随着可持续发展理念的深入，风力发电作为可再生能源得到了快速的发 展。风力发电系统的仿真在风力发电系统分析，发电量分析和电网的能量的 分析中都起到了非常重要的作用。 本文应用 MATLAB 软件，对风速、风轮、传动机构、发电机、与风力发 电相关的电力电子系统建立了数学模型，并进行仿真进方面的研究，得到了 可供分析的仿真结果。介绍了风力发电机组的控制技术，主要是变桨距控制 和发电机变速控制，并利用 MATLAB 软件对变桨距控制系统和低于额定风速 和高于额定风速时的变速风力发电系统进行了仿真。对双馈发电机的解耦控 制进行了仿真。并列举了典型的风力发电系统仿真实例。

根据风时程数据，通过对风压或风速的处理，从中提取平均风数据

手搭组合风速simulink模型

基于谐波合成法，考虑地貌信息，三类风谱，基于三次hemite插值，包含绘图部分功率谱密度对比，相关系数对比。

提出了基于相关性分析的风电场群风速分布预测方法，首先以空间降尺度的思路，给出了基于修正经验变异函数的风电场群相关性区域划分方法，将风电场群划分为若干个相关性区域；以此为基础，利用空间升尺度的思路，运用经验累积分布函数，考虑相关性区域内参考风电场与目标风电场的相关性，以参考风电场风速来求取目标风电场风速，从而得知相关性区域内的风速分布，结合各个相关性区域的风速描述，最终得到整个风电场群内的风速分布。以实际风电场监测数据为基础的仿真算例验证了所提方法的可行性和有效性。

基于Verhulst模型的短期风速预测研究，王子赟，纪志成，风速预测技术在保持风力发电系统稳定方面有着重要的作用。为了提高风速预测的精确性，本文提出了一种基于灰色Verhulst模型的风速预�

使用MATLAB软件可以实现脉动风速的模拟

1. 中国气候资料日值数据集 V3.0 包含 1951年—2019 年间气温、气压、风向风速、降水、蒸发、相对湿度、地面气温、日照时数等气象要素，压缩包大小 1.99 G，解压缩后文件大小 22.6 G； 1. 文件夹内包含气象资料日值数据集配套中国主要气象站站点 shp 数据。

摘要：近年来研究表明，组合预测方法比单一预测具有更高的预测精度。提出了一种利用改进的Elman神经网络修正ARIMA模型预测结果的短期风速组合预测模型。 　　先利用ARIMA模型对风速进行预测，其线性规律信息包含在时间序列预测结果中，非线性规律包含在预测误差中。再将ARIMA模型的预测误差及历史风速一阶差分序列作为改进的Elman神经网络输入变量，将ARIMA模型的风速预测误差作为输出变量。将ARIMA模型预测结果与Elman神经网络的误差预测结果叠加，得到终修正后的预测风速。分析结果表明，该方法与单一ARIMA方法及其他组合方法相比，预测滞后性更小，预测精度更高，在风速预测领域具有较好的应

通过Fluent软件对射雾器模型进行数值分析,运用MATLAB软件处理数值结果,研究细水雾流速、风速、细水雾颗粒粒径大小及喷嘴的安装角度对细水雾颗粒在两相耦合区域里停留时间的影响。