用“刚体定轴转动定律”来研究风力发电机的功率曲线，属于“0-1”创新吗？ 感谢您的指教！ 风力发电机机械惯性的作用 （张玺硕士学位论文，2015） 用“刚体定轴转动定律”来研究风力发电机的功率曲线，我们一直未见到他人的相同或类似文献。 2015年12月张玺同学的硕士学位论文《冬季风、夏季风性质差异对风电预测的影响》，第5.5节“风力发电机机械惯性的影响及风电功率预测的提高”已经从原理上基本上说清楚了。 2016-02-24的中国科学院科学智慧火花《计及风力发电机机械惯性的更精确“风速-功率”关系》，做了进一步的直观解释。 （1）张玺同学的硕士学位论文，封皮。 （2）第40页截图。 （3）第41页截图。 水平轴风力发电机“风速-出力”关系（功率曲线）散点图的分散性，成因是多样的。基本上可以分成两大类，即“风”（风速、风速的变化、风向及其变化、风切变、湍流，尾流，空气密度，地形，等），以及“风机”（偏航角、桨距角、各种控制的死区，机械惯性，塔影效应、叶片的变形、风对叶片和风塔的压力；限制出力，等）多种具体因素引起。其中一个确定型的作用，即风机的机械惯性引起的叶片转速和大自然风速的差异。这种差异有两种基本的成因：出力消耗的能量，以及叶片和发电机转子、齿轮变速等物理学的机械惯性引起的储能。 从能量过程看：叶片吸收的风能 = 出力 + 叶片等的机械储能 + 损耗。设计合理的风机，各种损耗的比重并不太大，因此有：叶片吸收的风能 ≈ 出力 + 叶片等的机械储能。 可见，降低叶片等的机械储能（机械转动惯量），是有利于降低“风速-出力”分散性的机理性方法。具体些，就是叶片“降低重量、几何形状矮胖、增大迎风面积”，以及发电机“转子几何形状要细长（降低机械转动惯量）”。现在水平轴风机的叶片细长，“矮胖”的意思就是叶片变短、变宽。 此外，降低叶片的重量，还可以提高轴承的寿命，降低“切入风速”等。是低风速风机设计应该考虑的因素之一。 “刚体定轴转动定律”，他人主要用于风机的控制方面。 未见到用于功率曲线的研究。 我国学者叶小岭、杨茂等老师，考虑了机械惯性以提高出力预测，但基本上都属于“数理统计学”类型的研究。按照杨茂老师2018年的综述文献《风电机组风速一功率特性曲线建模研究综述》等可见，国际范围研究功率曲线几乎都集中在数据分析和智能挖掘方面。因此请教：我们的机理性研究，是否属于国际范围“0-1”性的原始创新？ 参考文献： 乔颖，鲁宗相，闵勇．提高风电功率预测精度的方法 ．电网技术，2017，41(10)：3261-3269． 杨茂，杨琼琼．风电机组风速-功率特性曲线建模研究综述 ．电力自动化设备，2018，38(2)：34-43． 叶小岭，陈浩，郭晓杰，等．基于风速升降特征的短期风电功率预测 ．电力系统保护与控制，2016，44(19): 56-62． 杨茂，翟冠强，苏欣．基于风特征分析的风电机组异常数据识别算法 ．中国电机工程学报，2017，A1：144-151． LydiaM, Kumar S S, Selvakumar A I, et al. A comprehensive review on wind turbine power curve modeling techniques ．Renewable Sustainable Energy ReviewS，2014，30：452-460. Carrillo C, Montano A F O, Cidras J, Diaz-Dorado E. Review of power curve modelling for wind turbines . Renewable Sustainable Energy Reviews, 2013, 21: 572-581. Pandit R K, Infield D, Kolios A. Comparison of advanced non-parametric models for wind turbine power curves . IET Renewable Power Generation, 2019, 13(9): 1503-1510. Dongre B, Pateriya R K. Power curve model classification to estimate wind turbine power output . Wind Engineering, 2019, 43(3): 213-224. 相关资料： 冬季风、夏季风性质差异对风电预测的影响 . 张玺，天津大学，硕士，2015年12月． http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10056-1017057645.htm 2016-02-24，计及风力发电机机械惯性的更精确“风速-功率”关系，杨正瓴，中国科学院科学智慧火花． http://idea.cas.cn/viewdoc.action?docid=45013 杨正瓴，刘仍祥，李真真. 基于季风和大气压分布的我国风电功率预测研究（Survey on China wind power prediction based on monsoons and atmospheric pressure distribution） . 分布式能源（Distributed Energy）, 2018, 3(2): 29-38. http://der.tsinghuajournals.com/CN/Y2018/V3/I2/29 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-FBNY201802005.htm 相关链接： 2019-12-30，为了我的国（2019献计：低风速风机叶片） http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1212051.html 2020-01-02，2019年小结（真傻） http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1212599.html 2019-12-07，《科学网》博克第 12 年开始！（俺在科学网开始第12年） http://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1209120.html 感谢您的指教！ 感谢您指正以上任何错误！ 感谢您提供更多的相关资料！
