联网风电机组风速_功率特性曲线的研究
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
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）
风力发电机输出功率曲线图
1000w 1000w 风力发电机输出功率曲线图 风速 m/s3456789101112输出功率 P(w)2065130240390580825110013001380风速 m/s13141516171819202122输出功率 P(w)138013501310125511851095990875735570 1000w 技术参数 风轮直径 (m) 2.8工作电压 (V)DC48V/DC120V Rotor Diameter Working Voltage AC240V
叶片材料增强玻璃钢蓄电池组电压 (V)/容量 (Ah) 12×2=48/200 Materialand number Reinfotced fibber glass×3 Battery voltage/ of the blade capacity (Ah) 额定功率/最大功率 (w) 1000/1400调速方式偏航+电磁 Rated power /maximum power Speed regulation method Tail turning and electric magnet 额定风速 (m/s) 10停车方式手动 Rated rotate speed Step method Brake by hand drag 额定转速 (r/min) 450发电机型式三相交流永磁 Ratde rotate speed Generator style Three phase,permanent magnet 启动风速 (m/s) 3AA支架高度m/质 量 kg 6/85 Startup wind speed AA Tower height/weight (m/kg) 工作风速 (m/s) 2008-03-25质量(不含塔杆) (kg) 85 Working wind speed Sruvived wind speed 安全风速 (m/s) 40AAA支架高度 (m)/质量 (kg) 6/280 Sruvived wind speed AAA Tower eight/weight (m/kg) 1500w
风电功率波动特性分析
龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/0d13869254.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.wendangku.net/doc/0d13869254.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。
风力发电机组功率曲线考核初探
风力发电机组功率曲线考核初探 汕头华能南澳风力发电有限公司张秋生 摘要：当前全国风电事业蓬勃发展，众多实力雄厚 的大公司正在投资或正准备投资大型风电场。面对 国际风电市场纷乱复杂的风机产品，在引进的过程 中应特别注意机组性能考核办法的谈判。本文就风 力发电机组安装现场进行性能考核的一些问题作了 粗略探讨，以期抛砖引玉，在国内风电界尽快形成 系统的、切实可行的考核办法。 象大多数电厂一样，发电机组效率曲线的考核是整个电厂考核验收的重点。在考核过程中，火力发电机组较容易控制一个特定功率点所对应的工况条件，对那些有如大气压力、温度、湿度、燃料热值之类的参数也可以简便地从非标准状态折算成标准状态。总的来说，火力发电机组的效率曲线考核较为简单明了。 同样，对风力发电机组的功率曲线的考核也应引起足够的重视，它是衡量整台机组经济技术水平的最佳尺度。所谓功率曲线，就是一条风力发电机组输出功率随风速变化的关系曲线。然而，要在风机安装现场较准确地考核机组的功率曲线却不是那么容易。而对任何一个投资商来说，
这恰恰是他们最为关心的一件事，也就是说，他们投资购买的设备的性能指标是否达到他们的期望值。下面就影响风力发电机功率曲线测绘的一些因素谈几点粗浅看法： 1、风力发电机自身测绘的功率曲线的偏差 一般上风向的水平轴风力发电机的机舱尾部都装有风速计，风机在运行过程中，其计算机根据这个风速计测得的十分钟平均风速和相对应的十分钟平均有功功率自动绘制生成该机组的功率曲线。 众所周知，功率曲线的确切含义是表征风机风轮前远方的来风风速V1与发电机输出的有功功率的关系。而风力机上安装的风速计测得的风速却是来风V1在风轮上做功后气流流速降低的风速。风通过风轮后风速减弱的机理实质是来风损失了动能而风轮获得了机械能，根据能量守恒定律，来风V1通过风轮后的气流流速肯定降低。所以用尾流绘制的功率曲线一定存在较大偏差。 要知道这个偏差值有多大，首先要弄清楚风轮前远方风速V1同风轮后远方风速V2以及气流通过风轮时的风速V′之间的关系。值得注意的是，由于风能同风速的三次方成正比，所以风速的微小偏差会造成功率的很大偏差。在此如果不加修正就用风机上风速计测得的风速进行功率分析，那么得到的功率曲线一定比实际上好得多。下面举一个例子进行说明：
风电场风电机组优化有功功率控制的研究
2017年度申报专业技术职务任职资格 评审答辩论文 题目：风电场风电机组优化有功功率控制的研究 作者姓名：李亮 单位：中核汇能有限公司 申报职称：高级工程师 专业：电气 二Ο一七年六月十二日
摘要 随着风电装机容量的与日俱增，实现大规模的风电并网是风电发展的必然趋势。然而，由于风能是一种波动性、随机性和间歇性极强的清洁能源，导致风电并网调度异于常规能源。基于此，本文将针对风电场层的有功功率分配开展工作，主要工作概括如下： (1)对风电机组和风电场展开研究，分析风力发电机组运行特性、风力发电机组控制策略、风电场的控制策略。 (2)提出了一种简单有效的风电场有功功率分配算法，可以合理利用各机组的有功容量，优化风电场内有功调度分配指令，减少机组控制系统动作次数，平滑风电机组出力波动。 (3)优化风机控制算法后，通过现场实际采集数据将所提方法与现有方法进行了比较，验证了所提方法的合理性。 关键词：风电机组、风电场、有功功率控制、AGC
