风电专题
【风力发电】基于智能控制器的光伏/风电混合发电系统
摘要 光伏和风力发电因其可再生性和环保性在全球范围内得到了广泛应用。本文提出了一种基于智能控制器的光伏/风电混合发电系统，通过智能控制器对系统的功率输出进行优化管理。实验结果表明，该系统能够在不同的环境条件下高效运行，显著提高了能源利用率和系统稳定性。 理论 光伏/风电混合发电系统结合了太阳能和风能的优势，能够更好地适应不同的气候条件。然而，由于太阳辐射和风速的变化性，这种系统的功率输出
金风科技巴西风电装备制造基地正式投运
巴西巴伊亚州当地时间8月27日，金风科技巴西风电装备制造基地投运仪式成功举办。巴西联邦政府矿业能源部（Ministério de Minas e Energia）部长Alexandre Silveira、巴西巴伊亚州州长Jerônimo Rodrigues、中国驻里约热内卢总领事田敏、金风科技总裁曹志刚等嘉宾参与活动并发表讲话。 ‘ 金风科技巴西风电装备制造基地该装备制造基地位于巴西巴
人工气候老化曝露暴晒风电叶片用涂层涂料的老化耐候性能研究
关键词：太阳光模拟器、紫外光模拟器、高低温试验箱、太阳辐射光照测试系统 通过研究风电叶片用 氟碳涂料老化性能评价方法，对制定适合我国国情的风电叶片涂料检测方法和技术评价指标具有重要意义。 1 实验部分 1.1 试验材料 收集国内外三家知名风电涂料厂家的试验样板，其中编号为1和2的试板来自于国内风电涂料厂家，编号3的试板来自于国外风电涂料厂家。三种涂层试板均采用底中面三涂层的涂装体系
风电Weibull+随机出力！利用ARMA模型随机生成风速+风速Weibull分布程序代码！
前言 随着能源问题日益突出，风力发电等以可再生能源为基础的发电技术越来越受到关注。建立能够正确反映实际风速特性的风速模型是研究风力发电系统控制策略以及并网运行特性的重要基础叫。由于风速的随机性和波动性，系统中的机械设备和电气设备以及电网均会受到扰动，这种扰动对于系统设备的寿命、运行性能以及电网的稳定性都将产生一定的影响。因而，在研究风电场接入电网的功率波动与电能质量等动态特性时，需要建立与之相适
2024DCIC海上风电出力预测Top方案 + 光伏发电出力高分方案学习记录
海上风电出力预测 赛题数据 海上风电出力预测的用电数据分为训练组和测试组两大类，主要包括风电场基本信息、气象变量数据和实际功率数据三个部分。风电场基本信息主要是各风电场的装机容量等信息；气象变量数据是从2022年1月到2024年1月份，各风电场每间隔15分钟的气象数据；实际功率数据是各风电场每间隔15分钟的发电出力数据。 方案 1.特征构建 for col in tqdm.tqdm(n
考虑机组禁止运行区间的含风电的鲁棒机组组合
2.1目标函数： 目标函数主要考虑了投资成本和运行成本两部分，其中，投资成本主要为储能的等年值投资成本，运行成本则包括配电网交互成本（购售电成本）、各单元运维成本以及微型燃气轮机的燃料成本。 2.2 各单元约束条件 2.2.1微型燃气轮机 2.2.2配电网交互 2.2.3储能 1储能充放电功率约束 （2）2储能荷电状态（State of Charge，
平抑风电波动的电-氢混合储能容量优化配置
这篇论文中的EMD分解法在非线性扰动信号分解上优于小波分解法，EMD分解出来的imf各频次信号，继而利用C2F实现信号重构，根据最大波动量限值剔除出需要储能平抑的波动量，继而用超级电容实现平抑（论文中用的碱水电解槽+燃料电池我认为有很多个点可以佐证不合适，但是电制氢是热点，用这个更好发文章），有诸多优点和不足，详细分析如下： 优点： EMD分解法在非线性扰动信号分解上优于小波分解法，具
0 回归-海上风电出力预测
https://www.dcic-china.com/competitions/10098 分析一下：特征工程如何做。 时间特征： 小时、分钟、一个星期中的第几天、一个月中的第几天。这些可以作为周期特征的标识。比如周六周日的人流会有很大的波动，这些如果不告诉模型它是很难学习到知识的。业务特征： 这方面需要查阅相关的知识点了。操作基本都是在 对单个特征特殊处理f（x），两个特征之间做四则运算
【物理应用】基于matlab非序贯蒙特卡洛法评估风电系统【含matlab源码 766期】
⛄一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【物理应用】基于matlab非序贯蒙特卡洛法评估风电系统【含matlab源码 766期】 点击上面蓝色字体，直接付费下载，即可。 获取代码方式2： 付费专栏Matlab物理应用（初级版） 备注： 点击上面蓝色字体付费专栏Matlab物理应用（初级版），扫描上面二维码，付费29.9元订阅海神之光博客付费专栏Matlab物理应用（初级
