风电功率曲线建模与不确定估计分析

"这篇论文探讨了风电功率曲线的建模方法和不确定性的估计，主要比较了最大值法、最大概率法和比恩法，并提出了基于实测数据的比恩法建模，同时分析了风电功率曲线的不确定因素，通过分区拟合和非参数区间估计来提高估计的可靠性。" 风电功率曲线是风力发电领域中的核心概念，它描述了风速与风力发电机输出功率之间的关系。在实际应用中，风电功率曲线对于风能资源评估、风电机组性能分析和电力调度至关重要。然而，由于风速的随机性和风电系统的复杂性，风电功率曲线存在一定的不确定性。 该文首先介绍了风电发展的背景和风功率预测的重要性。风功率预测通常包括直接预测和间接预测，后者依赖于风速预测和风电功率曲线。风电功率曲线的准确性直接影响到风能转换效率和风功率预测的精确度。 文中比较了三种不同的风电功率曲线建模方法：最大值法、最大概率法和比恩法。比恩法被指出在利用实测现场数据时，能够更准确地反映风力发电机组的实际运行情况。比恩法考虑了风能利用系数（Cp）的变化，Cp是衡量风力机捕获风能效率的关键参数。 在建模过程中，考虑到风速的全局分布可能不遵循单一的概率分布，文章提出了分区拟合的方法，将风速划分为多个等级，对每个等级的风速进行独立的拟合。接着，运用非参数区间估计方法构建每个风速等级的功率概率密度函数，这种方法可以更全面地捕捉风电功率的不确定性。 通过点估计计算风电功率曲线的平均值后，进一步确定不确定性的估计区间，使得风电功率曲线包含更多的统计信息，从而提高预测的可靠性。这种方法在实例分析中得到了验证，证明了其有效性和实用性。 该研究为风电功率曲线的构建提供了更为严谨和全面的处理方式，有助于提升风电预测的精度，为风能资源的开发利用和电力系统的稳定运行提供科学依据。