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《基于概率的发电量计算方法》工作组于2020年底成立,旨在通过统计实际测风塔数据以及已有运行场站的运行数据,结合目前行业主流国际标准,搭建各项不确定度的分类以及计
据介绍,截至2024年6月底,我国水电装机4.27亿千瓦,风电装机4.67亿千瓦,太阳能发电装机7.14亿千瓦,生物质发电装机4530万千瓦。 风电光伏发电合计装机（11.8亿千瓦）已超过煤电装机（11.7亿千瓦）。
通过对风力发电进行短期预测的分析研究,可以提高风力发电的运行可信赖性和经济性,优化电网调度和风电场管理,促进可再生能源的大规模应用和集成。
如今,短期的风电功率预测是一项至关重要的挑战。特别是风力发电,波动较大,不容易预测。本文基于概率预测框架,并应考虑该随机过程的非线性和双界性质。广义对数正态分布和边界概率质量的离散和连续混合用于提供概率预测。
文章浏览阅读246次。文章探讨了风电功率预测的挑战,提出了一种基于概率预测框架的方法,利用广义对数正态分布和动态结构来改进预测性能。通过对风力发电的非线性和双界性质建模,该方法优于传统的正态和Beta分布模型。文中还包括动态模型的构建、评价方法和Matlab代码实现,旨在提高风电
首先采用概率 分布鲁棒机会约束优化模型描述含风电场的输电网规划问题,然后综合运用S－lemma和矩阵 Schur补性质消去该优化模型中的随机变量,并将其转化为含有矩阵不
文章浏览阅读579次,点赞6次,收藏4次。程序结果表明,所得风速序列能够正确反映实际风速的特性。在风能领域Weibul分布常用于描述风速的分布特征,通过拟合Weibull分布可以得到风速的概率密度分布,为风能资源的评估和风电场的布局提供重要依据。
52 自 动 化 学 报 45卷 预测方法, 包括对风速和风电功率(风电) 的预测. 在预测尺度上, 部分研究考虑了时间和空间尺度. 在 时间尺度方面, Colak 等 2012 年综述基于数据挖 掘的风电预测方法时考虑到时间尺度.Ata 综述 了人工神经网络在风力发电系统中的应用, 并在总
用于故障诊断。现场实验表明,基于故障树和概率神经网络算法对于风力发电机转速故障诊断精确率显著。关键词：风电机组；故障树；故障诊断；概率神经网络 中图分类号：TM614 文献标识码：A 0 引 言 中国风电产业蓬勃发展的同时,面临着机组故
摘要：. 近年来我国风电持续高速发展,然而我国风资源的特点是分布集中,规模大且远离负荷中心,这样就导致了大量风电难以就地消纳,出现了严重的弃风现象.考虑到我国区域间资源
文章浏览阅读1.4w次,点赞51次,收藏213次。本文详细介绍了风速的Weibull分布和太阳辐照度的Beta分布,包括它们的概率模型、性质及参数估计方法。在风能领域,Weibull分布常用于描述风速的概率特性,其参数可通过历史观测数据的MATLAB拟合或期望、方差计算得到。
摘要： 为克服实际风电场运行数据难以获取的问题, 提出一种基于历史风速的风资源评估方法。首先, 基于美国NASA(National aeronautics and space administration)数据中心获取风速数据, 并利用假想风电机组模型转化为风机出力时间序列; 然后, 通过对时间序列的统计分析, 计算期望、半载概率等指标评估风电
概率预测是一种通过概率统计方法对未来事件进行预测的技术。 在风力发电的短期预测中,概率预测可以用来对未来风速和风能的变化进行分析和预测。 对风力发
风电功率出力受多种特征的影响,因此特征选择技术与预测模型组合的方法逐渐受到学者们关注。文献采用互信息法对特征重要性进行排序,以重要性作为系数修正输入特征,以改进的LSTM对调整后的特征进行预测,取得了较好的预测结果。文献先用互信息法对数据进行相关性排序,再加入特征
1 概述 并网风电机组运行条件恶劣,受多种不确定的因素影响使其各部件渐变劣化直至失效,导致风电机组频繁出现故障,特别是风电轴承一旦故障,如主轴承故障、齿轮箱故障、发电机故障等,检修时间较长,严重影响发电量,且使风电场的运维和检修费用居
性故障,提醒现场工程师注意防范和提前制定相应的检 修计划,对降低风电机组的突发性停运概率、提高风电机组 的安全方位运行和整个风场的生产效率具有重要的意义． 对风电机组进行状态监测可以通过对相关的振动信号 进行分析,但额外安装振动传感器等往
3.2 概率数字特征分析 根据公式 (1),可计算出各风电场逐月出力数学期望值,结果见图1。 从图1可以看出,云南风电场各月的发电能力呈现出明显的规律性：丰期 (6～10月)发电能力较弱,枯期 (其他月份)发电能力较强,该特征在大理丁风电场的曲线上表现尤为明显。
本标准规定了风电功率概率预测相关的基础数据、预测模型、数据上报、预测评价方面技术要求。 本标准适用于风电场站、各级调度机构、预测系统开发服务商开展风电功率概率预
近期,鉴衡可再生能源专家技术委员会发布两项技术说明,其中,《基于概率的发电量计算方法》将为更科学地评估风电场发电量,为风电项目的投资及融资担保提供决策依据；而《基于湍流强度分布的机组疲劳累积方法》技术说明将应用于基于风场实际条件的定制化设计。
文章探讨了风电功率预测的挑战,提出了一种基于概率预测框架的方法,利用广义对数正态分布和动态结构来改进预测性能。 通过对风力发电的非线性和双界性质
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在过去的几年里,随着可再生能源的快速发展,风电发电成为了一种越来越受关注的清洁能源形式。然而,由于风力发电的不确定性和不稳定性,精确预测风电功率成为了一个重要的问题。为了解决这个问题,研究人员们提出了各种各样的预测模型和算法。
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风电是一种输出功率具有随机波动性的电源,分析风电功率波动特性时,采样时间间隔长短的不同会影响对其分析结果的精确性。 在众多的采样时间间隔中,期望找到一个采样时间间隔使得分析结果与风电的基本波动特性最高为相近,又能缩短工程上的计算分析时间,并将这个采样时间间隔
和丰富#近年来还出现了风电功率区间预测&概率 预测&场景预测等新的技术)此外# !风电功率预测的难点 风力发电是将风的动能转化为电能) 由于气流瞬 息万变#风力资源受日变化&季节变化以及年际的变 化影响明显#使得风能波动性大&极不稳定#从而导
