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：

简介：摘要：随着我国大力发展可再生能源,光伏并网发电系统的装机容量不断增加。然而,光伏并网发电系统的发电功率由于受气象因素的影响,其发电功率具有间歇性和波动性特点。大量光伏并网发电系统的随机接入会增加电网系统的复杂度,改变电网系统现有的裕度和发电计划,导致系统面临崩溃的风险。提高光伏并网发电系统的预测精度,有助于电力部门制定详细的发电以及调度计划,提高电力系统的运行稳定性。在大量阅读国内外文献的基础上,本文从三个不同方面对光伏并网的发电功率预测进行了研究。通过分析影响光伏并网发电功率的相关因素,选取主要影响因子作为神经网络的输入变量,采用基于神经网络的光伏发电预测模型对光伏发电功率进行预测。通过数据挖掘技术,从大量数据中筛选出与预测时段具有相似气象特征的数据序列,采用灰色关联度理论对光伏发电功率进行预测。通过组合预测技术的权值计算理论,分别对神经网络的光伏发电预测结果和灰色关联度的光伏发电预测结果赋予不同的权值,采用组合预测技术对光伏发电功率进行预测。　

简介：摘要：文章主要是分析了光伏发电功率特性，在此基础上讲解了功率预测在光伏发电中的实际应用情况，望可以为有关人员提供到一定的参考和帮助。

简介：摘要：随着我国大力发展可再生能源,光伏并网发电系统的装机容量不断增加。然而,光伏并网发电系统的发电功率由于受气象因素的影响,其发电功率具有间歇性和波动性特点。大量光伏并网发电系统的随机接入会增加电网系统的复杂度,改变电网系统现有的裕度和发电计划,导致系统面临崩溃的风险。提高光伏并网发电系统的预测精度,有助于电力部门制定详细的发电以及调度计划,提高电力系统的运行稳定性。在大量阅读国内外文献的基础上,本文从三个不同方面对光伏并网的发电功率预测进行了研究。通过分析影响光伏并网发电功率的相关因素,选取主要影响因子作为神经网络的输入变量,采用基于神经网络的光伏发电预测模型对光伏发电功率进行预测。通过数据挖掘技术,从大量数据中筛选出与预测时段具有相似气象特征的数据序列,采用灰色关联度理论对光伏发电功率进行预测。通过组合预测技术的权值计算理论,分别对神经网络的光伏发电预测结果和灰色关联度的光伏发电预测结果赋予不同的权值,采用组合预测技术对光伏发电功率进行预测。

简介：摘要太阳能的光伏发电并网运行能够有效的省去独立光伏体系储能的环节，以减少电站维护，对不同电路拓补结应该采取不同控制方法，实现光伏发电的顺利并网。然而，在光伏发电系统并网中，怎样提升其功率的预测水平是关键技术，对提升光伏发电的开发利用，保证其电网安全稳定的运行有着积极的作用。本文主要基于作者实际工作经验，简要的分析光伏发电功率的预测方法，以供借鉴。

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：随着能源结构的转型和可再生能源的快速发展，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式，在全球范围内得到了广泛应用。本文首先介绍了风力发电的基本原理和风力发电机组的主要类型及特点，随后详细分析了风力发电机组的关键技术，在此基础上重点探讨了风力发电中常见的电功率控制策略，旨在为风力发电系统的优化设计和运行提供理论支持和实践指导。

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：摘要：风电作为一种主要的能源。传统的能源利用模式是以化石能源为主，但化石能源利用不仅不具有可持续性，而且还带来了严重的环境污染。因此，在一定程度上，我们应该将环保与发展有机地结合起来，实现环保与环境的和谐统一，进而推动经济的发展。在世界各国加速向低碳发展的背景下，风电技术已逐渐成为各国"碳中和"的关键技术。为了更好地促进风力发电技术的应用，提升能源的利用率，本文在风力发电的基本装置和应用优势的基础上，着重对风力发电技术的应用现状进行了分析，提出了一系列的对策。

简介：摘要：本文首先分析了光伏电站计费侧关口表功率因素比较低的现状，讨论了不用增加其他的设备，而且也不需要对变电站读取关口表无功功率，只需要对SVG的有关参数进行修改和调整，就能够达到提升光伏发电功率因数的目的。这种方法能够有效的减少力调电费的考核，为同类型光伏电站提高功率因数的思路提供技术方向的参考和借鉴。

简介：摘要近年来，我国陆续开展了对20kV电网的相关研究和应用。本文从20kV线路供电功率方面进行探讨，介绍了线路供电功率分析思路，通过使用电力系统可视化分析程序PowerworldSimulator搭建电网模型，分析在不同联接方式下20kV线路的最大供电功率并得出相关结论，所考虑的影响因素包括线径、供电半径、联接变压器种类等。

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：摘要本文阐述了新能源的概述，并从系统数据流出发分析了问题的原因，从设计到验证过程总结了优化处理方法。

简介：摘要太阳能光伏发电是一种清洁的环保能源，是未来新型能源的重要发展趋势。太阳能光伏发电是用之不竭的能源，依照太阳能的光伏发电，准确的分析其实际的应用和需求，综合归纳太阳能光伏发电的预测标准，优点和缺点，从太阳能光伏发电的实际情况做预测分析，判断有效提升太阳能光伏功率短期智能发展的有效方案。本文将针对太阳能光伏发电的电功率短期智能情况进行分析，研究符合现代太阳能光伏发电的实施操作测算方法。

简介：摘要该文根据风电场输出功率的影响因素，在Matlab平台下建立了基于数值天气预报的反向传播神经网络，采用宁夏某风电场实测数据实现了短期风电功率预测，并对预测误差的原因进行分析。

简介：摘要：光伏发电是太阳能发电的一个主要方式，其利用太阳光照射在光伏发电系统中的光伏电池上产生光生伏特效应，将光能直接转换成电能。其与核电、水电、风电以及生物能发电等可再生能源的利用相比，太阳能因其具有安全、无噪声、利用限制小、方便灵活等优点，在近年来得到了显著发展。因此为了充分发挥其作用，本文对光伏发电功率预测方法与预测统计进行了探讨分析。

简介：摘要我国能源行业面临着常规化石能源可持续供应能力不足、大量的煤炭开采和利用带来严重环境污染等一系列问题，威胁到能源安全和生态环境，不利于我国经济与社会的可持续发展。因此，寻找并大力发展安全、经济、高效、清洁的能源资源成为能源行业的首要课题，其中，以风能、太阳能等为代表的可再生能源为破解上述难题提供了新思路。但是，由于新能源发电功率的时空随机性、电力系统运行方式的复杂性、负荷变化的随机性等，仅仅通过研究电路的拓扑关系往往很难直接寻找到这两者在时空上的确切函数关系，而基于数理统计的方法可以观察并总结它们之间存在的某种规律性。相关性分析就是对两种或多种事物是否相关，测度事物间统计关系强弱(或变量之间线性相关程度强弱)，反映事物(或数据)之间的趋同关系的一种十分常用的手段和工具。目前，相关性原理及其分析方法已经被运用到多个领域。基于此，本文主要对新能源发电功率与电压偏差的相关性进行分析探讨。

简介：摘要现如今，随着我国社会经济的飞速发展，国内所需的能源量也日趋增多，在此前提下风机发电技术也得到了长足进展。对电网调度进行有效优化，不仅可以提高在电力市场中风电场的竞争地位也可以使电网更经济地运行，从而实现对风电场发电功率的正确预测。本文旨在对风电场发电功率预测及风机运行优化进行深入研究，以期对风电场能够进行远程优化控制从而使风机达到最优运行状态。