求量逐渐增大，我国70%的电力都是通过燃烧煤炭的形式进行火力发电，煤炭属于不可再生能源，在燃烧过程中会产生大量的污染气体，电力生产与环境保护、资源损耗之间的矛盾也随之增加。
近些年我国大力研发和应用太阳能、风能等清洁性能源发电技术，风能属于可再生清洁能源，建立大型风电场可以提高电力的生产总量，缓解我国电力资源紧缺的问题。
关键词：风电场；运行管理；存在问题；对策分析风电机组运行管理工作具有一定的复杂性，受到地理条件、风能资源分布情况等方面的影响，在电力生产和应用过程中需要进行大容量、远距离输电，风电机组装机规模大、设备型号多，给管理工作带来了一定的难度。
相关人员必须结合电力生产企业的发展现状解决管理体制落后、备品备件不足、运维手段滞后等问题，加强风电机组运行状态的监视与管理，明确管理工作的重点、要点、难点内容，提高风电企业的生产效率，促进我国电力行业的全方位发展。
1、风电场运行管理特点分析随着社会经济的不断发展，我国各个行业对电能的需求量持续增大，我国目前发电方式是以燃烧煤炭的火力发电为主，该发电方式对环境产生的污染大、能源损耗高，电力生产企业与环境保护、资源消耗之间的矛盾越发凸显，在此情景下，我国大力开发风能、太阳能、水利等清洁性能源的发电方式，有些缓解了，我国电力资源紧缺的问题，在风力发电过程中，具有电气系统复杂、大容量远距离输电产生的损耗大、装机规模大、机组型号多、工作城区大等特点。
1.1电气系统复杂我国幅员辽阔、地大物博，不同地区的风能分布存在很大的差异，风能具有强度不稳定、持续时间不确定等特点，利用风能发电时，要采用大规模并网进行能量的转换，并网过程中会加剧电网的不稳定性，这会对风电场并网接入过程中的技术、设备要求更加严格，为提高电网的稳定性需要安装风电动态补偿、低电压穿越等装置，会进一步加大电气系统的复杂性。
人工智能对风电场运维的改进与优化
人工智能对风电场运维的改进与优化随着人工智能技术的快速发展和应用，其在风电场运维领域也表现出了巨大的潜力和优势。
本文将就人工智能在风电场运维中的应用进行探讨，并探讨其在提高运维效率、降低运维成本等方面所带来的改进与优化。
一、风电场运维现状及存在问题目前，全球范围内风电场的建设数量持续增长，同时也带来了运维工作的巨大压力。
传统的风电场运维通常依靠人工巡检和维护，存在着工作效率低下、成本高昂、安全风险大等问题。
特别是对于大型风电场来说，传统运维方式已经无法满足其复杂的管理需求。
二、人工智能在风电场运维中的应用1. 智能巡检：利用人工智能技术，可以实现对风电场设备的自动巡检和诊断。
通过传感器和摄像头等智能设备，可以全面监测设备运行状态，实时发现问题并提出解决方案，减少人为巡检的工作量。
2. 预测维护：结合大数据和机器学习算法，可以对风电场设备的故障进行预测，提前采取维护措施，避免发生突发故障，提高设备的可靠性和稳定性。
3. 智能优化：人工智能技术可以对风电场的运行数据进行分析和优化，提高发电效率和运行稳定性。
通过不断学习和优化算法，可以实现风电场运行的最佳化管理。
三、人工智能对风电场运维的改进与优化1. 提高运维效率：人工智能技术的应用可以实现风电场设备的实时监测和自动化维护，提高运维效率，减少人力和时间成本。
2. 降低运维成本：通过智能化运维管理，可以降低风电场的维护成本和能耗成本，提高资源利用率，为企业节约大量成本。
3. 提升安全性：利用人工智能技术进行设备的智能诊断和预测维护，可以减少人为操作失误，降低风险，提高风电场的运行安全性。
四、结语在风电场运维领域，人工智能的应用为提高运维效率、降低运维成本和提升安全性带来了重要的改进和优化。
未来随着人工智能技术的不断发展和完善，相信其在风电场运维中的应用将会更加广泛和深入，为风电产业的可持续发展注入新的活力。
风电场运维管理的大数据分析与优化
风电场运维管理的大数据分析与优化在风电领域，风电场的建设数量在不断增加，从而增加了运维管理的复杂度。
由于风电场维护过程中产生的各种数据会日益增多，因此通过分析这些数据也成为了运维管理的重要手段。
因此，本文将探讨如何利用大数据对风电场的运维管理进行分析与优化。
一、大数据在风电场中的应用风电场中的大数据主要包括风速、温度、功率、转速、振动和故障等数据。
这些数据可以用于分析风机的性能，包括风机转矩和输出功率、转速以及机组振动等。
通过分析这些数据，我们可以为风机的安全运行和优化提供帮助。
当然，风电场维护过程中还会有其它数据信息，例如维护时间、设备信息、库存管理和保养记录等，这些数据也可以利用大数据技术进行分析处理。
这些数据的应用可以为风电场管理者提供更全面的维护信息，为维护和管理提供帮助。
二、大数据在风电场中的优化应用1. 风速预测和功率预测通过对风速进行分析，可以进行风速预测，也就是说对于未来的风速变化，可以进行对应的风机输出功率的预测，以便进行更符合实际的节约能源措施。
同时，通过对风速与功率、风速与容量的关系进行分析，可以帮助风电场管理者制定更加合理的运行计划，并确保稳定的生成电力能力。
2. 维护周期优化通过对大量维护和故障数据的分析，可以对风机的维护周期进行优化，并且预测故障的可能性，并为维护保养提供更加切实可行的计划。
