风电机组功率特性和载荷测试场地标定方法

风电相关国家标准整理

国家相关标准 风力发电机组功率特性测试 主要依照IEC61400-12-1:2005风电机组功率特性测试是目前唯一一个正式版本电流互感器级别应满足IEC 60044-1 电压互感器级别应满足IEC 60186 功率变送器准确度应满足GB/T 13850-1998要求，级别为0.5级或更高 IEC 61400-12-1 功率曲线 IEC 61400-12-1 带有场地标定的功率曲线 IEC 61400-12-2 机舱功率曲线 IEC 61400-12 新旧版本区别 对于垂直轴风电机组，气象桅杆的位置不同 改变了周围区域的环境要求 改变了障碍物和临近风电机组影响的估算方法 使用具有余弦相应的风速计 根据场地条件将风速计分为A、B、S三个等级 根据高风速切入和并网信号可以得到两条功率曲线 风速计校准要符合MEASNET规定 风速计需要分级 电网频率偏差不超过2HZ 场地标定只能通过测量，不能用数值模拟 场地标定的每一扇区分段至少为10° 可以同步校准风速计 改进了对风速计安装的描述 通过计算确定横杆长度 增加针对小型风机的额外章节 MEASNET标准和旧版IEC61400-12标准区别 使用全部可用的测量扇区，否则在报告中说明 不允许使用数值场地标定 场地标定更详细的描述，包括不确定度分析 只允许将风速计置于顶部 风速计的校准必须符合MEASNET准则 不使用AEP不完整标准 轮毂高度、风轮直径、桨角只能通过测量来判定，不能按照制造商提供的判定报告中必须提供全方位的照片 IEC61400-12-1：Power performance measurement for electricity producing wind turbine(2005)风电机组功率特性测试 可选择：场地标定 IEC61400-12-2：Power curve verification of individual wind turbine,单台风电机组功率曲线验证（未完成）