宏集案例 | 风电滑动轴承齿轮箱内多点温度采集与处理
前言 风力发电机组中的滑动轴承齿轮箱作为关键的传动装置，承担着将风能转化为电能的重要角色。齿轮箱内多点温度的实时监测可以有效地预防设备故障和性能下降。实时监测齿轮箱内多点温度可以有效地预防设备故障和性能下降。 为了确保风力发电机组的安全稳定运行，国内风电龙头企业南高齿和金风科技企业均采用了宏集边缘网关远程IO套装，从而实现了齿轮箱内多点温度的采集、分析和存储，且存储时间一年以上。 宏
文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《含海上风电制氢的综合能源系统分布鲁棒低碳优化运行》
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 论文与完整源程序_电网论文源程序的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/liang674027206/category_12531414.html 电网论文源程序-CSDN博客电网论文源程序擅长文章解读,论文与完整源程序,等方面的知识,电网论文源程序关注python
Matlab|考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度
目录 1 主要内容 目标函数： 约束条件： 程序亮点总结： 2 代码问题与程序测试 设备出力运行结果： 3 下载链接 1 主要内容 本程序是对《考虑源荷两侧不确定性的含风电电力系统低碳调度》的方法复现，主要实现了基于模糊机会约束的源荷两侧不确定性对含风电电力系统低碳调度的影响，将源荷不确定性采用清晰等价类进行处理，最终采用matlab+cplex进行求解。
【DBN时间序列预测】粒子群算法优化深度置信网络PSO-DBN风电时间序列预测【含Matlab源码 3046期】
⛄一、粒子群算法优化DBN深度置信网络简介 粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，它通过模拟鸟群或鱼群等生物集体行为，以寻找最优解。深度置信网络（Deep Belief Networks，DBN）是一种多层神经网络模型，具有强大的特征学习和表示能力。在数据回归预测任务中，可以使用粒子群算法来优化深度置信网络。 具体而言，P
光伏风电真的遭遇并网瓶颈了吗？
麻省理工学院的几位学者在最新研究中警示，太阳能光伏在持续增长过程中将遭遇瓶颈。简而言之，研究者们认为波动的可再生能源会压低批发电价，由此限制了他们自己的经济价值。这种顾虑也曾被媒体多次报道（包括福克斯媒体，绿色技术媒体，还有金融时报等），给行业观察者们留下了一个可再生能源前景不明朗的印象。 这些顾虑是否合理，对电网和电力市场的假设是否成立？ 这种基于静态电网和市场机制不变假设的批评将打
【RF回归预测】基于matlab蜂虎狩猎算法优化森林算法BEH-RF风电数据回归预测【含Matlab源码 3844期】
✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，Matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：海神之光 🏆代码获取方式： 海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式 ⛳️座右铭：行百里者，半于九十。 更多Matlab仿真内容点击👇 Matlab图像处理（进阶版） 路径规划（Matlab） 神经网络预测与分类（Matlab） 优化求解（Matlab） 语音处理（Matlab
基于QPSO-LSTM的短期风电负荷MATLAB预测程序
微❤关注“电气仔推送”获得资料（专享优惠） 参考文献 基于QPSO-LSTM的短期风电负荷预测模型——谭才兴（完全复现） 程序简介 传统的LSTM神经网络超参数和拓扑结构通常是基于经验和试验确定，但这种方法容易受到人为因素的限制，可能无法找到最佳的网络参数。而优化算法能对LSTM神经网络的参数进行训练，确定网络拓扑结构及合适的超参数，以优化网络性能。本文利用PSO算法、QPSO算法对LST
第二证券：司美格鲁肽销售额激增 全球风电装机有望稳步增长
昨日沪指早盘大幅下探一度跌超1%，随后发力拉升，午后再度回落；深成指、创业板指相对强势；截至收盘，沪指跌0.64%报2770.74点，深成指涨0.34%报8240.48点，创业板指涨1%报1589.04点，北证50指数跌超3%；两市算计成交7030亿元，较此前一日削减约550亿元；北向资金净买入27.26亿元，近3日加仓累计超80亿元。行业方面，修建、地产、传媒板块大幅走低，石油、电力、煤炭、稳妥