此外，通过对维修和更换设备的数据进行分析，可以更加有效地掌握设备的寿命，确定更换时间和计划，做好备用设备的备件库管理以及合理的库存控制。
3. 开发更优的维护策略通过对风电场中各项数据进行分析，可以帮助风电场管理者制定更优的维护策略。
例如，可以连接多个数据库，进行设备健康状态监测，并实时预测设备状态，同时对每台设备的健康状态进行持续监测和评估，从而减少死亡率，降低维修成本。
4. 事故数据分析和预测通过对历史故障数据的分析，可以实现对未来故障的预测，以便采取更好的应对措施，并且还可以对事故情况进行风险评估，进行建议，可以保证成本低，安全可靠的生产，最大程度地减少维护成本。
0-1规划在风电场运行状况分析及优化[1]中的应用
![0-1规划在风电场运行状况分析及优化[1]中的应用](https://img.taocdn.com/s3/m/8de1771ea7c30c22590102020740be1e640ecc4d.png)
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。
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风电场运行状况分析及优化摘要随着现代化建设的推进，社会对电力的需求愈发庞大。
本文着力研究了风电场运行状况的分析和优化问题。
首先，利用已知风电场发电数据对不同风机全年的经济效益的经济效益进行了估计，其次根据两种风机的不同规格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。
对于问题一，本文先运用曲线拟合的方法，对不同风机风速与输出功率之间的关系进行了近似，后尝试了运用分段线性插值与三次样条插值的方法对观测数据构造函数进行了近似。
但通过图像，可以看出分段线性插值的光滑性较差，不能很好地表示风速与功率的变化情况，因此选择三次样条插值的方法，计算出各风机型号全年功率总和。
对于问题二，本文运用0-1型整数规划，在排班方案中，维修人员工作班次的方差为衡量合理性的标准，求出工作任务相对均衡，具有较好的经济效益的排班方案。
关键词：曲线拟合；三次样条插值；Matlab；0-1型整数规划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。
我国某风电场已先后进行了一、二期建设，现有风机124台，总装机容量约20万千瓦。
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。
请建立模型回答以下问题：1、估计不同风机全年的经济效益；2、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。
二、基本假设1、附件中所给出的数据真实可靠。
2、在计算风机全年经济效益时不考虑维护时间。
3、风机在运行过程中不会发生停机或损坏的状况。
4、风电场全年运行，不因节假日而停止运转。
5、维修人员按时接受完成工作，不缺席。
三、符号说明五、模型的建立与求解5.1 问题一模型建立与求解5.1.1 问题一模型的建立5.1.1.2 多项式拟合根据已知数据，运用Matlab拟合工具箱，分别对型号I与型号II的风机风速与功率之间的关系进行了拟合。
其中三次多项式拟合效果最好。
型号I风速与功率的关系型号I拟合效果型号II 风速与功率的关系型号II 拟合效果可以看出，两次拟合结果的R 平方值都超过了0.99，具有良好的拟合结果。
由此可得两种风机风速与功率之间的函数关系:y 1={1.046x 3+7.745x 2−34.73x +38.71 (0<x <12.0)2010 (x ≥12)y 2={−1.324x 3+47.71x 2−263.7 x +444.3 (0<x <11.0)1544 (x ≥11.0)5.1.1.2 样条插值因附件中功率数据为若干个已知点，又功率计算问题对插值函数的光滑性有较高要求，不仅需要连续，而且要有连续的曲率，这就需要运用样条插值的知识。
数学上将具有一定光滑性的分段多项式称为样条函数。
具体地说，给定区间[a,b]的一个分划Δ:a =x 0<x 1<⋯<x n−1<x n =b如果函数S(x)满足:(i)在每个小区间[xi ,xi−1](i = 0,1,…,n −1)上S(x)是k 次多项式; (ii)S(x)在[a,b]上具有k −1阶连续导数。
则称 S(x) 为关于分划 Δ 的k 次样条函数。
这里，我们使用分段线性插值与三次样条插值两种方法来估计功率。
分段线性插值简单地说，就是将每两个相领的节点用直线连接起来，如此形成一条折线。
此函数记为I n (x)，它满足I n (x i )=y i ，且在每个区间上是线性函数。
