风力发电出力相关性分析
我国风能的利用现状及发展
中国风能的利用现状及发展摘要：随着化石能源的不断消耗，新能源的开发利用引起了世界各国的重视。
新能源具有污染少、储量大、永续性等特点。
我国新能源产业呈现强劲发展势头，其中，风电发展最为迅猛。
我国风能资源丰富，目前中国风电技术的开发利用取得了巨大进步。
但中国的风能资源开发利用仍然存在诸多问题，如风电的并网消纳难、电力市场不完善、相关配套法规不健全和风机制造技术基础薄弱等，这些制约因素严重阻碍了我国风电的可持续发展。
本文着重阐述了中国新能源风能的资源条件、我国风能发展现状及制约中国风能发展的因素并对我国风能发电的发展前景进行了展望。
能源是人类生存和发展的重要物质基础，是人类从事各种经济活动的原动力。
由于化石能源(如煤、石油、天然气等能源)自然储量的有限性以及人类对其需求的无限性，随着人类对化石燃料无节制的开采和利用，化石能源短缺的矛盾日益突出。
长期以来，我国以化石能源为主的能源构成形式加剧了对化石能源的依赖，据统计，2007 -2010年我国能源消耗总量不断上升，增长率分别为7. 8%、4. 0%、6. 3%、5. 9%；2011年能源消耗总量达34. 8亿t标准煤，比2010年增长7%。
能源消耗总量中，煤、石油、天然气这些化石能源在2007-2010年所占比例分别为93. 2%、92.3%、92.2%、91.4%，是能源消费的主要部分。
人均资源量少、资源消耗量大、能源供需矛盾尖锐以及利用效率低下、环境污染严重、能源结构不合理[2]已成为制约我国经济社会可持续发展的重要因素。
等温室气体的排同时，化石能源的使用也给环境带来了许多负面影响，CO2放导致全球气候变暖，并引发了气候的极端变化和一系列的自然灾害。
在这种情况下，人类必须另辟蹊径，积极寻求能够替代化石能源的新能源和可再生能源，逐步摆脱对传统化石能源的依赖。
以水能、太阳能、风能、地热能、海洋能、生物质能和核能等为代表的新能源又称非化石能源，不但取之不尽、用之不竭，而且低碳、清洁、环保，既有利于保障能源供给，又可极大地减少温室气体的排放。
风电典型出力曲线
风电典型出力曲线
风电典型出力曲线是指在一定时间内，风电场发电量随时间变化的曲线。
这个曲线反映了风速与发电量之间的关系。
风电典型出力曲线具有以下特点：
1、受风速影响：风速是影响风电出力最主要的因素，风速越大，发电量越大。
2、波动性：由于风速的波动性，导致风电出力曲线具有一定的波动性，即在短时间内可能出现较大的波动。
3、日周期：风电出力曲线具有明显的日周期特点，一般白天风速较大，发电量较高，夜间风速较小，发电量较低。
风电典型出力曲线通常呈现出非线性变化的特点。
当风速低于额定风速时，风电机组的发电能力较低；当风速达到额定风速时，发电能力达到最大值；当风速超过额定风速时，发电能力会逐渐下降。
这种非线性变化使得风电机组在不同风速条件下的发电能力难以预测。
此外，风电典型出力曲线还具有高度依赖风速的特点。
当风速较低时，风电机组的发电能力较低，无法达到额定功率；当风速适中时，发电能力达到最大值；当风速过高时，发电能力逐渐下降。
因此，风电场的发电能力与风速之间存在着密切的关系。
安徽风力发电情况的调查报告分析
图1 累计并网容量
安徽省的风力发电量在2018年以前稳步增长，
图2 发电量
张子昊，四川农业大学机电学院，研究方向：电子科学与技术。
2 现状分析
安徽省作为中部内陆省份，其发展状况存在自图5中，安徽省风力发电的利用小时数位居中部诸省中的首位，这一方面体现了安徽省风力发电场的选址十分科学，另一方面也体现了安徽省风力发电相关设备技术较为先进，能够对当地的风力资源进行充分的利用。