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）

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

风电机组的防雷检测方法

风电机组的防雷检测方法 发表时间：2018-09-13T10:25:12.363Z 来源：《科技新时代》2018年7期作者：杨武王建波2 [导读] 本文从风电机组构成着手，对风电机组防雷安全检测方法研究，使风电机组防雷检测具有更强针对性和可操作性。 （1吐鲁番市气象局，新疆吐鲁番 838000；2湖南省气象技术装备中心，湖南长沙 410000） 摘要：近年来，风电行业成为雷灾影响最严重行业之一。由于风电机组安装环境及自身结构、运行方式具有一定特殊性，使得当前风电机组防雷检测也具有其特点，本文从风电机组构成着手，对风电机组防雷安全检测方法研究，使风电机组防雷检测具有更强针对性和可操作性。 关键词：风电机组；接地装置；等电位连接；电涌保护器SPD；传感器 引言 随着我国新能源事业发展，近年来风电行业进入快速发展阶段。风电机组作为风力发电主要设备，是否能安全运行关系到整个风电市场持续健康发展。一直以来，风电机组防雷安全检测都是一个受到风电设计、生产、安装调试、运行等各环节高度重视问题。 1 风电机组防雷安全检测现状 尽管电力行业有关于防雷设计相关国家标准或行业标准，但由于风电机组防雷安全检测涉及技术问题很多，加之国内使用风电设备以进口或引进国外技术生产为主，各国采用标准不一，对风电机组防雷要求也各不同。造成目前我国风电防雷检测相关标准缺乏针对性和可操作性，使得从事风电机组防雷检测的技术人员莫衷一是，这也是风电行业防雷安全检测亟需加强和解决的问题。 2 风电机组工作原理与构成 2.1工作原理 风力发电就是将自然界中风能利用叶轮转化成旋转的机械能，然后经由低速主轴，利用齿轮箱将转动速度提高至异步发电机转速，再由高速联轴器带动发电机产生出电能，最后通过变流器励磁把由发电机定子输出电能并到电网中。风电机组由传动、电气控制、偏航及支承系统等组成。 2.2基本构成 风力发电机组传动系统由叶轮、主轴、主轴承、齿轮箱、联轴器、发电机组成。叶片因位置相对较高易受直接雷击；而雷电电弧可能引起主轴承、齿轮箱齿轮材料表面凹陷和融化，引起啮合面之间磨损加剧；由主轴侵入雷电过电压可能造成发电机定子绕组、主绝缘击穿。 偏航系统由偏航电机、偏航齿箱、回转支承等组成。雷电对偏航系统危害主要是损坏偏航电机、接近开关的光传感器、限位开关、偏航控制器等。 支承系统包括塔架（筒）、基础环、钢筋混凝土基础，塔架（筒）既是传递雷电流引下线，又对内部设备与线路起到很好屏蔽作用，对整个电气、控制系统防雷起到不可替代作用。基础也是整个风力发电机组接地网。 电气与控制系统是风电机组正常运行核心，由控制电路、主电路、传感器和接口电路组成。电气控制系统温度传感器、转速传感器、液压传感器等属敏感元器件，易被雷电损坏。 3防雷安全检测主要内容 ①机舱尾部风向风速仪与叶片接闪器； ②机组接地装置； ③控制柜与配电柜内电涌保护器； ④用于引导雷电流入地防雷接地引下线； ⑤机舱与塔筒内滑环、电刷、发电机、齿轮箱、主轴承、金属管道、金属爬梯、构架等大尺寸金属物等电位连接； ⑥控制系统各类传感器。 4防雷安全检测主要方法 4.1外部防雷装置检测 风电机组外部防雷装置包括接闪器、引下线、接地装置。一是应检查机组外部防雷装置外观、材料、规格尺寸是否符合GB50057-2010等相关规范要求。以目测法定期检查叶片、风向风速仪接闪器是否有锈蚀和被雷击损坏烧灼痕迹等。二是检查接闪装置接地连接线连接是否稳固。三是应根据接闪器高度与距离计算机舱上风向风速仪是否处在LPZ0B区内。四是用等电位仪测试叶片接闪装置与轮毂引下线连接点、机舱上接闪杆与引下线直流过渡电阻，要求过渡电阻≤0.2Ω。五是检查引下线敷设与连接，高度≤40m塔筒、塔杆，可只设一根引下线；＞40 m时应设两根引下线。可利用螺栓或焊接连接的一座金属爬梯作为两根引下线使用。分段连接金属塔筒用作引下线时，每段塔筒连接螺栓应利用不少于处的25mm2紫铜编织带跨接，底座环与下塔段连接为3根25mm2紫铜编织带跨接。钢筋混凝土结构塔筒应利用钢筋混凝土内竖直钢筋作为引下线。六是按照GB/T 17949.1—2000规定的检测方法用接地电阻测试仪测量接地装置工频接地电阻，测试选择多点测量比对，其工频接地电阻≤4Ω。 4.2等电位检测 一是检查风电机组等电位连接材料规格是否符合GB/Z25427—2010要求。等电位直流过渡电阻值测试应采用空载电压4V～24V，最小电流为0.2A测试仪器检测，直流过渡电阻值≤0.2Ω。二是检测LPZ0A区内金属构件、所有穿过各后续防雷分区界面处导电物与防雷装置直流过渡电阻。检查滑环、电刷、发电机、齿轮箱、机械制动器和控制柜等金属结构件与机舱底板等电位连接。三是检查塔筒内所有金属导体、控制柜、配电柜与塔底防雷装置等电位连接。特别检查机舱与塔筒内控制柜内部传感器屏蔽层与柜内屏蔽接地排等电位连接。其中风速仪、风向标厂家出厂时一般都是从屏蔽层焊接出一根黄绿双色线，接线时将风速仪风向标黄绿双色线一起接至机舱柜端子排。 4.3电涌保护器检测 一是检查风电机组安装的电涌保护器是否经过国家认可的检测实验室检测，符合GB 18802.1-2011、GB/T 18802.21等相关规范要求。二是检查配电柜、控制柜内SPD表面是否平整、光洁，如有划伤、裂痕和烧灼痕或变形则应立即更换。三是检查SPD状态指示是否正

风电功率波动特性分析

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/931141493.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/931141493.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。

风力发电机组传动链地面测试技术规范-编制说明

《风力发电机组传动链地面测试技术规范》 征求意见稿编制说明 一、工作简况 （一）任务来源 本标准由中国机械工业联合会提出，根据全国风力机械标准化技术委员会（以下简称风标委）关于制定《风力发电机组传动链地面测试技术规范》国家标准的通知，决定由浙江运达风电股份有限公司负责组建标准编制工作组，按照《风力发电机组国家标准起草要求》的规定开展标准编制工作。项目计划编号：20170356-T-604。 （二）主要工作过程 1、标准草案 浙江运达风电股份有限公司成立了公司内部的标准编制工作组，收集了大量的国内外文献资料，拟定测试项目，编写相关内容。于2016年1月完成了标准草案的起草工作。 2、标准启动会 风标委于2016年4月15日，在杭州组织召开了《风力发电机组传动链地面测试技术规范》国家标准启动会议，浙江运达风电股份有限公司、北京金风科创风电设备有限公司、上海电气风电设备有限公司、中船重工（重庆）海装风电设备有限公司、中国科学院电工研究所、中国电力科学研究院、北京鉴衡认证中心有限公司、深圳市禾望电气股份有限公司等单位共30余位专家代表出席了会议。会议确定了标准编制的牵头单位和参编单位，明确了后续编制工作的计划和分工。会后，根据会议讨论的结果对标准进行修改。自标准启动会，浙江运达风电股份有限公司开展了部分测试项目的验证工作，根据验证结果多次修改了标准草案，并将修改后的标准草案分发给各参编单位，征求各参编单位的意见。 3、第二次工作组会议 2016年9月19日，风标委在北京组织召开了《风力发电机组传动链地面测试技术