风力发电机的 风速 、风向、 功率 3 个对应时间的 时间序列 一般认为，风速和风向（主要是风速）产生了风力发电机的有功功率输出。实际测量得到的风力发电 机的“风速-功率”关系 图，是具有分散性的一个带子。如下面图片 ： （1）“风速-功率”关系，2015 IEEE，Pai Li，Fig.4 （2）“风速-功率”关系，2015 PNAS，Lee M. Miller，Fig.2.(A) （3）“风速-功率”关系，2014 Lawrence，Wayne Miller，第 4 幅图 我想知道这些带子里有没有进一步的规律性，所以想找到 相同时间点 的测量得到的 风速 、 风向 、 功率 的3个时间序列 。希望时间分辨率小于1分钟的水平（ time resolution ≤ 1 min）。风速变化范围最好能够达到 0~16m/s。 即如下面2个图片所示的数据。 哪有如下两图所示的 相同时间采样 得到的 风速 、 功率 实测数据？ （4）赵瑜，等人，2013，图2 某风场日风速曲线 （5）赵瑜，等人，2013，图3 某风场单台风机日输出功率曲线 相关链接： 赵瑜，周玮，于芃，等．风电有功波动功率调节控制研究 ．中国电机工程学报，2013，33(13)：85-91 http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-ZGDC201313013.htm Li Pai, Guan Xiaohong, Wu Jiang, et al. Modeling dynamic spatial correlations of geographically distributed wind farms and constructing ellipsoidal uncertainty sets for optimization-based generation scheduling . IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2015, 6(4): 1594-1605. Miller L M, Brunsell N A, Mechem D B, et al. Two methods for estimating limits to large-scale wind power generation . Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2015, 112(36): 11169-11174. http://www.pnas.org/content/112/36/11169.full Lawrence Livermore National Laboratory, Arnie Heller, april 2014, Predicting Wind Power with Greater Accuracy Researchers are combining fieldwork, advanced simulation, and statistical analysis to help wind farm and electric power grid operators. https://str.llnl.gov/april-2014/miller Wind turbine manufacturers typically provide operators with a simple “power curve,” which shows power from the turbine as primarily the cube of hub-height wind speed. However, Livermore researchers are showing that power curves frequently err by ± 20 percent of actual power output, as seen in this plot of observed power versus wind speed at a northern California wind farm. The color map relates atmospheric stability conditions to reported power-output observations. Eastern Wind Dataset http://www.nrel.gov/electricity/transmission/eastern_wind_methodology.html The Eastern Wind Dataset contains modeled wind farm data points for the eastern United States for 2004, 2005, and 2006. It is intended for use by energy professionals such as transmission planners, utility planners, project developers, and university researchers who perform wind integration studies and estimate power production from hypothetical wind plan. 感谢您的指教！ 感谢您指正以上任何错误！
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