但是，标准较高的选址与造价较高的设备也造成了风力发电场建设上存在一定的
3 未来展望
本文通过分析近五年来安徽省风力发电产业的相关数据，直观地展现了其发展历程与取得的成就，并对比其他中部省份的相关数据，了解现阶段安徽省风力发电产业的发展状况。
通过以上的研究可得知，安徽省风力发电产业的发展在今年来取得了长足的进步，总发电量增长图3 风力发电的占比
图5 风力发电利用小时（2020 Q1）
图4 并网容量（2020 Q1）
图6 风力发电的占比（2020 Q1）。
影响风力发电机功率的因素分析 岳刚
影响风力发电机功率的因素分析岳刚摘要：本文将对风力发电机功率与性能做出简单分析，并分析风力发电机功率的影响因素，目的是帮助风力发电厂有效利用风力资源，提高电力生产效率。
关键词：风力发电机；功率；影响因素1风力发电功率与性能评定风力发电机组是风力发电基础设施，能够实现风能向电能的转化，通常来讲，风速越大，可利用的能量就越多，但不同风力发电机受风力驱使产生的电量却大有不同，原因是风力发电机功率不同，风力发电功率很大程度上取决于风力发电机组的转化能力，因此评判风力发电机组性能即是考察风力发电机组的转化能力。
我国多数发电站设施老旧，也无法快速实现风力发电设施大规模改造，并且大功率的风力发电机组也无法在小型风力发电站中发挥较好的性能，但可以先进行小规模风力发电机组试验，根据试验结果选择与发电站规模相适应的机组进行过渡性改造。
利用功率和风速的关系评价风力发电机组的风能转化能力仅仅是为风力发电厂建设改造提供数据支持，而更多应考虑如何提高风力发电机组的风力转化能力，增大风力发电机组的功率，相当于从源头上寻找提高风力发电机组性能的方法。
影响风力发电机功率的因素是多方面的，首先负责接收风能的桨叶会影响风能的输入，虽然风力资源来源广泛，越大的风速会携带越大的动能，但风向通常不固定，如果桨叶叶片设计不科学，就无法大量接收风力动能转化为叶片的机械动能，因此桨叶应具有一定的科学设计结构满足气动性需求；其次负责将桨叶转化的机械动能转化为机组内能的叶尖扰流器会影响能量转化效率，通常情况下，桨叶与叶尖扰流器之间形成阻尼漩涡，当桨叶受动能驱使旋转时，叶尖扰流器通过阻尼作用起到动力刹车效果，从而吸收桨叶动能转化为其他形式的能量，但如果叶尖扰流器阻尼效果较差，就会大大降低能量转化效率；除此之外，风力发电机组中的构成元件性能也会对电能转化效率产生影响，例如部分元件工作时容易受外界低温环境影响而导致硬化，从而无法承受较大的冲击，不仅会降低风力发电机组整体抗性，还会大大降低能量传输效率。
测风塔与风力发电机组风速数据相关性研究
测风塔与风力发电机组风速数据相关性研究测风塔是一个塔形的建筑物，其最主要的功能就是对地面的气流进行相关运动情况的检测和记录。
测风塔的作用是能够全天对场址内风力的情况进行相关的测定，并根据不同的高度对风速进行数据的测量和风向的标示以及对温度气压数据的记录工作，然后把所有数据及记录进行整理后发送到指定的终端上来。
最近几年，我国的风力发电站得到了迅速的发展，测风塔作为风电场的选址和风力评估资源的重要来源，成为了风力发电场进行前期规划必不可少的设备。
本文以某风电场为例，重点研究了测风塔与风力发电机组风速数据相关性。
标签：测风塔；风力发电机组；风速；数据对比；相关性因为在实际的建设过程中，风力发电机组与测风塔所在的位置并不一样，又因为风速计高度和地形都有所不同的因素，导致了风力机与测风塔所记录的数据也有所不同。
针对某风电场工程中风力发电组与风电场内测风塔风速数据进行的相关对比分析，可以有效的得出风力发电机组与测风塔之间的相关性。
