独立离网光伏、仿真技术在风力发电系统中的应用

    描述风能特性的参数主要有风速、风向和风密度。风的密度主要取决于风机所处的地理位置，气候变化也会产生一定影响，对于特定风机而言，风密度可以直接取自测量数据，并可以忽略密度的变化；针对研究型的仿真应用，风向的变动可不予考虑，即假定风力机一直跟踪风向的变化。因此，我们主要关注风速的变化特性。
    风因大气环流形成，风速是一个典型的随机变量。若不考虑风的方向性，风速是其空间坐标位置和时间的函数，即v=f(x,y,z,t)。我们将描述某一区域风速的空域、时域分布变化特性的模型又称为风场模型（Wind Field Model）。严格说来，各空间位置上的风速因风的随机性、风场地形等因素影响而各不相同，因此，要建立一个准确的风场模型几乎是不可能的，需要进行一定的简化处理。
    若风场的地形相对平坦，周边空旷，则基本可以认为在同一高度层上整个风场内各点的风速是相同的，这样可以将风场风速的三维空间模型简化为沿高度方向变化的一维模型。
    对于空间分布广，且地形复杂的大型风电场，可以将整个风场划分成几个区域，针对不同区域的风能特点建立简化的一维空间模型，形成分段集总式一维模型。风速空域模型转化为研究风速沿地平面高度方向的变化规律，借助空气动力学理论和风场测量数据，模型不难建立。
    在时间维度上，大时期尺度（小时、天）的风速变化范围很大，且没有规律可循，只能根据风场监测记录数据拟合出风速变化模型。对于绝大多数仿真应用而言，我们不太关心大时间尺度的风速变化，而重点关注小时间尺度上的风速变化特性。在小时间尺度上观察，风速随时间的变化呈现出脉动变化的特点，即风速均值在一段时间内基本不变，风速在均值附近波动，国内外学者据此提出了各种描述风频分布的方法，如概率分布模型、瑞利分布模型、对数正态分布模型等[1]。
    需要说明的是，在建立风电场内各风力发电机组的仿真模型时，需要考虑到风力机的尾流效应，即上游风力机对下游风力机流入风速的影响，影响关系和程度取决于风向、风速和风机安装位置关系，此时，风力机的输出机械能通常由尾流系数予以校正。
2.3 风力机模型[4]
     风力机实际能够获得的机械功输出为：