GB/T 29321-2012 光伏发电站无功补偿技术规范 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

书名:原来我这么棒-最励志校园小说·第一辑

原价：22.8元

作者:（韩）李惠镇著，（韩）明水晶绘，徐若英译

出版社：湖北少儿

出版日期：2010-8-1

ISBN：9787535353320

字数：

页码：187

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品标识：419

编辑推荐

---

暂无

内容提要

---

自信的根源在于自己。和别人相比之余而来的自信是一种优越感，说到底是一种自卑感。这使得双方不但无法彼此尊重，更会不自觉地互相伤害。真正的自信，是从对于自己的优点产生自我肯定开始的。
故事的主角小瑜是一个不了解自己优点的小学生，个性内向，总是习惯畏缩地躲在别人背后。不过，她的优点是善于倾听别人说话。有一次去参加了一个研习营，虽然是被妈妈半强迫着去参加的活动，但是却也从中体悟到自己的优点，因而找到了自信。不久的将来，我们深信小瑜一定能够实现她自己的梦想。希望各位小朋友能够透过这个故事了解到什么是真正的自信，而且，也能试着找到自己的优点。

目录

---

推荐序如何拥有真正的自信心
PART 1一日班长
我不要去研习营！
PART 2选上副队长？
妈妈的忧心
你觉得我怎么样？
PART 3牡丹花与木棉花
闹鬼风波
任务：找寻出口一
PART 4每个人都是主角！
特别的结业证书
作者序任何事情都难不倒的超强信念

作者介绍

---

李惠镇秋溪艺术大学、东国大学研究所毕业，在中央日报初试啼声后，便活跃于文坛。自从开始儿重文学创作，对新的事物便产生了更多的学习兴趣，未来最大的志向是创作出更多有趣的作品。著有《天天被称赞的孩子》、《犹太人为什么能成为富翁》、《精简历史阅读——朝鲜王

