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風(fēng)能資源分布特性的改進最大熵方法

發(fā)布時間:2018-10-10 12:18
【摘要】:風(fēng)速概率分布特性研究是風(fēng)電場風(fēng)能資源評估的基礎(chǔ),其結(jié)果將對風(fēng)功率密度分布的估算產(chǎn)生影響。該文以最大熵原理的風(fēng)速概率分布模型為基礎(chǔ),通過引入修正因子重新構(gòu)造最大熵分布模型,并運用改進最大熵分布模型和兩參數(shù)威布爾分布模型對風(fēng)電場風(fēng)速及風(fēng)功率密度分布進行擬合,以判定系數(shù)和均方根誤差兩個指標(biāo)來衡量該改進模型的適用性。研究結(jié)果表明,改進最大熵分布法與實測風(fēng)速的分布更加匹配;而對風(fēng)功率密度分布的擬合,雖然修正因子的不同指數(shù)值所對應(yīng)的分布模型的擬合有一定起伏,但總存在某個值,其對應(yīng)模型的擬合效果良好,由此可見,改進型最大熵分布可以適用于不同的風(fēng)速與風(fēng)功率密度分布狀況,適合應(yīng)用于風(fēng)電場風(fēng)能資源分布特性的研究以及區(qū)域風(fēng)能資源的評估。
[Abstract]:The study of wind speed probability distribution is the basis of wind power resource evaluation in wind farm, and the results will influence the estimation of wind power density distribution. Based on the probability distribution model of wind speed based on the principle of maximum entropy, this paper reconstructs the model of maximum entropy distribution by introducing a modified factor. The improved maximum entropy distribution model and two-parameter Weibull distribution model are used to fit the wind speed and wind power density distribution in wind farm. The applicability of the improved model is evaluated by determining the coefficient and the root mean square error. The results show that the improved maximum entropy distribution method is more suitable for the distribution of wind speed, while the fitting of wind power density distribution, although the fitting of the distribution model corresponding to different index values of the correction factor has some fluctuation, But there is always a certain value, and the fitting effect of the corresponding model is good. It can be seen that the modified maximum entropy distribution can be applied to different wind speed and wind power density distribution. It is suitable for the study of wind energy distribution characteristics and the assessment of regional wind energy resources in wind farms.
【作者單位】: 中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金項目(51174290) 教育部高等學(xué)校博士點學(xué)科專項科研基金(博導(dǎo)類)項目(20110008110042)~~
【分類號】:TM614

【參考文獻】

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本文編號:2261743

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