1.电场案例分析某风电场的建筑工程位于内蒙古乌兰察布市，所处的地带海拔为2000—2050m，地形属于高原平地。
其中，风电场建有32台风力发电机组，总装机的总容量为40MW。
风力机测风装置安装于机舱顶部的气象站支架上，距离地面有68m。
此风电场的测风塔配有5部风速计，其中，距离地面70m处安装了两部，距离地面10m、30m、和50m处的高度分别设置了一部。
根据测风塔的基建资料，可以知道测风塔的坐标系标准，经过了坐标系的转换之后，使测风塔与风力机坐标采用背景坐标系标准，可以对测风塔和各风力机进行距离的测量，得出了相应的结果如表1所示：2.对测风塔相关数据分析2.1 测风塔数据的有效性为了能够有效的保证测风塔数据的准确性和及时性，测风塔的数据通常是进行Excel的导入，然后在使用相应的VBA程序进行验证。
一般情况下，验证的条件如下：第一，要保证数据的记录要每个10min进行一次，如果中间有数据丢失的现象发生，那么系统将会自动的将丢失的数据进行剪辑，并进行标识，记录出数据丢失的为“缺失数据”标志。
低温环境对风力发电机性能的影响分析
低温环境对风力发电机性能的影响分析随着可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁且可持续的能源形式，得到了越来越广泛的应用。
然而，由于风力发电机的工作环境多样化，包括高寒地区的低温条件，存在一些与性能相关的挑战。
本文将针对低温环境对风力发电机性能的影响进行分析，并讨论影响因素和解决方案。
首先，低温环境对风力发电机的机械性能产生直接影响。
在低温条件下，润滑油的黏度会增加，增加了风机轴承的摩擦损失，进而降低了发电机的效率。
此外，低温还会导致机械零件的收缩和变形，影响发电机的转子平衡和振动特性。
为了应对这些问题，可以采取以下解决方案：选用低温环境适用的润滑剂和材料，加强发电机的维护与保养工作，确保其正常运行。
其次，低温环境对发电机的电气性能产生一定的影响。
低温条件下，线路的电阻会增大，电缆的绝缘性能可能受损，导致能量传输效率下降。
此外，气候条件的变化可能导致冰冻和结露问题，进一步影响电力系统的稳定性。
为了解决这些问题，需要采取以下措施：选用低温环境适用的电缆材料和绝缘材料，加强电气设备的维护与检修，确保电力系统的安全运行。
在低温环境中，风力发电机的控制系统也会受到一定的影响。
低温条件下，控制器的响应速度可能变慢，导致控制系统对风速和转速的反应不如预期。
此外，低温环境对电子元件的工作稳定性产生一定的影响，可能导致系统的故障和损坏。
为了应对这些问题，建议采取以下方法：选择低温环境适用的控制器和电子元件，加强对控制系统的维护与监测，及时发现潜在问题并进行修复。
另外，低温环境对风力发电机的叶片性能也会带来一些挑战。
低温条件下，空气密度增加，风力发电机的叶片受到的气动载荷增加，进而增加了叶片的应力和振动。
此外，低温还可能导致叶片的结冰现象，增加摩擦阻力，降低了发电机的效率。
为了应对这些问题，可以采取以下解决方案：选用低温环境适用的材料和涂层，优化叶片的结构设计，加强叶片的监测和清洁工作。
最后，低温环境对风力发电机的运维管理也有重要影响。
风力发电场风荷载分析
风力发电场风荷载分析风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在世界范围内得到了广泛的应用和发展。
然而，风力发电场面临着许多挑战，其中之一就是风荷载。
正确的风荷载分析对于风力发电场的设计、安全运行和维护至关重要。
本文将对风力发电场风荷载进行详细的分析和讨论。