Abstract With increasing wind power capacity, to achieve large-scale wind power is an inevitable trend of wind power development. However, since the wind is a volatile, random and intermittent strong clean energy, resulting in wind power dispatch is different from conventional energy sources. And the wind farm is an organic combination for a large number of wind turbines, wind farms under active intelligent distribution layer hair is also included in the grid scheduling section. Based on this, the active allocation and scheduling for grid scheduling side active layer wind farm work, the main work is summarized as follows: (1)Wind turbines and wind farms to expand research, in-depth analysis of the operating characteristics of wind turbines, wind turbine control strategy, control strategies of wind farms. (2)This paper proposes a simple and effective wind power active power allocation algorithm, can reasonable use each unit capacity, according to the optimization of wind farms in active dispatching command, decrease The Times of turbine control system action smooth wind power output fluctuation unit. (3)After optimization of the fan control algorithm, through the practical field data collected will be presented method are compared with those of the existing method, the rationality of the proposed method was verified. Keywords:wind turbine, wind farm, active power control
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
第一页 答卷编号：论文题目： 指导教师： 参赛学校： 报名序号： 证书邮寄地址： （学校统一组织的请填写负责人） 第二页 答卷编号：
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）
全功率变流器风电机组的工作原理及控制策略
第五章全功率变流器风电机组的工作原理及控制策略 5.1 全功率变流器风电机组的工作原理 (1) 5.1.1全功率变流器风电机组传动链形式 (1) 5.1.2同步发电机 (1) 5.1.3永磁同步风力发电机结构及特点 (3) 5.1.4电励磁同步风力发电机结构及特点 (5) 5.2 全功率变流器风电机组变流器 (5) 5.2.1 电机侧变流器控制策略 (6) 5.2.1 电网侧变流器控制策略 (7) 5.1 全功率变流器风电机组的工作原理 5.1.1全功率变流器风电机组传动链形式 随着现代风电机组的额定功率呈现上升趋势，风轮桨叶长度逐渐增加而转速降低。例如：额定功率为5MW的风电机组桨叶长度超过60米，转子额定转速为10rpm左右。当发电机为两对极时，为了使5MW风力发电机通过交流方式直接与额定频率为50Hz的电网相连，机械齿轮箱变速比应为150。齿轮箱变速比的增加，给兆瓦级风电机组变速箱的设计和制造提出了挑战。风电机组功率及变速箱变速比增大时，其尺寸、重量及摩擦磨损也在增加。作为另外一种选择，风力发电机可以采用全功率变流器以AC/DC/AC的方式与电网相连。 全功率变流器是一种由直流环节连接两组电力电子变换器组成的背靠背变频系统。这两个变频器分别为电网侧变换器和发电机侧变换器。发电机侧变换器接受感应发电机产生的有功功率，并将功率通过直流环节送往电网侧变换器。发电机侧变换器也用来通过感应发电机的定子端对感应发电机励磁。电网侧变换器接受通过直流环节输送来的有功功率，并将其送到电网，即它平衡了直流环节两侧的电压。根据所选的控制策略，电网侧变换器也用来控制功率因数或支持电网电压。 5.1.2同步发电机 发电系统使用的同步发电机绝大部分是三相同步发电机。同步发电机主要包括定子和转子两部分。定子是同步发电机产生感应电动势的部件，由定子铁芯、三相电枢绕组和起支撑及固定作用的机座组成。转子的作用是产生一个强磁场，并且可以由励磁绕组进行调节，主要包括转子铁心、励磁绕组、滑环等。同步发电机的励磁系统一般分为两类，一类是用直流发电机作为励磁电源的直流励磁系统，另一类是用整流装置将交流变成直流后供给励磁的整流励磁系统。发电机容量大时，一般采用整流励磁系统。同步发电机是一种转子转速与电枢电动势频率之间保持严格不变关系的交流电机。 同步发电机的转子基木上是一个大的电磁铁。磁极有凸极和隐极两种结构。凸极转子结构和加工比较简单，制造成本低。中小容量电机一般采用凸极以降低成本；对大容量、高转速原动机，高速旋转的发电机转子将承受很大的离心力，采用隐极可以更好地固定励磁绕组。 同步发电机转子结构示意图 当转子励磁绕组中流过直流电流时，产生磁极磁场或称为励磁磁场。原动机拖动转子旋
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。