逐时风速概率分布研究

风速概率分布及其参数是体现风能资源统计特性的最重要指标之一。以山东省4个风电场测风塔和气象站测风年的逐时风速为样本,采用正态分布、指数分布、威布尔分布、伽马分布和Logistics分布对逐时风速概率分布进行研究,以Akaike信息准则判断概率分布的适用性。研究结果表明,威布尔分布、伽马分布和Logistics分布能更好的拟合小时风速的实际情况。     

短时风速概率分布的混合威布尔逼近方法

风速概率分布特性是决定风电场功率输出的重要因素.常用的两参数威布尔函数在拟合较长周期风速时效果很好,然而在研究短周期或特殊时段风速概率分布后发现,其分布规律常为双峰或多峰分布,很难用传统方法准确逼近.对此,提出一种混合威布尔函数逼近特殊时段风速分布的方法,构造极大似然函数逼近风速实际分布并采用数论布点方法获得待求参数.结果显示,七参数混合威布尔函数显著提高了双峰型风速概率密度分布逼近的精度,而极大似然估计的加权处理,提高了关注风速段的拟合优度,达到了降低逼近误差的目的.     

风电场风速分布模型研究综述

风速分布模型是用于风电场资源评估、风电场规划与建设以及发电系统可靠性评估等方面不可缺少的数学基础。本文主要综述了反映中长周期的风速分布特性的数学模型,如伽马分布、对数正态分布、瑞利分布、威布尔分布和Burr分布;并以威布尔分布为例,介绍了常用的各种参数估计方法。文中分析比较了各种方法的优缺点,并对今后风电场风速分布模型的研究进行了展望。     

三种计算风速威布尔分布参数的比较

介绍计算威尔分布参数的累积分布函数拟合法、平均风速和标准差估计法和平均风速和最大风速估计等三种算法,并应用此算法计算了鄱阳气象站的风速威布尔分布参数。根据分布参数拟合了鄱阳县气象站的三种风速概率分布,将拟合的风速概率分布与同期的风速实际频率分布结果进行相关分析,依据相关系数判断拟合效果的好坏。通过比较得到了以下结论:平均风速和标准差估计法效果最好,累积分布函数拟合法次之,由于最大风速变化比较随机,平均风速和最大风速估计法效果波动最大,整体效果差。通过多年最大风速的平均数与平均风速计算,能减少最大风速抽样的随机性误差,结果更具代表性。     

风电场风速概率分布参数计算新方法

风能资源评估关系到风电的经济性和开发价值,一个地区的风速概率分布是该地区风能资源状况的最重要指标之一.在认为风电场风速服从双参数韦布尔(weibull)分布前提下,为了提高参数计算精度,从智能化的角度提出尝试采用改进的微粒群算法对Weibull双参数进行建模和优化.由此参数估算能直接反映出风能资源特性的风能特征指标,与...     

考虑不规则风速概率分布特性的配电系统可靠性评估

威布尔分布模型无法准确描述不规则风速概率分布特性,将其应用于含风电的配电网可靠性评估会造成评估结果偏差较大。为了提高评估结果的准确性,本文首次将改进混合半云模型应用于考虑不规则风速概率分布特性的配电系统可靠性评估中。采用美国Monteview地区时间间隔5 min的风速数据建立不同的风速概率分布模型,并应用于求解不同风速扰动情况下配电系统可靠性指标。算例结果表明:改进混合半云模型鲁棒性更好,更适用于含风电接入的配电系统可靠性评估。     

风电功率及其预测误差概率分布研究

进行风电功率及其预测误差概率分布研究对分析风电功率分布特性有重要意义.以风电功率、日功率波动量均值为指标,统计分析风电在不同时间尺度下的波动概率分布;针对正态分布模型对风电功率及其预测误差分布拟合效果较差问题,利用非参数估计法拟合风电功率及其短期预测误差概率分布,并以残差平方和、相关系数为评价指标,对比不同预测模型和采样间隔对应的拟合效果;基于实测数据的分析结果表明,非参数估计法可以有效拟合风电功率及其短期预测误差概率分布,且具有较好的实用性.     

风电场风速概率分布参数计算方法的研究

风电场风速概率分布体现了风能资源统计特性的重要指标。在认为风速服从两参数Weibuu分布前提下，提出了应用极大似然法根据实测的风速数据求解风速概率分布参数，由此估算出能直接体现风能资源状况的风能特征指标值。通过比较由风速概率分布推算出风能特征指标的估计值与由历史风速数据序列获得的实测值，说明极大似然法计算精度高，Weibuu分布作为风电场风速统计模型能准确地拟合风能的实际情况，具有实用价值，为风电场规划设计提供重要参考。     

汽包概率疲劳损伤服从三参数威布尔分布的参数确定新方法

结合电站锅炉汽包运行过程中发生疲劳损伤失效问题,提出一个概率疲劳损伤服从三参数威布尔分布时的形状参数ｍ、尺度参度α和位置参数Ｎ０确定的新方法。由于用解析法计算分布参数复杂及用图解法（也称概率纸法）估计时精度较低等原因,从而使三参数威布尔分布在概率疲劳损伤分析中的应用受到一定限制。本文论述了一种利用图解法与优化法相结合的方法求解其三个分布参数,并在此基础上编制出Ｃ语言计算程序,用它对几种耐热钢疲劳试验的寿命数据进行了三参数威布尔分布拟合,结果相当好,表明提出的确定威布尔分布三参数新方法是简捷与实用的。     

风电场GM-WEIBULL风速分布组合模型出力预测

针对风电出力的随机性及间歇性,采用灰色理论建立灰色预测-威布尔风速分布组合模型,并对威布尔风速分布参数进行了求解,根据实际地形下风电场风速数据准确预测了风电场的风速分布及有效风电出力密度,进而求得了风电场风机出力功率及发电量等重要数据.     

