简介：摘要：伴随社会的快速发展，更多人认识到磷酸铁锂电池储能系统平抑风电功率波动的重要性。该系统具有延长储能装置使用寿命、节约成本等作用。工作人员在了解风力发电处理的随机性与间歇性后，便应该将磷酸铁锂电池储能系统应用于平抑风电功率波动中，以达到控制风电功率波动的效果。因此，磷酸铁锂电池储能系统在与风电功率波动建立关联性后，便能提高电网运行的安全性与稳定性。

简介：摘要随着我国科技的不断发展，人们生活水平的不断提高，电力已经成为人们生活中不可或缺的一种重要资源。伴随着风力发电功率占我国发电市场比重的日益增大，风速波动的功率对电网能否安全平稳运行造成了不小影响。增加电网旋转储备容量对于解决风电场波动问题有着实质作用，但是这样就导致了电网运行成本的增加。所以，对那些大规模接入风电的电网，风速及风电功率预测就对确保系统平稳安全运行、减少风电消耗开支起到了关键性作用。本文在结合分析国内外很多资料的基础下，对我国目前风速及风电功率的预测方法进行研究，总结分析常用方法的利弊，在对风速及风电功率预测偏差的指标上给出评价，更是对未来我国风速及风电功率的发展道路进行展望。

简介：摘要本题根据风电功率历史数据，采用ARMA预测方法风力发电机组功率进行短期实时预测。

简介：摘要：目前，我国是社会主义经济快速发展的新时期，根据蓄电池与超级电容性能特点，提出了一种基于蓄电池和超级电容混合储能的协调控制策略．采用低通滤波器将波动功率分离为低频与高频，由蓄电池平抑低频部分，超级电容平抑高频部分，进一步设计电压电流双闭环协调控制策略，实现蓄电池与超级电容的分频能量吞吐．仿真结果表明混合储能系统达到了平抑风力发电功率波动，延长蓄电池使用寿命的目的．

简介：

简介：风电功率波动特性的概率分布,会在不同程度上影响到风电的运作效益,也会给人们的电力应用形成推动作用。但如果在风电功率波动特性的概率分布过程中,出现了较多的不足之处,将直接使得风电功率波动特性严重下降,甚至会导致基础的风电效用难以维持。本文主要研究了风电功率波动特性的概率分布问题,并提出了相应的实践措施。

简介：摘要近几年来，风力发电正在大规模发展，越来越多的风电并入电网。但风电具有间歇性和随机性大的固有弊端，在很大程度上限制了风电的快速发展。风功率预测技术的不断快速发展，已经成为提高电网调峰能力、更好地保障电力系统安全、稳定运行的关键技术之一。本文简单的介绍了风电功率预测系统的构成和预测方法，并对风功率预测算法进行简要的解析，希望对相关部门有所帮助。

简介：摘要：对于风电并网问题，根据风电输出功率及时开展电力调度本身多变性对电网稳定性的影响。因而，风力发电站企业要提前给予较为准确的风速预测值，依据风力发电导出曲线图给予较为准确的风力发电功率。因此，提早精确获得风速预测值极其重要。风力发电发展的过程中，不断提高风电功率的预测的准确性，是保证电力系统运行安全和管理的前提条件，也是提高风电场风能利用率的基础。

简介：摘要：电流在单位时间内做的功叫做电功率。是用来表示消耗电能的快慢的物理量，用P表示，它的单位是瓦特（Watt），简称"瓦"，符号是W。如果在t这么长的时间内消耗的电能“W”，那么这个用电器的电功率[就是P=W/t。电功率等于导体两端电压与通过导体电流的乘积 P=U·I。各种不同的用电器，电功率各不相同。常用的家用电器中，空调、微波炉、电热水器的电功率比较大，手电筒的电功率比较小。因每个用电器都有一个正常工作的电压值叫额定电压，用电器在额定电压下正常工作的功率叫做额定功率，用电器在实际电压下工作的功率叫做实际功率。此外要知道用电器的实际功率要进一步准确的测量。