基于Matlab/Simulink直驱式风电储能制氢仿真模型
接着还是以直驱式风电为DG中的研究对象，上篇博客考虑的风电并网惯性的问题，这边博客主要讨论功率消纳的问题。 考虑到风速是随机变化的，导致风电输出功率的波动性和间歇性问题突出；随着其应用规模的不断扩大以及风电在电网中渗透率的提升，大规模风电并网势必会增加配电网的调峰压力，降低电网的电能质量和运行稳定性。这也是导致我国风电存在消纳能力不足以及弃风现象严重的重要原因。 同时，储能技术的发展和规模化应用也
Matlab|含风电-光伏-光热电站电力系统N-k安全优化调度模型
目录 1 主要内容 程序算例 程序模型 程序亮点 2 部分程序 3 部分结果 4 下载链接 1 主要内容 该程序参考《光热电站促进风电消纳的电力系统优化调度》光热电站模型，主要做的是考虑N-k安全约束的含义风电-光伏-光热电站的电力系统优化调度模型，从而体现光热电站在调度灵活性以及经济性方面的优势。同时代码还考虑了光热电站对风光消纳的作用，对比了含义光热电站和不含光热
能源行业：如何应用AR技术来实现风电领域改革？｜effiar AR工业云平台
国际上的几家主要公用事业公司，包括杜克能源、联合爱迪生和 EDF，正在能源领域试验增强现实。 多年来，石油和天然气行业经历了起起落落，但发现和生产商业上可行的碳氢化合物的挑战始终存在。新技术和下一代平台的引入为该行业的发展和变革创造了许多机会。一些原型使用增强现实和虚拟现实来帮助石油和天然气业务更有效地运行。 AR会对能源产生什么影响？ 在公用事业行业，一系列技术变革正在发生，数据分析
AR的快速发展如何助力能源风电行业的数字化？｜effiarAR工业云平台
世界各地的许多大型公用事业公司，包括杜克能源公司、联合爱迪生公司和法国电力公司正在致力于将AR技术落地到能源领域。 增强现实技术(AR)在很大程度上仍处于发展阶段，但它有潜力改变许多行业，能源似乎就是其中之一。 GlobalData的电力分析师阿米特•夏尔马(Amit Sharma)预测，随着AR技术的成熟，该技术将在该行业拥有众多应用。 根据Statista的数据，这离实现不远了，未来三年
【优化调度】多目标粒子群算法求解风电光伏储能电网发电与需求响应调度优化问题【含Matlab源码 239期】
⛄一、多目标粒子群算法简介 1 算法提出 虽然PSO算法在许多单目标优化问题中的成功应用说明了PSO算法的有效性.但是PSO算法不能直接应用于多目标优化问题, 因为多目标优化问题和单目标优化问题是有本质的区别的:前者一般是一组或几组连续解的集合, 而后者只是单个解或一组连续的解.另外, 遗传算法在多目标优化问题中的成功应用以及PSO算法和遗传算法的相似性, 说明PSO算法可能是一种处理多目标
文章解读与仿真程序复现思路——电网技术EI\CSCD\北大核心《考虑风电出力不确定性的电网无功-电压控制鲁棒分区方法》
本专栏栏目提供文章与程序复现思路，具体已有的论文与论文源程序可翻阅本博主免费的专栏栏目《论文与完整程序》 这个标题涉及到考虑风电出力不确定性的电网无功-电压控制鲁棒分区方法。让我们逐步解读这个标题的主要关键词和概念： 考虑风电出力不确定性： 指明研究的焦点是风电的出力，而且在此情境下，研究者考虑到风电出力的不确定性。这可能是由于风力的波动性和不可预测性。 电网无功-电压控制： 暗示研究关注电
matlab/simulink风电光伏储能虚拟同步机VSG下垂控制虚拟惯量控制，光伏变压减载控制一次调频二次调频研究，储能下垂控制SOC
非无穷大系统！ 第一个介绍风光储VSG算例研究。 其中风机采用虚拟惯性控制，下垂控制，网侧采用VSG虚拟同步机控制。储能下垂控制。 上述结果为整个系统的仿真波形，包括频率，pmsg永磁风机出力，储能出力，soc等。 第二个算例介绍光伏VSG变压减载控制，通过控制改变MPPT点的电压实现减载预留备用，从而参与一次调频。储能下垂控制。 采用较小的控制增益释放减载
LabVIEW在大型风电机组状态监测系统开发中的应用
LabVIEW在大型风电机组状态监测系统开发中的应用 风电作为一种清洁能源，近年来在全球范围内得到了广泛研究和开发。特别是大型风力发电机组，由于其常常位于边远地区如近海、戈壁、草原等，面临着恶劣自然环境和复杂设备运维挑战。为了提高风电场的可靠性和效率，发展高效的远程监测和无人值守运行控制系统显得尤为重要。 在对风电场监控系统进行实地调研的基础上，以美国GE公司的1.5MW变速变桨距双馈异步风力