【摘 要】
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准确、全面的了解风电场有功出力特性是高效利用风能资源的前提,然而风电场出力数据由于其受自然来风影响而存在剧烈的波动性与随机性,针对于此,文章首先在对风电场出力特性
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,黑龙江龙源风力发电有限公司
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准确、全面的了解风电场有功出力特性是高效利用风能资源的前提,然而风电场出力数据由于其受自然来风影响而存在剧烈的波动性与随机性,针对于此,文章首先在对风电场出力特性进行描述的基础上,引入了自适应的数据分解方法—集合经验模态分解（EEMD）,利用EEMD将采样得到的风电场非线性、非稳定有功出力的时间序列数据分解为对应的若干个本征模函数IMF,并通过观察分解所得的本征模函数IMF以及其各分量的波动情况来深入了解采样区域的风电出力特性,以期通过此方法为未来更好、更高效的利用大规模风电提供新的思路。
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