规范》国家标准第二次工作组会议，浙江运达风电股份有限公司、北京金风科创风电设备有限公司、上海电气风电设备有限公司、中船重工（重庆）海装风电设备有限公司、中国科学院电工研究所、中国电力科学研究院、北京鉴衡认证中心有限公司、西安盾安电气有限公司、株洲时代新材料科技股份有限公司、南京高精传动设备制造集团有限公司等单位共20余位专家代表出席了会议。会议确定了标准的测试项目，并要求各参编单位根据各家试验条件开展测试验证工作。会后，根据会议讨论的结果对标准进行修改，并走访了北京金风科创风电设备有限公司、上海电气风电设备有限公司、中船重工（重庆）海装风电设备有限公司、株洲时代新材料科技股份有限公司、南京高精传动设备制造集团有限公司，就试验能力及测试验证工作展开了深入交流。同时浙江运达风电股份有限公司根据自身的试验能力开展了测试验证工作，根据验证结果多次修改了标准草案，并将修改后的标准草案分发给各参编单位，征求各参编单位的意见。 4、第三次工作组会议 2017年11月22日，风标委在杭州组织召开了《风力发电机组传动链地面测试技术规范》国家标准第三次工作组会议，中国农业机械工业协会风力机械分会、中国可再生能源学会风能专业委员会、浙江运达风电股份有限公司、北京金风科创风电设备有限公司、上海电气风电设备有限公司、中国船舶重工集团海装风电股份有限公司、中国科学院电工研究所、中国电力科学研究院有限公司、北京鉴衡认证中心有限公司、西安盾安电气有限公司、株洲时代新材料科技股份有限公司、南京高精传动设备制造集团有限公司等单位共20余位专家代表出席了会议。会议就标准草案中的具体内容做了详细的讨论，并根据参编单位反馈的征集意见逐条讨论。会后金风科创风电设备有限公司、上海电气风电设备有限公司、中船重工（重庆）海装风电设备有限公司三家整机制造商根据自身试验条件完成草案中的测试项目验证工作并反馈给浙江运达风电股份有限公司。根据试验验证结果，修改完善标准征求意见稿，并提交标委会在行业内广泛征求意见。（三）主要参加单位 本标准负责起草单位为浙江运达风电股份有限公司，主要参加单位有：北京金风科创风电设备有限公司、上海电气风电设备有限公司、中国船舶重工集团海装风电股份有限公司、中国科学院电工研究所、中国电力科学研究院有限公司、北京鉴衡认证中心有

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

风电机组叶片缺陷的无损检测方法

风电机组叶片缺陷的无损检测方法 风能是绿色的可再生能源，有良好的发展前景。我国可开发的风能潜力巨大，资源丰富，总的风能可开发量约有1000——1500GW，可见，风电有潜力成为未来能源结构中重要的组成部分。因此，风力发电的发展也备受关注，而风机叶片是风电机组的重要组成部分，一般由玻璃纤维复合材料制成，因其制造工艺的复杂性，在成型过程中难免会出现缺陷;另外，由于工作环境的恶劣性与工况的复杂多变性，在运行过程中也会出现不同程度的损伤。武汉科技大学材料与冶金学院的刘双等研究人员通过对文献的调研了解到，目前，对于风机叶片缺陷的无损检测方法主要有X射线、超声波、声发射、光纤传感器、红外热成像检测技术等。但每种检测方法都具有各自的优点和使用局限性，而且并没有完善的标准来规定检测方法的适用阶段。 【风机叶片的损伤和缺陷分析】 风机叶片产生缺陷的原因是多方面的，在生产制造过程中，会出现孔隙、分层和夹杂等典型缺陷。孔隙缺陷主要是由于树脂与纤维浸润不良，空气排挤不完全等因素造成;分层缺陷主要是因为树脂用量不够，二次成型等;夹杂缺陷的产生主要是由于加工过程中的异物混入。 此外，叶片在运输和安装过程中，由于叶片本身尺寸和自重较大而且具有一定的弹性。因此，一定要做好保护叶片的工作，以防产生内部损伤。值得注意的是，风机在运行过程中叶片也会出现不同程度的损伤，其主要形式有裂纹、断裂和基体老化等，外界冲击是产生裂纹的主要原因，断裂通常是由缺陷损伤累积引起的，风机在正常运行情况下叶片不会发生突然断裂，而基体老化是由于风机叶片长期工作在沙尘、雨水和盐雾腐蚀的恶劣条件下。 【无损检测方法的比较与分析】 X射线检测技术 对于风电叶片而言，何杰等研究人员通过实验验证了X射线技术是检测风电叶片中孔隙和夹杂等体积型缺陷的良好方法，可以检测垂直于叶片表面的裂纹，对树脂、纤维聚集有一定的检测能力，也可以测量小厚度风电叶片铺层中的纤维弯曲等缺陷，但对风电叶片中常见的分层缺陷和平行于叶片表面的裂纹不敏感，文献中对孔隙和夹杂等缺陷进行了检测，从实验结果中可以观察到缺陷的存在，可满足叶片出厂前的检测，能够进行定性分析。

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）

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