近一二十年的时间里,环境污染和资源紧缺问题日益严重,使风力发电作为一种可再生能源得到迅速发展。 由于风速的随机性和间歇性而决定了风电机组的出力具有波动性和间歇性,进而对电力系统的电能质量和安全稳定运行造成影响。随着风电场规模的不断扩大,风电并网对电力系统的负面影响将越来越显著,因此,深入研究风电场与电网的相互作用成为进一步开发风电迫切要求解决的问题。 本文主要以双馈异步风力发电系统为研究对象,着眼于并网风电场与电网之间的相互影响,基于MATLAB的仿真平台,进行了潮流计算和动态仿真。主要工作内容如下： 首先,分别研究了由双馈异步风力发电机、直驱永磁同步风力发电机以及综合使用以上两种风力发电机组成风电场的工作原理,建立了风速的各种模型,双馈异步风力发电机和风力机模型等等。 其次,对含有以上两种机型的三种不同风电场进行潮流分析,并利用MATLAB编程,计算风电场并网点电压质量是否满足电网的要求；并为研究风电场并网运行的暂态特性提供了前提条件。 最后,建立了风速模型、用于动态仿真的风电机组模型以及风电场模型,利用MATLAB/Simulink及播音主持论文http://www.xyclww.com/post/29.html，其仿真工具实现了包含风电场的电力系统动态仿真,仿真可以模拟风电场在各种风速扰动、负荷扰动下的出力变化,以及网络发生三相短路故障、断线故障等大扰动后的动态过程。通过对具体算例的仿真验证了所建立的风电机组模型的正确性和可行性。

风电并网技术分析的论文，不错，可以作为参考。 对电力系统的影响作了详细的仿真分析。

风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。对风速进行比较准确的预测，可以有效地减轻或避免风电场对电力系统的不利影响，同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。基于时间序列法和神经网络法，该文对风速预测进行了研究，提出了预测风速的时序神经网络法。该方法用时间序列法建模，得到风速特性的基本参数，并用这些参数选择神经网络的输入变量；为了提高预测精度，提出了滚动式权值调整手段。该方法有效地提高了风速预测的精度。

针对地形复杂或布局不规则的风电场，将谱聚类方法应用于风电场机群划分，提出了一种风电场的机群分类方法。该方法以风电机组具有相同或相近运行点为机组分群原则，应用基于扩散映射理论的谱聚类算法对风电场各机组的实测运行数据进行聚类分析，找到风电机组之间动态运行过程的相似性，从而实现对风电场内所有风电机组的聚类划分。通过算例仿真验证了所提出的机群划分方法的有效性。

深度经颅磁刺激多线圈阵列感应电场空间分布特性分析，魏熙乐，李瑶，在当前的医学研究领域，深度经颅磁刺激（deep transcranial magnetic stimulation, dTMS）已经被作为一种神经精神疾病的有效诊疗工具而受到广泛�

QGDW11410—2015海上风电场接入电网技术规定.pdf， 高清资源，分享给大家，欢迎下载！！！！！

国家电网的风电场LVRT规定在实际电网中的应用研究，孔祥飞，，风电机组低电压穿越（LVRT）能力对电网的暂态稳定影响很大，根据实际系统对风电机组LVRT 能力分析很有必要。对变速风电机组LVRT 原理�

考虑LVRT的风电场馈线稳态短路电流特性，乔颖，武晗，近年我国发生了多起大规模风电机组脱网事故，其中部分事故以35kV电气设备故障为诱因，明确35kV集电线路的故障特征对避免事故扩大具�

风力发电被公认为是一种最理想的可再生能源 发电方式之一，大规模发展风电，不仅是能源开发 的需要，也是环境保护的需要。但由于风电出力具 有随机性、间歇性和波动性等特点，大规模风电并 网将对 电 网 电 压、 稳定性和调度产生深 远的影 响。因此迫切需要对大规模风电并网情况下电力 系统的可靠性和安全性进行评估。

针对含双馈感应式风机(DFIG)风电场电-气耦合多能流系统的最大负荷裕度及其耦合影响问题，考虑天然气管网的动态特性，建立考虑DFIG稳态模型和能源路由器(EH)的含参连续混合潮流模型；采用随机响应面法(SRSM)拟合DFIG出力，结合预估-校正及电-气系统耦合交替迭代获取电力系统负荷节点的有功功率-电压曲线、天然气系统流量-气压曲线及其负荷裕度期望值；定义电压-负荷、气压-流量灵敏度，可分别跟随电力系统负荷节点有功功率-电压曲线、天然系统气流量-气压曲线的获取，定义电-气耦合环节中天然气系统节点压强-EH节点注入电功率和电力系统节点电压-EH节点天然气注入流量灵敏度，从而定量评估电-气耦合下电力系统、天然气系统和电-气耦合环节的薄弱节点及EH耦合程度。含DFIG风电场的IEEE 14节点电力系统和22节点天然气系统通过11个EH耦合而成的电-气系统的算例仿真结果验证了所提模型、算法和所定义负荷裕度灵敏度指标的正确性和有效性。