文摘

---

媒体推荐

---

暂无

《新能源功率预测技术及其应用》 一、 前言 随着全球能源结构的转型，以太阳能、风能为代表的新能源发电在全球范围内得到了飞速发展。然而，新能源发电具有固有的间歇性和波动性，这对电网的稳定运行带来了严峻挑战。精准、可靠的功率预测，是实现新能源消纳、保障电网安全稳定运行的关键技术之一。本书聚焦于新能源功率预测这一核心领域，旨在系统梳理和深入探讨目前主流的新能源功率预测技术，并结合实际应用场景，分析其在不同环节中的作用与价值。本书面向新能源发电领域的科研人员、工程技术人员、电力系统运行管理人员以及相关专业的师生，希望通过对本书的学习，能够全面掌握新能源功率预测的核心理论、常用方法，并能将其有效地应用于实际工作中，提升新能源发电的可靠性和经济性。 二、 新能源功率预测的意义与挑战 1. 保障电网稳定运行： 新能源发电量的剧烈波动可能导致电网频率和电压的超限波动，影响电力设备的正常运行。精准的功率预测能够提前预判发电量的变化趋势，使电网调度部门能够提前做好预案，调整火电、水电等可控电源的出力，有效抑制波动，保障电网频率和电压在安全范围内。 2. 优化电力市场运行： 在电力市场化改革背景下，发电企业需要根据市场需求和自身发电能力进行报价和交易。准确的功率预测能够帮助新能源发电企业更准确地预测其未来发电量，从而制定更具竞争力的报价策略，最大化发电收益，并减少因预测偏差带来的惩罚性费用。 3. 提升新能源消纳率： 预测误差过大往往导致电网对新能源发电的接纳能力受限。当预测发电量高于实际发电量时，可能需要通过关停部分新能源机组来维持电网平衡；当预测发电量低于实际发电量时，则可能需要启动更多的备用电源，增加运行成本。提高预测精度，可以有效减少这种情况的发生，提高新能源的消纳率。 4. 促进可再生能源经济性： 准确的功率预测有助于减少不必要的发电量损失和因预测偏差产生的额外成本，从而提高新能源发电的整体经济效益，吸引更多的投资，加速新能源产业的健康发展。 尽管新能源功率预测的重要性日益凸显，但其在实际应用中仍面临诸多挑战： 天气数据的时空不确定性： 功率预测高度依赖于天气数据，而天气本身具有高度的复杂性和不确定性，即使是先进的数值天气预报模型，也难以完全消除其误差。 新能源设备的动态特性： 光伏发电受光照强度、温度、阴影遮挡等因素影响，风力发电受风速、风向、湍流等因素影响，这些因素的变化复杂且难以精确量化，给预测带来了困难。 数据质量与完整性： 真实世界的数据采集过程中，可能存在传感器故障、通信中断、数据缺失或错误等问题，直接影响预测模型的输入质量。 预测模型的多样性与适用性： 存在多种预测模型，如统计模型、机器学习模型、物理模型等，每种模型都有其优势和局限性，如何选择最适合特定场景的模型，以及如何有效地融合不同模型的优势，仍是研究的重点。 实时性要求： 电网调度需要高频次的预测数据，预测模型需要在极短的时间内完成计算，这对模型的计算效率提出了很高要求。 三、 新能源功率预测技术概述 本书将从多个维度深入剖析新能源功率预测技术，主要包括以下几个方面： 1. 气象学基础与数值天气预报（NWP） 大气物理基本概念： 介绍与新能源发电密切相关的气象要素，如太阳辐射（直接辐射、散射辐射、总辐射）、温度、湿度、风速、风向、云量、降雨等，并阐述其对光伏和风力发电的影响机制。 数值天气预报模型原理： 讲解大气物理方程组、数值离散化方法、初始场和边界条件设定等NWP模型的核心要素。介绍全球和区域尺度上的主流NWP模型，如GFS、ECMWF等，并分析其分辨率、预报时效和误差特性。 NWP数据在功率预测中的应用： 探讨如何将NWP模型输出的气象数据转化为用于功率预测的有效输入，包括数据的插值、降尺度、质量控制等技术。 2. 光伏发电功率预测技术 影响光伏发电量的关键因素： 详细分析太阳辐照度、电池板温度、组件效率、倾角、方位角、遮挡效应、设备运行状态等对光伏输出功率的影响。 基于统计模型的预测方法： ARIMA模型： 介绍自回归滑动平均模型及其在时间序列预测中的应用。 指数平滑法： 探讨不同类型的指数平滑模型，如Holt-Winters模型。 回归模型： 分析线性回归、多元回归等方法，如何利用历史数据和相关气象要素进行预测。 基于物理模型的预测方法： 光伏电池能量转换模型： 介绍太阳能电池板的功率输出计算模型，考虑光照强度、温度等因素。 组件衰减与效率模型： 分析组件在不同工况下的效率变化，考虑衰减、污垢等因素。 基于机器学习的预测方法： 支持向量机（SVM）： 讲解SVM在回归问题中的应用，以及如何处理非线性关系。 人工神经网络（ANN）： 介绍前馈神经网络、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等模型，分析其在序列数据预测中的优势。 集成学习方法： 如随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Machines, GBM）等，探讨其提升预测稳定性和精度的机制。 混合预测模型： 结合不同模型的优势，例如将NWP数据与机器学习模型结合，或者融合多种机器学习模型。 3. 风力发电功率预测技术 影响风力发电量的关键因素： 深入分析风速、风向、风轮转速、叶片角度、气压、温度、结冰、阵列效应、气象扰动等对风力机输出功率的影响。 风速预测： 基于统计模型： ARIMA、指数平滑法在风速预测中的应用。 基于数值天气预报（NWP）： 分析NWP模型输出的风速数据在不同分辨率和时效下的准确性。 基于机器学习： SVM、ANN（特别是LSTM）在风速时间序列预测中的应用。 风机功率曲线模型： 介绍风机额定功率曲线的构建和应用，以及如何考虑风速在塔筒高度上的变化。 基于机器学习的直 D-M 预测： 直接利用历史风速、风向等数据，结合机器学习模型，预测风机的输出功率，省去了风速预测环节。 复杂地形下的风资源评估与预测： 探讨地形对风场分布的影响，以及如何结合CFD（计算流体动力学）等方法进行更精确的风资源预测。 阵列效应（Wake Effect）的考虑： 分析风电机组之间的尾流效应如何降低后方机组的效率，并介绍相关的预测模型。 4. 功率预测模型评估与优化 评估指标： 详细介绍常用的预测误差评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、预测偏差（Bias）、预测不确定性等，并分析其适用场景。 模型选择与参数优化： 讨论如何根据实际需求和数据特点，选择合适的预测模型，并介绍交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化等参数调优方法。 预测误差修正技术： 介绍误差后处理技术，如基于历史误差的修正、卡尔曼滤波等，以提高预测精度。 多模型融合技术： 探讨如何通过加权平均、堆叠（Stacking）、投票（Voting）等方法，融合多个预测模型的输出，以获得更鲁棒和准确的预测结果。 5. 功率预测在电网运行中的应用 日前发电功率预测： 用于电力市场的申报、交易以及电网的日运行计划制定。 实时功率预测： 用于电网的实时调度、调频、调压以及新能源发电的出力控制。 短时功率预测： 用于应对突发情况，如设备故障、极端天气等。 风电场和光伏电站的并网运行： 讲解功率预测在风电场和光伏电站运行规程中的作用，以及如何与场站监控系统集成。 储能系统与功率预测的结合： 介绍储能系统如何通过预测结果来优化充放电策略，平抑新能源波动，提供辅助服务。 电网频率和电压稳定性分析中的应用： 探讨功率预测数据在电网稳定分析中的作用。 四、 案例分析与实践指导 本书将选取国内外具有代表性的风电场和光伏电站作为案例，详细分析其在实际运行中遇到的功率预测问题，并展示如何运用本书介绍的各项技术解决这些问题。案例分析将涵盖： 不同地理区域、不同规模新能源发电场的功率预测实践。 不同预测模型在实际应用中的性能对比。 如何处理数据质量问题和模型部署难题。 结合实时数据进行预测模型在线更新与优化。 此外，本书还将提供一些实践指导，例如： 数据采集与预处理的注意事项。 常用预测工具和软件的介绍。 如何构建一个完整的功率预测系统。 对未来新能源功率预测技术发展趋势的展望。 五、 结论 本书力求在系统性、科学性、前沿性和实用性之间取得平衡，为读者提供一个全面了解新能源功率预测技术及其应用的平台。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解功率预测在现代电力系统中的关键作用，掌握多种先进的预测方法，并能将其有效地应用于实际工作中，为推动新能源事业的健康可持续发展贡献力量。