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1、风电场有功出力的EEMD特性分析王艺博1，蔡国伟1，杨德友1，方圆2，叶德武1（1.东北电力大学电气工程学院，吉林吉林132012；2.黑龙江龙源风力发电有限公司，哈尔滨150090）摘要：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
2、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。关键词：风电特性；有功出力；集合经验模态分解；本征模函数中图分类号：TM743文献标识码：B文章编号：1001-1390（2016）00-0000-00TheEEMDcharacteristicanalysisofactivepoweroutputinwindfarmsactivepowerWangYibo1,CaiGuowei1,YangDeyou1,FangYuan2,YeDewu1(1.SchoolofElectricalEngineering,Northea
3、stDianliUniversity,Jilin132012,Jilin,China.2.HeilongjiangLongyuanWindPowerCOCo.,LTDLtd.,Harbin150090,China)Abstract：Accurateandcomprehensiveunderstandingofthewindpoweroutputcharacteristicsisthepreconditionofefficientutilizationofwindenergyresources,windpoweroutput,however,duetothewindpowe
4、routputdataisaffectedbythenaturalwindtoexistseverevolatilityandrandomness.Forthis,thewindpoweroutputcharacteristicisdescribedfirstinthisarticlepaper,andthen,anadaptivedatadecompositionmethodisintroduced,thatisEnsembleensembleEmpiricalempiricalModemodeDecompositiondecomposition(EEMD),theno
5、nlinearandunstableactiveoutputoftimeseriesdataisdecomposedintoseveralintrinsicmodefunctions(IMF)byEEMD,byobservingthedecompositionoftheIMFandthevolatilityofeachcomponenttodeeplyunderstandthewindpoweroutputcharacteristicsofsamplingarea,hopingitwillbeanewthoughtthatbetterandmoreefficientuse
6、oflargescalewindpowerinthefuture.Keywords：windpowercharacteristics,activeoutputs,EEMD,IMF0 引言近年来，随着全球化石能源的不断消耗，清洁、充裕的风能获得了国内外专家学者的广泛关注。根据中国风能资源评估报告（2009）[1]的调查可知，我国风能资源非常丰富，目前已探明的陆域离地面10米高度的风能资源总量高达43.5亿千瓦，主要分布于西北、华北与东北的“三北”地区。风能是一种非常重要且储量巨大的清洁可再生能源，为了贯彻我国增加能源供应、调整能源结构的能源发展政策，风电在我国近几年取得了长
7、足发展，不论是西北、华北还是东北地区，风电并网装机容量每年都有很大幅的增长[2]。然而，就在风电迅猛发展的大环境下，由于风电机组出力特性与常规发电机组出力特性不同，致使大规模风电并网存在困难。针对于此，文献[3]通过对我国内蒙古地区电网的发展和运行情况进行分析，提出了内蒙古地区未来风电发展所要面对与解决的问题；文献[4]论述了目前我国风电大规模接入给整个电力系统所带来的影响，主要分析了我国风电的大规模、集中开发与远距离、高电压输送特点，同时也研究了风电大规模接入所带来的系统调峰、调频、功率预测等运行控制问题；文献[5]利用甘肃