一、风荷载简介风荷载是指风力对建筑物、结构物或装置所产生的力或压力。
风荷载的大小取决于风力的强度、方向和持续时间。
对于风力发电场来说，风荷载是一种主要的外部负荷，直接影响着风力发电机组的安全和稳定运行。
因此，风荷载的准确分析对于风力发电场的规划和建设至关重要。
二、风场的风力特性风荷载的分析需要首先了解该地区的风力特性，这包括风速的统计分布、风向的变化规律等。
通常情况下，可以通过观测历史气象数据来获得该地区的风力特性。
在风力发电场规划和设计过程中，需要考虑当地的风力资源情况，选择适合的风力机型和布局形式。
三、风荷载计算方法风荷载的计算是基于风力的动力学原理，并结合了结构特点和设计要求。
常用的风荷载计算方法有两种：平均风速法和峰值风速法。
1. 平均风速法平均风速法是一种经验方法，通过观测或估算该地区的平均风速，并根据建筑物或结构物的高度和形状，确定其所受的平均风荷载。
这种方法适用于一些简单的结构，但对于高度较大、形状复杂的风力发电机组而言，不够准确。
2. 峰值风速法峰值风速法是一种基于峰值风速进行计算的方法。
通过观测或统计该地区的风速数据，找出最大值，然后根据风力发电机组的参数对其进行校正，得到相应的风荷载。
这种方法更加精确，适用于复杂的风力发电场。
四、风荷载分析案例为了更好地理解风荷载的分析过程，下面以某风力发电场项目为例进行详细分析。
该风力发电场位于海边，常年受到强风的影响。
我们首先对该地区的风速数据进行统计分析，得出年平均风速为8m/s，最大风速为25m/s。
根据风力发电机组的技术参数，我们计算出相应的风荷载。
根据风荷载计算结果，我们对风力发电场的塔筒和叶片进行了强度校验，确保其具备足够的抗风能力。
风力发电技术的现状与发展综述
风力发电技术的现状与发展综述摘要：充分应用新能源是在现阶段提倡绿色环保和生态环境保护的宏观背景下提出的新要求，而风力发电是新能源的一项重要应用，也是充分应用风力资源的重要专业技术。
风能可以算作如今最有商业前景的一种可再生能源。
在这一基础上，风力发电的相关技术也在不断发展与进步。
本文简单探讨了风能发电及其技术发展的有关内容，仅供参考。
关键词：风力发电；技术现状；发展趋势中图分类号：TM614 文献标识码：A引言许多风力发电场都会建立在人烟稀少的偏远地区，既能够降低风力发电对居民生活的干扰，也能够更好的保障风能获取量，使更多的风力能源转化为电能。
但是在这样的过程中，就会导致风力发电管理难度增加，稳定性上会受到许多自然因素的干扰。
所以，为了保障风力发电的稳定性，提高风力发电效益，就必须对风电并网技术的应用进行不断完善，以此来保障风力发电质量，为我国能源结构优化做出贡献。
1 风力发电现状风力资源是发展风电的基础，我国的风力资源十分丰富，我国的陆上风能资源以及海上风能资源均在 7.5*108KW 以上，丰富风能资源为我国风电事业的发展创造了良好的条件，但是目前来看，我国风电事业的发展受技术以及产业的双重压力，尽管近些年，我国的风电技术有了较快的发展，但是关键技术在很大程度上依赖外来输出，需要花费高额的技术引进成本。
由于自主研发能力以核心专利的缺失，产业内相关企业的发展面临较多困难，首先企业在发展的过程中需要缴纳高额的专利费用以及技术引进费用；其次市场开拓以及生产服务手段缺乏创新；最后在我国风电事业不断发展的过程中，随着风机产量以及产能的不断提高，必将引发国际市场的关注，相关企业会面临比较强的国际竞争压力。
在这种情况下，只有不断加强对风电技术的研究，掌握风电的核心技术，才能在市场竞争力取得突破，促进我国风电事业的进一步发展。
2 风力发电技术2.1 风功率预测技术按预测周期分类。
