【最新】临湘电工培训学校_电工杯一等奖风电功率波动特性的分析.docx
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文档介绍:
值也不相同,这是由于空间差异性的影响,不同空间的风力特性并不相同, 导致其概率特征值并不相同。但是,图中不同曲线的走势相同,极值点的分布与单调程度均大体相同,因此具有一定的相关性。 30天总体分布的特征值以为例,五个风机的分别为 0.1337 ,1.3881 ,1.5341 , 1.5671 ,1.3889 与上图具有一定的相似性,每个时段的特征值经过时间效应的作用,反映在了总体特征值上,使得每个时段的特征值的变化均会引起总体特征值得变化,于是每个时段的功率变化波动均会与总体的变化形成作用纽带,相互影响。这说明了可以将观测时间缩短,节约人力物力,使得其特征值在满足精度的范围内波动。这也说明了功率变化的记录时段可以适当放宽,不仅以秒级为单位步长,还可尝试以分钟级为单位步长,这会使得由于数据存储和管理等方面的限制而难以集中记录全部风电机组功率的秒级数据等问题得以解决,同时精度又满足要求。 1 5.2 问题二模型建立与求解 5.2.1 问题二的分析,建立与求解与问题一相同,问题二也需建立概率分布图形,但由于两者所取时间间隔不同,问题二时间间隔为 1分钟,相对 5秒较长,必将影响其风电功率变化规律。此时的数据为时间间隔为 1 分钟,数据处理是每 12 个数据求一次平均,得到数据序列 P i m(t k),在此基础上求差值,即为该序列 P i m(t k)的波动量。问题二的模型与问题一中建立的概率密度模型是一样的以及求解过程中的 step1,2,3 均相同,因此在这里不再赘述。 5.2.2 问题二结果的分析及验证通过建立 4种概率分布模型并与风电机组实测功率的比较,找出了拟合度最高、最为符合实际状态分布规律的分布曲线,即 tlocation-scale 曲线。图五给出了不同密度函数拟合效果。图五不同密度函数拟合效果经过计算,各曲线的特征值如表四: 表四各曲线特征值 tl-s 分布逻辑斯特分布正态分布极值分布 1.17e-10 -0.3519 0.0262 16.9303 1.00e-6 12.2865 31.8377 55.3215 0.0948 其中tlocation-scal e分布有三个特征值、、;其他分布均只有两个特征值、。表五不同分布的拟合指标分布拟合指标 tlocation-scale 0.0233 逻辑斯特 0.0301 正态 0.0484 极值 0.0890
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