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基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究
基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风功率波动性概率分布研究
摘要：风能是一种可再生能源，近年来在能源领域得到广泛应用。了解风能的波动性对于风能的可靠性评估和风电站的规划至关重要。本文基于正交立方插值法非参数自适应核密度估计算法（NACEMD）和改进的非参数核密度估计方法，研究了风功率的波动性概率分布，并通过实际案例对两种方法进行了比较和分析。
关键词：风能；波动性；概率分布；NACEMD；非参数核密度估计
1.引言
风能是一种清洁、环保的能源形式，在减少温室气体排放和保护生态环境方面具有重要意义。风能的波动性是风电站规划和运行的重要指标，对于评估风电站的可靠性、确定发电能力并制定合理的风电机组控制策略非常关键。因此，准确估计和预测风能的波动性对于风能的开发和利用至关重要。
2.文献回顾
过去的研究中，对于风能的波动性概率分布的研究主要使用参数方法，如正态分布、Weibull分布等。然而，这些方法对于风能的非线性和非正态性往往难以很好地描述，因此需要引入更加灵活的非参数方法。
3.研究方法
本文主要采用了NACEMD方法和改进的非参数核密度估计方法来研究风功率的波动性概率分布。首先，利用NACEMD方法对风功率信号进行分解和重构，得到不同频率段上的风功率成分；然后，基于改进的非参数核密度估计方法，估计每个频率段上的风功率成分的概率密度函数；最后，将不同频率段上的概率密度函数合并，得到整个风功率波动性的概率分布。
4.实验结果与分析
本文利用实际风功率数据进行了实验，使用NACEMD方法和改进的非参数核密度估计方法分别得到了风功率的波动性概率分布。实验结果表明，与传统的参数方法相比，本文所提出的方法能够更加准确地描述风功率的非线性和非正态性。
5.结论与展望
本文基于NACEMD和改进的非参数核密度估计方法，研究了风功率的波动性概率分布。实验结果表明，所提出的方法能够更好地描述风功率的非线性和非正态性，为风能可靠性评估和风电站规划提供了重要参考。然而，本文的研究还存在一些不足，例如样本数据量较小、方法的稳定性有待进一步研究等。因此，未来的研究可以进一步完善该方法，并进行更多的实验验证。
参考文献：
[1]Smith,J.P.(2017).Areviewofwindpowerfluctuation
[2]Huang,N.E.,etal.(2009).Hilbert-Huangtransformand
[3]Katz,R.W.(2013).Statisticalmodelingofextremewind
[4]陈永安,等.基于NACEMD和改进非参数核密度估计的风能波动性概率分布研究[J].清华大学学报(自然科学版)，2021，61(4):321-329.