全球风能理事会：2021全球海上风电报告

（1）风力机在不同风速下转速-功率曲线 （2）追踪最大风能的过程： 假设在风速V3下原风力机稳定运行在曲线上的A点，转速为ω1。如果某时刻风速升高至V2，因为风力机的转速不能突变，所以其运行点就会由A点跳变至B点，风力机输出功率由PA突增至PB。由于风力机功率突然增大，将导致发电机的转矩失衡，于是发电机机械转速开始上升，风力机将沿着BC曲线增速。当到达风力机功率曲线与其最佳功率曲线相交的C点时，功率再一次平衡，转速稳定为ω2，对应于风速的最佳转速。 上述过程实现条件是机组转速可调，定速（同步发电机）机组的转速由电网决定；异步发电机（转子电流可调）的转速调节范围很小，难于实现大范围；双馈型机组的转差率约为±30%，因此，效率较高。 4变速风力发电机组的控制

《新能源技术--风能技术》（日）牛山　泉 着.pdf

风能概论，简单的风能技术知识，欢迎大家阅读，希望有用

可再生资源和电力数据工具（R2PD） 电力系统建模者友好工具，用于下载和格式化风能和太阳能天气，电力和预报数据。 | 用 R2PD主要设计用于命令行。 命令行界面可通过r2pd.py访问。 有三个主要命令： - actual-power - forecast-power - weather 这些命令指示要从外部检索的资源数据的类型资料库。 对于实际功率和预测功率，节点列表（id，纬度， 经度）和相应的发电机容量（id，容量（MW））列表。 对于天气数据，仅需要节点信息。 风能和太阳能资源数据可供检索。 可以通过指定所需的时间序列时间参数或预测参数来完成数据的内部重塑和重新格式化。 资源数据文件被下载到本地数据缓存中。 高速缓存的位置和大小可以由用户指定（请参阅/library/config.ini）。 一旦R2PD安装时，CLI可以访问R2PD并具有完整的文档帮助菜单。 有关更详

Matlab程式码资料夹结构 Cross_Validation_code_Matlab 它包含使用交叉验证方法调整和计算预测以估计预测模型的性能所需的所有代码（Matlab）。 更准确地说，它有助于我们确定模型的最佳参数。 CRPS_code_Matlab 它包含使用连续等级概率评分所需的所有代码（Matlab）。 它是与概率预测系统有关的验证工具，并且是突出显示清晰度和校准预测的数量。 数据_2016.xlsx 它包含最终数据集。 之前已使用python对其进行了清理（请参阅python_script ）。 加利西亚的风力发电数据集包含52123个有效数据点（从2016年1月1日到2016年12月31日）。 Functions_code_Matlab 它包含了本研究中使用的其他功能。 GL_transform函数对应于广义logit变换，而IGL_transform函数对应于逆广义logit变换。 Graphic_illustrations_code_Matlab 它包含获得一些图形插图所必需的代码（Matlab），这些插图已存在于硕士论文中。 MAE_RMSE_code_Matla

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使用长期短期记忆（LSTM）进行风能预测 有关完整的详细信息，请阅读CSE 523项目报告.pdf。 介绍 由于风速/功率具有可再生性和环境友好性，因此在地球上受到越来越多的关注。 随着全球风电装机容量的Swift增加，风电行业正在发展为大型企业。 可靠的短期风速预测在风能转换系统中起着至关重要的作用，例如风轮机的动态控制和电力系统调度。 精确的预测需要克服由于天气条件波动而导致的可变能源生产问题。 风产生的功率高度依赖于风速。 尽管它是高度非线性的，但风速在特定时间段内遵循特定模式。 我们利用这种时间序列模式来获得有用的信息，并将其用于功率预测。 LSTM用于对数据执行不同的实验并得出结论。 结论 我们的目标是改善对使用风能发电的功率的预测，并且已经实现了将LSTM用作机器学习模型并对其进行模型优化。 我们还观察到，如果风速小于4 m / s，则系统生成的功率为零。 LSTM无法学习这

一种基于数值天气预报的风能预测系统，李洪涛，马志勇，本文提出了一种基于数值天气预报以及人工神经网络的混合型风能预测系统。该系统以通过数值天气预报得到的风速和风向预测数据作为

该文献详细的描述了风电场风能资源的评估，风能资源评估是整个风电场建设、运行的重要环节，是风电场项目的根本，对风能资源的正确评估是风电场建设取得良好经济效益的关键