I n (x)可以表示为I n (x )=∑y i l i (x)n i=0，其中l i (x )={x −x i−1x i−x i−1,x ∈[x i−1,x i ],i ≠0x −x i+1x i −x i+1,x ∈[x i ,x i+1],i ≠n 0，其他三次样条插值，即已知函数y =f(x)在区间[a,b]上的n+1个节点a =x 0<x 1<⋯<x n−1<x n =b上的值y i =f(x i )(i =0,1,⋯,n)，插值函数S(x)，使得 (i) S (x i )=y i ,(i =0,1,⋯,n);(ii) 在每个小区间[x i ,x i+1]上S (x )是三次多项式，记为S (x i )； (iii) S (x )在[a,b ]上二阶连续可微； 不妨记S (x )={S i (x ),x ∈[x i ,x i+1],i =0,1,⋯,n −1}S i (x )=a i x 3+b i x 2+c i x +d i其中:a i ,b i ,c i ,d i 为待定系数，共4n 个。
{S i (x i+1)=S i+1(x i+1)S i ′(x i+1)=S i+1′(x i+1)S i′′(x i+1)=S i+1′′(x i+1) 针对2015年1月1日四号机组全天数据报表，通过分段线性插值与三次样条插值两种方法，其中三次样条插值的边界条件采用了非扭结条件与二阶导数，得到了以下三种插值结果。
可以看出，分段线性插值的光滑性较差，出现了多处不可导点，不能反映地预测功率的变化情况，非扭结条件约束下的三次样条插值振动较大，与风速变化情况不相符合，因此选择二阶导数为约束条件的三次样条插值。
5.1.2 问题一模型的求解根据得到的三次样条函数，得到功率p=p(t)与时间的关系，然后进行积分，就可以得到总的功率P=∑∫p(t)t ft0dt12m=1则全年的经济效益为W=μPT最后求得不同风机各月及全年的发电量为，单位kW·h5.2 问题二模型建立与求解 5.2.1 问题二模型的建立风电场值班与维修排班问题具有复杂性，必须考虑到多个约束条件限制，找到“合理、令人满意的方法”，并且也要使风电场项目获得最大的利益。
为了使计算简单，记每两天为一个班次。
首先，在Matlab 中运用随机均匀函数产生出排班矩阵C 。
其次根据条件（1）连续工作不超过B 天，（2）每台风机维护时间均两天，（3）每个工作组只能干一项任务，（4）保证一组值班,（5）两次维护之间的连续工作时间不超过270天，及135个班次。
其次，为使各组维修人员的工作任务相对均衡，即各组维修人员工作班次的方差最小。
因此在排班方案中，维修人员工作班次的方差为衡量合理性的标准，即目标函数。
为了求解需要的司机数及排班方案，我们建立如下模型：x ijk ={1， 第i 组维修人员上第j 月的第k 个班次0， 第i 组维修人员不上第j 月第k 个班次目标函数为min σ=√∑(x ijk −13∑x ijk 31)2313−1 约束条件：{x ijk +x ijk+1+x ijk+2≤B∑∑x ijk ≥15k=13i=1T 在Lingo 中编程得出结果。
5.2.2 问题二模型的求解由于每组维修人员连续工作不超过6天，即3个班次；维修人员需要在270天内完成124座风机的检修工作，即124个班次，则每个月至少需要完成的班次数T=14。
则min σ=√∑(x ijk −13∑x ijk 31)2313−1{x ijk +x ijk+1+x ijk+2≤3∑∑x ijk ≥15k=13i=114六、模型的评价与推广6.1 模型的评价6.2 模型的推广七、参考文献八、附录8.1 附录清单附录：Matlab程序>> v(v>12)=12;>> y0=1.046*v.^3+7.745*v.^2-34.73*v+38.71;>> a=size(y0,2)>> x0=1:a;>> x=1:0.01:a;>> pp1=csape(x0,y0,'second');>> y1=ppval(pp1,x);>> [x',y1']>> plot(x0,y0,'+',x,y1)>> title('splinel')>> pp=csape(x0,y0)>> format long g>> xishu=pp.coefs>> s=quadl(@(t)ppval(pp,t),1,a)>> v(v>11)=11;>> y0=-1.324*v.^3+47.71*v.^2-263.7*v+444.3;>> a= size(y0,2);>> x0=1:a;>> x=1:0.01:a;>> pp1=csape(x0,y0,'second');>> y1=ppval(pp1,x);>> [x',y1']>> plot(x0,y0,'+',x,y1)>> title('splinel')>> pp=csape(x0,y0)>> format long g>> xishu=pp.coefs>> s=quadl(@(t)ppval(pp,t),1,a)lingo程序：model:sets:group/1..3/;month/1..12/;schedule/1..15/;links(group,month,schedule):x;endsetsmin= @for(group(i):@sum(x(i,j,k)-1/3*(@for(group(i):@sum(x(i,j,k)))));) @for(month(j):@sum(group(i):@sum(schedule(k):x(i,j,k)))>14;)@for(links(i,j,k):x(i,j,k)+x(i,j,k+1)+x(i,k,j+2)<3;)@for(links:@bin(x););end。