来源：风力发电机_广州太和风力发电设备有限公司 发布时间：2019-03-29 点击次数：

     风力发电量的突变是电力系统严重破坏的根源，京都大学的研究人员开发了一种随机建模方法来评估这些现象的影响，其特点是与标准蒙特卡罗模拟相比，该方法具有显著的计算效率。适用于分析和合成受极端异常值影响的各种系统。
    
     风电在电力系统中的引入正在积极进行，主要是在美国和欧洲，预计将在日本继续进行。然而，在实施过程中，处理输出波动预测的不确定性是非常重要的。风力发电通常波动很小，但却变得非常大。由于阵风和湍流的频率是不可否认的，这种极端的异常值被认为是电力系统严重损坏的根源。
    
     为了应对风力发电的波动，如将频率波动绝对保持在0.2Hz以内的目标将不切实际或会导致设计过于保守，因此，如将频率波动保持在0.2Hz和99.7%或更高的概率目标设定是必不可少的。
    
     概率不确定性是通过统计来评估的，通常假设它们遵循数学可处理性的正态分布，然而，风力发电的输出异常比正态分布更为频繁，即使在不假设正态分布的情况下构建复杂的模拟器，也是不真实的。用蒙特卡罗模拟方法研究统计特性，这是因为在出现足够的极端异常值之前，所需的样本数量会爆炸。
    
     针对风电波动对电力系统质量的影响，提出了一种评价方法，该方法首先建立概率模型，假定不确定度的稳定分布（正态分布的扩展），然后不再将该模型作为模拟机生成数据样本，而是计算出系统的统计特征。直接从模型参数出发的特征，其重要特征是1?？梢允实笨悸羌艘斐Ｖ档挠跋?。2、该模型可以很容易地从实际数据中确定，3、计算成本很低，将其应用于基于实际电力系统数据的频率偏移估计，证明了该方法的有效性。
    
     这种新的概率评估方法使我们能够定量地评估风力发电中极端突发变化引起的电力系统风险，基于评估的对策将有助于提高电力系统的可靠性和经济性，同时也应注意，所提出的方法适用于分析S和各种系统的综合与极端离群值。