按照风能预测周期的差异进行分析，风功率的预测方式有多种方面，其中包括短期预测、超短期、长期预测三个方面。
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风力发电出力相关性分析
摘要：近年来新能源项目不断实施大规模并网，对电力系统有效调整频率、
调整峰值、调度等多个层面影响较大，致使电网调度过程中难度增加。
对于电力
系统来说，由于风力发电存在随机波动性强、可控制低等缺陷，造成处理控制能
力弱化，不能实现负荷的精准预测，导致风力发电大规模并网后稳定性、电能质
量及其电能调度等方面都存在一定缺陷，降低了电网安全运行系数。
因此，必须
从不同时间、空间来挖掘风力发电出力相关数据，全方面了解风力发电并网特性，为分析并网困境提供可靠的数据支撑。
风能和太阳能发电具有互补性，风光互补
发电系统作为可再生能源利用的一种形式，有着广泛的应用前景。
对于常规电网
不能到达的偏远地区，风光互补发电系统是解决电力供应问题的一种手段。
关键词：风力；发电；相关性
风力发电将可再生的清洁风能转化成电能，发展风电是低碳能源转型的重要
途径。
风速是一个随时间变化的量，因而风电场出力波动性如何得到抑制是大型
风电基地建设必须考虑的问题。
早期风电场的波动由电网的可接纳性予以缓解，
而今随着新能源装机容量的增加，源端配置储能等自身缓解波动性的要求逐渐被
提出。
而通过风电场自身的组合缓解出力的波动性，则是一种较为经济的方法。
一、风电出力特性
1、风电出力的波动性和不确定性。
风能的随机性、分散性以及风电机组的
特性导致了风电出力的波动性：风能的随机性：风速受气候地形等自然因素的影
响一直处于变化状态；风能的分散性：风能的功率密度较低，分布于广阔的空间
范围；风电机组自身条件的限制：对于绝大多数风电机组来说，自身运行和控制
性能还是不够完善，功率波动的抑制能力有待加强。
风电出力的随机性和模糊性
导致了风电出力的不确定性。
随机性是由风能的随机性造成的，由于风速的变化
导致了风电出力会在零到风电机组的额定功率之间变化，加剧了风电机组出力的
不确定性；由此带来的后果是风电出力的难以预测性，现有的风电出力预测方法
精度不够，可靠程度不高，难以精准地预测风电机组的功率变化，导致了风电出
力的模糊性。
风资源的变化和风电场的自身条件都会对风电出力的波动性和不确
定性产生影响。
风资源的变化受到风电场所处的地理位置、当地的气候条件等因
素的影响。
风电场的自身条件包括机组构造、运行特性、输出特性、控制方式、
塔影效应和尾流效应等。
2、风电出力的互补性和相关性。
在不同的量测时间尺度下，风电场会表现
出不同的出力特性。
（1）短时间尺度下风电出力具有互补性。
风电机组自身特性可以在一定程
度上抑制秒级时间尺度下的出力波动，因此在同一风电场中，由于风力变化导致
不同的风电机组出力大小是不一致的，彼此之间可以互补；而对于处于相近地理
位置的大型风电场来说，不同的风电场群到达峰谷的时间是不一致的，所以不同
风电机组集群出力也存在一定的互补特性。
（2）长时间尺度下风电出力具有相关性。
尽管单一风电机组出力是随机波
动的，但较长时间尺度下，同一地域大面积来风会使得处于相近地理位置风电场
的出力变化趋于一致，从而表现出较强的相关性，给含大规模风电机组的电网带
来出力的不确定性，影响电网的稳定运行。
二、风力发电出力不同的相关性
1、不同风电场之间自相关性。
根据反间转换概率矩阵对其自相关特性进行
了分析，在分析不同风力发电厂自相关性的时候多数采用马尔科夫分析，这种分
析方式在体现时序数据相关特性的同时，也能够将风电发力有关历史数据分布特
