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基于气象数据分析的新能源发电预测方法分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u16992基于气象数据分析的新能源发电预测方法分析案例 所示。图3-16风电场日出力波动各种类型概率分布统计数据在6种风电出力曲线都有分布，取各类型风电出力曲线的平均值，将其看作各类型的典型曲线，如图3-17所示。图STYLEREF1\s1SEQ图\*ARABIC\s16风电不同波动类型的典型曲线4）风电的短期波动性选择峨蔓风电场2019~2020年实测输出功率数据，对风电场的功率波动特性进行分析。风电功率波动特征量研究的时间尺度分别取30s、1min、2min、5min、10min、20min、30min、1h、2h、6h。3-17和表3-8显示了不同时间尺度下风电场输出功率波动量在不同区间内的波动曲线和概率分布情况。可以看出：在99.9%的概率下，30s采样间隔风电功率波动量小于±0.0.5p.u，2min采样间隔风电功率波动量小于±0.10p.u，5min采样间隔风电功率波动量小于±0.15p.u，10min采样间隔风电功率波动量小于±0.30p.u，30min采样间隔风电功率波动量小于±0.50p.u.。随采样时间的增加，风电功率波动幅度增大，波动量的分布区间将更广泛，时间间隔超过一个小时后，风电波动基本上在±1.0整个区间上都有分布。图3-17不同时间间隔风电场功率波动量表3-8风电功率波动量的概率统计波动量30s1min2min5min10min[-5%,+5%]0.999800.996900.988100.952890.89975[-10%,+10%]1.000000.999950.999910.997570.97962[-15%,+15%]1.000001.000000.999990.999310.99366[-20%,+20%]1.000001.000001.000000.999650.99720[-30%,+30%]1.000001.000001.000000.999770.99918[-40%,+40%]1.000001.000001.000001.000000.99968[-50%,+50%]1.000001.000001.000001.000000.99989波动量20min30min1h2h6h[-5%,+5%]0.817670.758340.647730.543240.36634[-10%,+10%]0.946980.915590.834490.742520.55338[-15%,+15%]0.980390.966360.919800.841110.66545[-20%,+20%]0.991100.984000.957870.903620.75021[-30%,+30%]0.997250.995050.986850.962400.85901[-40%,+40%]0.998720.997850.

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