风电的Weibull分布及光电的Beta分布组合研究（Matlab代码实现）
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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
1.1 风速概率分布
1.2 风电功率概率分布
1.3 光照强度分布特性
1.4 Beta 分布的定义和性质
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码实现
💥1 概述
风力发电是近年来发展最快的新能源发电技术，但由于自身的随机性和间歇性，大 规 模 风 电 并
网对电力系统的运行造成许多不利影响。因此，风功率预测成为了电力部门广泛采用的技术手段。然而，当前的预测方法并不能给出精确的结果，只 有对预测误差建立准确的概率模型才能帮助系统更加有效地运行［1］。目前，已经有很多建立风电功率预测误差模型的研究成果。
太阳能是世界公认的清洁性能源，其不仅具有较大的应用价值，而且具有环保性的显著特点，随着太阳能光伏发电技术的普及，得到了大众一致的认可与好评。目前，我国太阳能光伏发电技术仍然维持清洁性、可持续发展性和环保性等优势，并在此基础之上，侧重于提高太阳能光伏能源的利用效率。如此，便可在一定程度上起到保护环境并获得能源的目的，赋予自然资源足够的生命活力，促进我国经济可持续发展。
1.1 风速概率分布
风速概率分布的模拟模型有很多，有 Weibull分布、瑞利分布、对数正态分布等，其 中 Weibull
分布模型最适合模拟实际风速。 设风速概率分布服从 Weibull 分布，其概率密度函数为
1.2 风电功率概率分布
忽略电气损耗和风电场尾流等因素对风电场的影响， 风电机组输出功率与风速之间的近似函数关系为
1.3 光照强度分布特性
光伏发电机组产生的有功功率通常取决于光伏发电机组所在位置的光强。为了获得更精确的概率分布特性,采用有效的方法对测量的光强数据进行拟合是非常重要的。
1.4 Beta 分布的定义和性质
小，曲线呈现有较大方差的钟形曲线。参数 a 和 b 取不同值时，Beta 分布呈现出不同的
形状。图 1 显示了四个典型参数的分布曲线，显然，不同参数的 Beta 分布曲线差异较大。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
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[1]杨三根,陈峦,曹瓅月,韩小军.基于风速Weibull分布的电力系统备用容量优化模型[J].可再生能源,2013,31(10):49-52.DOI:10.13941/j.cnki.21-1469/tk.2013.10.023.
[1]杨宏,闫玉杰,王瑜.Beta分布在风电预测误差模型中的适用性[J].电测与仪表,2020,57(11):37-41+48.DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2020.11.006.
[3]姚亚军.太阳能光伏发电技术的应用研究[J].科技创新与应用,2022,12(36):181-184.DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2022.36.041.