简介：摘要：为有效解决风电功率波动的问题，提出了一种基于自适应滑动平均算法与遗传算法－变分模态分解（GA-VMD）的混合储能系统风电并网控制策略。首先，根据风电并网波动标准采用自适应滑动平均算法得到混合储能功率。其次，运用遗传算法，以VMD模态分量的样本熵值为适应度函数，确定模态个数及惩罚因子的最优组合。最后，根据希尔伯特边际谱确定分界频率，低频功率与高频功率分别交由锂电池与超级电容进行平抑。算例分析表明，所提方法不仅能够合理对风电功率进行分解，而且能够实现混合储能功率最优分配，具有自适应性。

简介：随着风力发电装机容量的不断提升,风电占所在电网的比例也在逐步增加。由于风的高度随机波动性和间歇性,使得大容量的风电接入电网会对电力供需平衡、电力系统的安全、以及电能质量带来严峻挑战。风电功率预测系统使风电场可以向电网公司提供准确的发电功率预测曲线,这使得电网调度可以有效利用风电资源,提高风电发电上网小时数额。对我国大型风电场进行功率预测,所得结果作为调度部门的有力借鉴,对促进风电的规模化发展大有裨益。

简介：风力发电是最具开发潜力的非水电再生能源,为保证电网的功率平衡和运行安全,需要对风电功率给出准确的预测。对于风电功率预测通常可采用以下3种方法:三次指数平滑法、ARMA方法以及灰色预测方法,但预测准确性不高,而采用风电功率预测的组合预测方法可以提高风电功率精度。将4种预测方法运用到实际风电功率算例中,由数值计算结果可以得出组合预测方法预测风电功率得到的结果精度较高。

简介：摘要本文着力研究了风电功率的预测问题，主要利用卡尔曼滤波预测模型对该风电场的风电功率进行预测，通过与ARMA模型的预测结果进行对比分析发现ARMA模型的预测精确度为75.4%—79.3%，卡尔曼滤波模型的预测精确度为81.3%-95%，卡尔曼滤波模型很好的提高了风电功率的预测精度，而且在一定程度上解决了时间序列分析法的预测时延问题；比较单台机组与多台机组的风电功率预测误差及精确度等，可以看出多台机组的预测精度更高。

简介：1概况2011年12月12—20日，中国一丹麦政府问合作“可再生能源发展”项目（RED）的“风电功率预测体系及运行机制研究”课题组对丹麦国家电网、Risoe国家实验室、丹麦气象局、DongEnergy能源公司、Vestas公司和西班牙国家电网进行了考察。考察小组由来自国家电网中国电力科学研究院、中国气象局、华北电网公司、华能新能源股份公司和中丹项目办公室的6名专家组成。

简介：风电场的安全运行需要风电功率预测具有较高的精度。尽管支持向量机（SVM）理论在解决预测数据非线性等方面有较大优势,但SVM的参数难以选取。采用人工蜂群算法（ABC）对SVM中的参数进行寻优并对风电功率进行预测,将仿真预测结果与标准SVM预测结果进行对比,结果证明该方法提高了预测精度。

简介：文章对风电功率预测的两种预测模型的预测方法进行了详细分析，然后对数据采集传输的信息通道组织办法进行探讨，最后提出提高风功转化曲线的准确性方法。

简介：摘要：随着全球对可再生能源的需求不断增长，光伏和风电作为重要的清洁能源形式得到了广泛关注。而准确预测光伏/风电功率的变化趋势对电力系统运行和规划至关重要。然而，由于光照、风速等因素的不稳定性和不确定性，传统方法在光伏/风电功率预测中存在一定局限性。因此，基于深度学习技术的光伏/风电功率预测研究备受关注。本论文旨在探讨并解决深度学习在光伏/风电功率预测中所面临的问题，以提高预测精度与可靠性，为可再生能源领域的发展做出贡献。

简介：

简介：<正>第一节电能与电功率[课标要求]1．结合实例认识(电)功的概念，知道做功的过程就是能量转化或转移的过程。2．理解电功。3．知道电能表的作用。4．知道电功与电功率的关系。5．了解电功率和电流、电压之间的关系，并能进行简单计算。

简介：按照新课标的要求和理念，为学生创设了一个熟悉的生活情境，引起学生的注意和思考，再以实验来逐步引导学生认识功率的知识，最后让学用所学生解决实际问题，学生体现到学以致用的乐趣。