風力發(fā)電功率預測技術(shù)及應用/新能源并網(wǎng)與調(diào)度運行技術(shù)叢書
定 價:82 元
叢書名:新能源并網(wǎng)與調(diào)度運行技術(shù)叢書
當前圖書已被 7 所學校薦購過!
查看明細
- 作者:王勃,王錚,劉純,范高鋒 著
- 出版時間:2019/11/1
- ISBN:9787519840020
- 出 版 社:中國電力出版社
- 中圖法分類:TM614
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16開
當前以風力發(fā)電和光伏發(fā)電為代表的新能源發(fā)電技術(shù)發(fā)展迅猛,而新能源大規(guī)模發(fā)電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)的規(guī)劃、運行、控制等各方面帶來巨大挑戰(zhàn)。《新能源并網(wǎng)與調(diào)度運行技術(shù)叢書》共9個分冊,涵蓋了新能源資源評估與中長期電量預測、新能源電力系統(tǒng)生產(chǎn)模擬、分布式新能源發(fā)電規(guī)劃與運行、風力發(fā)電功率預測、光伏發(fā)電功率預測、風力發(fā)電機組并網(wǎng)測試、新能源發(fā)電并網(wǎng)評價及認證、新能源發(fā)電調(diào)度運行管理、新能源發(fā)電建模及接入電網(wǎng)分析等技術(shù),這些技術(shù)是實現(xiàn)新能源安全運行和高效消納的關(guān)鍵技術(shù)!讹L力發(fā)電功率預測技術(shù)及應用/新能源并網(wǎng)與調(diào)度運行技術(shù)叢書》共7章,分別為概述、風能資源特征、面向風力發(fā)電預測的數(shù)值天氣預報、風力發(fā)電功率確定性預測方法、風力發(fā)電功率械率預測方法、風力發(fā)電功率預測結(jié)果評價、風力發(fā)電功率預測系統(tǒng)及應用,全書內(nèi)容具有先進性、前瞻性和實用性,深入淺出,既有深入的理論分析和技術(shù)解剖,又有典型案例介紹和應用成效分析。
本叢書既可作為電力系統(tǒng)運行管理專業(yè)員工系統(tǒng)學習新能源并網(wǎng)與調(diào)度運行技術(shù)的專業(yè)書籍,也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)師生的參考用書。
序言1
序言2
序言3
前言
第1章 概述
1.1 背景和意義
1.2 預測技術(shù)分類
1.2.1 基于時間尺度的分類
1.2.2 基于空間范圍的分類
1.2.3 基于預測方法的分類
1.2.4 基于預測結(jié)果形式的分類
1.3 研究現(xiàn)狀
1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
第2章 風能資源特征
2.1 風能資源序列的平穩(wěn)性特征
2.1.1 平穩(wěn)性分析
2.1.2 平穩(wěn)性作用分析
2.2 風能資源序列的非平穩(wěn)性特征
2.2.1 非平穩(wěn)性分析
2.2.2 非平穩(wěn)性作用分析
2.3 風能資源序列的波動性特征
2.3.1 風能資源序列波動構(gòu)成分析
2.3.2 風能資源序列預測方法分析
2.4 風能資源序列可預報性分析
2.4.1 風能資源序列波動性對比分析
2.4.2 氣象預報性能的時空差異性分析
第3章 面向風力發(fā)電預測的數(shù)值天氣預報
3.1 數(shù)值天氣預報的概念及特點
3.1.1 數(shù)值天氣預報的基本概念
3.1.2 適用于風力發(fā)電功率預測的數(shù)值天氣預報特點
3.2 數(shù)值天氣預報對風力發(fā)電功率預測精度的影響