性给描述出来，非常符合风电发力自相关描述性统计分析[1]。
采取这种分析方
式来分析不同发电厂在风电出力时间方面的相关性，首要就是对风电发电出力功
率空间进一步确定，用[O,PN] 来表示，然后就是将风电发力进行区间划分，在
本研究中可以分为N 个空间，第一个、第n 个及其第N 个空间分别用[O,P1]、[Pn -1,Pn]、[PN-1,PN] 来表示，在风力发电出力中一阶马尔科夫链计算公式是：
在公式中，风力发电出力Y （t ）从T 时间内i (n ) 逐步向t +1 时间i (n +1) 范围内转移的概率就是风电发力区间数据转换概率，用来表示。
风电发力区间数据转换代表着风力发电功率在某个时间序列从某一特定等级逐步向下一个特等级转变的几率。
如果风电发电出力从某一状态Yi 向Yj 转移的历史性统计数据进行统计的次数可以记作是nil，在区间转换概率分析矩阵中所有元素都能够采用统计量近似估计，公式所示：
根据反间转换概率矩阵对其自相关特性进行了分析。
一是按照功率对风力发电出力数据空间进行区分，依据[O,PN] 将其划分为十个区间。
二是统计两个发电站不同时间尺度出力区间数据转换次数，具体尺度是1 分钟、15 分钟及1 小时。
三是将区间统计数据转变为概率分析矩阵。
立足于以上分析环节，对风力发电场出力历史数据在一分钟、十五分钟及其一小时内不同时间、空间尺度下统计分析区间转换概率。
（1）发电站之间区间转换概率规律基本一致，说明风电出力进行区间数据转换概率具有通用性特征。
（2）所有多时间尺度区间转换数其他数值要比对角线数值低，且伴随和对角线之间的间距越大，数值反而越低，这说明在特定时间范围内风力发电出力数据不会发生改变或是波动性较小的几率较大，出现较大范围波动性的几率较小。
（3）分析时间尺度不同的区间转换数值概率能够看出，在一分钟时间尺度范围内距离较近的时间风力发电出力区间转换数值都会在对角线周边出现，且波动幅度正负不会大于10%，在十五分钟，一个小时时间尺度范围内距离较近的时间风力发电出力区间转换数值分布面积较大，且伴随时间尺度的逐步递增，风力（4）对比不同风电发力区间转换数据概率能够看出，风力发电中等出力区间转换数据可能性增大，风力发电低、高出力区间出现区间转换数据的几率较小，且伴随时间尺度的递增这种区间转化数据特性表现越来越突出。
2、不同风电场之间互相关性
不同风电场地理位置空间直接决定了风电场之间的互相关性。
空间位置近出
力相关性强，空间位置远出力相关性弱，不同风力发电厂所处空间位置对其互相
关性具有决定性意义。
对不同距离风电场相关系数分析可知：一是发电厂存在正
向相关，但不同发电厂之间相关性差异明显；二是伴随时间递增，各个发电厂互
相关系数也逐步递增，说明时间尺度越大，风电场出力相关性也越高。
该发电厂之间互关性，主要结论是：一是不同发电厂风电出力进行区间数据
转换概率具有通用性特征；伴随时间尺度增加，风电出力出现较强波动性几率增加。
二是伴随时间递增，风电场出力相关性也越高。
三是不同风力发电厂和风力
发电基地之间互相关系数伴随时间的增加而逐步递增，相关系数越大，则表示对
风力发电基地影响作用越大。
参考文献：
［1］徐潇源，严正，冯冬涵. 基于输入变量秩相关系数的概率潮流计算方
法［J］. 电力系统自动化，2018（12）：54—61.
［2］张龙，黄家栋，王莉莉. 风速相关性对电力系统暂态稳定的影响［J］. 电力系统保护与控制，2019，42（6）：77—83.
［3］耿耀君，张军英，袁细国. 基于稀疏表示系数的特征相关性测度［J］. 模式识别与人工智能，2018，26（1）：106—112.。