风电场风速随机性及容量系数分析

针对国内风电场实测风速数据,利用三种分布模型拟合平均风速分布,结果说明Weibull分布是一种适合于描述平均风速分布的模型。针对不同的Weibull分布参数估计方法,提出了用风力发电机有功功率概率分布来检验参数估计效果的方法。同时也给出了一种求取风力发电机有功分布的方法。针对国内风电场实测风速数据,用Gumbel分布拟合极限风速分布,结果表明Gumbel分布适合描述极限风速的分布。通过用风速序列法和Webull法分别计算某风电场12个月容量系数结果表明在大风月份容量系数较大。通过对十台风力发电机容量系数的计算给出了风力发电机参数对容量系数的影响,得出的结论对于风电场风力发电机选型有一定指导意义。     

江苏海上、沿海和内陆风电出力及波动特性分析

江苏风电装机规模大,具有海上、沿海和内陆风电场3种类型的风电场。掌握不同类型风电有功出力及波动性规律对于电网规划、调度、运行意义重大。基于江苏海上、沿海和内陆3类风电场的运行数据,利用多种概率分布模型模拟了风电场有功出力及波动特性,采用最大似然估计法对模型参数进行估计,根据多种评价指标对拟合精度进行衡量,结果表明海上风电有功出力服从Gamma分布,沿海和内陆风电有功出力更接近Weibull分布。3类风电的有功波动最优拟合为含有尺度和位置参数的t分布。     

风速概率分布参数预测及应用

利用双参数Weibull分布对历史风速数据按月拟合,通过对每年相同月份的分布参数数据进行分析,提出了一种基于灰色模型的、对未来年份中对应月的风速分布参数进行预测的方法。算例结果表明,该模型可以用较少的历史数据获得较高的精度,而预测所得的参数既可以用来评估风电场的风资源,又可根据概率分布的逆运算得到符合预测参数的风速序列。上述预测结果可以广泛应用于风力发电系统的仿真或风电场并网可靠性分析等方面。     

改进混合半云模型在不规则风速概率分布拟合中的应用

针对基于概率密度峰值法的混合半云模型存在的模型精度易受扰动风速影响的问题,提出了一种基于范数理论的混合半云模型峰值求解方法。首先,由风速历史数据获得风速概率密度统计离散点;然后,采用范数理论选取风速概率密度离散点的拟合多项式;最后,求取多项式的峰值点,并将其对应的风速值作为风速概率密度区域划分的边界,从而建立混合半云模型。结果表明:与基于概率密度峰值法的混合半云模型相比,所提方法可以有效地避免扰动风速对模型概率峰值选取的影响,模型拟合度保持在99%以上。所提方法提高了混合半云模型的鲁棒性和拟合精度,有效降低了"峰值偏离"对半云模型区域划分的影响。     

基于Johnson分布的年降水量频率分析

鉴于Johnson分布具有多种变换形式,能够通过复杂的变换曲线实现良好的曲线拟合能力。本文探讨了矩法、分位数法、普通最小二乘法（OLS）、权重最小二乘法（WLS）和对角权重最小二乘法（DWLS）5种Johnson分布参数估计方法并适线拟合,并将Johnson分布与P-Ⅲ分布的适线拟合效果进行对比。选取陕西省陕北地区4个气象站（定边、宜川、志丹和吴起）的年降水量序列资料,基于Johnson分布,应用5种参数估计方法分别对4个气象站的年降水量频率曲线参数进行估计。结果表明：基于Johnson分布模型的年降水量频率曲线能够有效拟合实测序列频率,DWLS法拟合效果最佳,其次为矩法、OLS法、WLS法、分位数法。此外,Johnson分布的拟合效果略优于P-Ⅲ分布。     

A nonlinear two‐cluster Gaussian mixture scenario model for wind power

To overcome the low precision and poor flexibility of the wind power scenario model, this paper proposes a nonlinear two‐cluster Gaussian mixture scenario model for wind power based on the expectation maximization (EM) algorithm according to Wasserstein optimal scenario theory. First, the EM algorithm is used to classify the wind speed data and establish the Gaussian mixture model (GMM). Second, the Wasserstein distance scenarios of two Gaussian distributions with different parameters are calculated based on wind speed data and nonlinear wind turbine power curve, respectively. Finally, a cross combination of the two scenarios is used to obtain the nonlinear two‐cluster mixture scenario model with a mixture Gaussian probability parameters. The obtained results show that the nonlinear two‐cluster Gaussian mixture scenario model is applicable not only to the regular wind speed probability distribution but also to that with irregular and two‐peak characteristics. Moreover, the generated energy deviation can be controlled within 2.5%. © 2016 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.     

指数Gamma分布参数估计方法对比研究

鉴于指数Gamma分布在水文频率分析中的优越性,探讨了6种常见的参数估计方法在该分布下的应用情况。选取安康、花竹、临江、彭水、珊溪和武胜6个水文站的年最大洪峰资料,对考虑历史资料的年最大洪峰序列进行频率计算,应用蒙特卡洛试验研究优化适线法、矩法、混合矩法、线性矩法、极大似然法和基于最大熵理论普通熵法的统计性能以及设计值的精度,分析上述6种方法下指数Gamma分布与经验点据的拟合情况。采用AIC准则和均方根误差RMSE为评价标准进行拟合效果评估,计算结果表明,优化适线法和线性矩法在洪水频率分析中取得了理想的拟合效果,优化适线法与线性矩法作对比研究,能够更好的确定研究区最合适的参数估计方法。