3.2.1 敏感性分析
3.2.2 預報誤差原因分析
3.3 國內(nèi)外技術(shù)進展
3.3.1 模式
3.3.2 區(qū)域模式
3.4 提升風能資源預報精度的關(guān)鍵技術(shù)
3.4.1 區(qū)域模式初始條件優(yōu)化
3.4.2 集合預報方法
3.4.3 預報結(jié)果后處理訂正
第4章 風力發(fā)電功率確定性預測方法
4.1 氣象要素與風力發(fā)電功率的關(guān)系
4.1.1 風速與風力發(fā)電功率的關(guān)系
4.1.2 風向與風力發(fā)電功率的關(guān)系
4.1.3 空氣密度與風力發(fā)電功率的關(guān)系
4.2 風力發(fā)電短期功率預測方法
4.2.1 風力發(fā)電短期功率預測模型框架
4.2.2 風力發(fā)電短期功率預測物理方法
4.2.3 風力發(fā)電短期功率預測統(tǒng)計方法
4.2.4 風力發(fā)電短期功率預測組合方法
4.3 風力發(fā)電超短期功率預測方法
4.3.1 風力發(fā)電超短期功率預測模型框架
4.3.2 常用超短期功率預測模型
4.4 風力發(fā)電集群功率預測方法
4.4.1 風力發(fā)電集群功率預測整體框架
4.4.2 風力發(fā)電集群功率預測物理層次
4.4.3 風力發(fā)電集群功率預測模型
4.4.4 實例分析
4.5 未來發(fā)展方向
4.5.1 區(qū)域集成建模技術(shù)
4.5.2 基于深度學習的智能預測建模技術(shù)
4.5.3 數(shù)值天氣預報循環(huán)最新技術(shù)
4.5.4 基于波動持續(xù)規(guī)律挖掘的超短期預測技術(shù)
第5章 風力發(fā)電功率概率預測方法
5.1 不同特性預測誤差識別
5.1.1 基于功率水平劃分的識別方法
5.1.2 基于風過程模型的識別方法
5.2 風電場功率區(qū)間預測方法
5.2.1 不同特性預測誤差概率分布估計方法
5.2.2 風電場發(fā)電功率區(qū)間預測模型構(gòu)建方法
5.2.3 風電場發(fā)電功率區(qū)間預測方法實例分析
5.3 區(qū)域風力發(fā)電功率區(qū)間預測方法
5.3.1 區(qū)域多風電場相關(guān)特性
5.3.2 區(qū)域風力發(fā)電功率相關(guān)性考慮方法
5.3.3 考慮相關(guān)性影響的區(qū)域風力發(fā)電功率分布條件概率生成方法
5.3.4 實例分析
5.4 風力發(fā)電爬坡事件預測方法
5.4.1 風力發(fā)電爬坡事件定義方式
5.4.2 基于波動過程挖掘的風力發(fā)電爬坡事件預測方法
5.5 未來發(fā)展方向
第6章 風力發(fā)電功率預測結(jié)果評價
6.1 預測誤差產(chǎn)生機理及特性分析
6.1.1 預測誤差產(chǎn)生機理分析
6.1.2 預測誤差特性分析
6.2 確定性預測結(jié)果評價方法
6.2.1 評價指標
6.2.2 實例分析
6.3 概率預測結(jié)果評價方法
6.3.1 區(qū)間預測結(jié)果評價
6.3.2 爬坡事件預測結(jié)果評價
6.3.3 實例分析
第7章 風力發(fā)電功率預測系統(tǒng)及應用
7.1 風力發(fā)電功率預測系統(tǒng)技術(shù)要求
7.2 風力發(fā)電功率預測系統(tǒng)構(gòu)成
7.2.1 軟件構(gòu)成
7.2.2 硬件構(gòu)成
7.3 我國風力發(fā)電功率預測應用情況
7.3.1 風電場側(cè)應用情況
7.3.2 電網(wǎng)側(cè)應用情況
7.4 國外風力發(fā)電功率預測應用情況
7.4.1 電網(wǎng)側(cè)應用情況
7.4.2 風電場側(cè)應用情況
參考文獻
索引