風(fēng)電濾芯之邦潔濾業(yè)講解功率轉(zhuǎn)換實驗結(jié)果

          首先，風(fēng)電濾芯隨機風(fēng)功率模型引入模擬WPG在一個連續(xù)的MCS。的橫WPG兩個風(fēng)電場之間的相關(guān)性也被認為是。

         然后，sequen基于MCS TIAL優(yōu)化算法的*功率因數(shù)工作小組的設(shè)置。遺傳算法的優(yōu)化配置工作小組進行了討論。在此之后，提出的混合優(yōu)化方法相結(jié)合的GA和連續(xù)MCS基于優(yōu)化算法。

         zui后，所提出的混合運算timization方法上展示了69總線11千伏徑向分布系統(tǒng)。2隨機風(fēng)能型號本節(jié)首先介紹了風(fēng)電隨機模型，稱為LARIIVIA模型。然后，互相關(guān)的多個風(fēng)電場的建模方法。每小時測量從納斯特海上風(fēng)電濾芯發(fā)電場的說明的隨機風(fēng)電模型。

        單風(fēng)電在時間，WPG顯示了很強的相關(guān)性。這樣的時間相關(guān)性或autocorre該計算需要變賣WPG的時間序列中并非獨立對方。換句話說，大聯(lián)大不能簡單地采樣，獨立地從的概率分布。下面演示詳細的統(tǒng)計適當(dāng)WPG的關(guān)系，其次是隨機建模WPG。  

        LARIIVIA模型（Chen等人開發(fā)的。2009B）的隨機WPG簡要總結(jié)如下。風(fēng)電濾芯的基礎(chǔ)上，該模型是一年從納斯特海上風(fēng)電場與風(fēng)電的測量數(shù)據(jù)額定容量為165.6兆瓦。該模式被稱為`LARIIVIA'因為一個畫匠添加到一個標(biāo)準(zhǔn)的綜合自回歸移動平均模型（ARIIVIA）。

        在LARIMA模型，P代表的順序自動回歸（AR）的過程中，q代表的移動平均線（MA）的順序PROC-ESS的，d表示差分操作的程度。在這種情況下，p值=0，=1時，q= 1。該模型是由在所示的方框圖說明。 1。該風(fēng)電濾芯由一階MA模型，即MA模型，一個集成運移過程中，畫匠和一個正方形的轉(zhuǎn)變。 M模型與整合過程中也被稱為為ARIMA（0,1,1）模型。

方程（3）代表的WPG的上限和下限，占的物理風(fēng)電場的局限性。公式（4）給出了zui終的風(fēng)力發(fā)電時間序列Y（t）的隨時間變化的方差的平方變換占WPG。綜上所述，模型需要考慮明確的時間相關(guān)性重刑，隨機變化的物理限制，和隨時間變化的平均值，并WPG方差。 

       （Chen等提出詳細的模型識別和驗證。2009B）?？傊L(fēng)電濾芯該模型具有在總共三個參數(shù)（博，B和6P）。該模型驗證測量的時間相關(guān)性和概率方面（Chen等，2009年b）的分布。（Chen等，2009年b），表明在模型需要少得多的比離散馬爾可夫模型參數(shù);而顯示性能優(yōu)于離散馬爾可夫模型，或基于ARMA在雙方的時空相關(guān)性和概率分布模型。因此，的LARIIVIA模型將被用作下列的基本模型的相關(guān)性建模。

           互相關(guān)型號的風(fēng)電在的情況下，幾個工作小組或風(fēng)電場的電力系統(tǒng)中，風(fēng)電濾芯從這些WPGWT的或風(fēng)電場可能彼此有很強的相關(guān)性，這取決于其地理位置。與WPG從自相關(guān)與此相反單WT或風(fēng)力發(fā)電場，這種類型的相關(guān)性被稱為作為交WPG在多個工作小組或風(fēng)電場的相關(guān)性。