《Wind》：Towards Resilient Grid Integration of Wind Power: A Comparative Study of Nine Numerical Approaches Across Six Cities in Palestine
编辑推荐：
本文评估了巴勒斯坦伯利恒等六城市的风电潜力，利用九种数值方法（如MLM、EPF）拟合威布尔分布参数（形状因子k=1.27-1.96，尺度因子c=1.16-3.21 m/s），并通过RMSE、X2等统计工具验证。研究发现拉马拉年产能最高（123 kWh/m2），并探讨了低风速下小型风机（如5 kW）的技术经济可行性（回收期约11.6年），为脆弱电网的风电并网（如LVRT技术）提供了数据驱动框架。
- 1.
引言
全球电力能源危机在过去十年中已成为一个重大问题。许多政府致力于将风能和太阳能等可持续能源纳入电网。根据国际能源署（IEA）的研究，全球可再生能源产能预计在未来一年增长50%，未来五年增长75%（2400 GW）。IEA强调光伏和风能是最有前途和增长最快的领域，这得益于其具有竞争力的商业成本。全球风能市场预计每年增长8.8%。全球风能理事会（GWEC）的市场情报预测，新装机容量将在2025年超过之前的记录，达到138 GW。在当前政策下，预计今年和未来五年将新增982 GW容量，这意味着到2030年平均每年新增164 GW。
巴勒斯坦完全依赖邻国满足其化石燃料需求，超过三分之二的电力消费依赖进口。由于巴勒斯坦人口密度高和工业快速扩张，能源需求巨大，导致资源价格控制不合理。巴勒斯坦政府最近启动了多项投资可再生能源的举措，主要是太阳能和风能，并采取了旨在增加可持续能源资源使用的政策。这些行动是减少对邻国能源消费依赖的更广泛努力的一部分。风能是总装机容量年增长率增长最快的可持续能源之一。
启动风力发电项目需要仔细规划和彻底评估气象数据，以分析特定区域利用风能的潜力。近年来，利用风能作为减少电力进口和寻求可持续性的一种选择，在巴勒斯坦引起了越来越多的兴趣。先前的研究表明，巴勒斯坦对风能的兴趣日益增长，并为当前评估西岸六个城市风能潜力的研究奠定了基础。通过增强先前的研究并提供更详细和比较性的分析，本研究有助于促进可再生能源融入巴勒斯坦的能源结构。
这项研究旨在探索在该地区实施小型风力涡轮机的可行性。风力预测包括在潜在风电场址进行彻底调查，包括安装带有风速计的测量塔，以收集不同高度的风速和风向数据。这些测量对于评估风电场的发电潜力至关重要，需考虑涡轮机效率、电气基础设施、传输容量和当地能源需求等因素。
本研究使用概率分布函数（PDF）分析风数据，这将用于评估巴勒斯坦的风能生产。巴勒斯坦不稳定的政治和经济条件可能导致能源部门过时且增长极小。对实际风速的长期分析可以为风电可用性、经济可行性和风力涡轮机系统的技术设计提供有价值的见解。
威布尔PDF的形状（k）和尺度（c）参数已在全球许多地方的文献中进行了广泛研究。此外，在这种情况下已经成功测试了许多方法，以及每种方法在样本风数据分布和气象站位置方面的适用性。经验法（EM）由Justus等人提出，是一种利用数据平均值和标准差（SD）计算威布尔参数的方法。最大似然法（MLM）使用数值迭代方法来估计两个威布尔参数，由参考文献提出。图形法（GM）使用线性最小二乘回归来获得威布尔参数的最佳估计值，由参考文献提供。另一种方法，能量模式因子法（EPF），由参考文献提出，用于评估研究地点的可能风功率密度，同时考虑风速变化。此外，使用了许多统计分析来比较威布尔参数估计技术。
先前的研究检查了概率分布函数如何通过比较测量风速值与统计分布来表示观测风速的统计特征。威布尔分布函数是最常用的数学函数，为描述风速分布提供了最佳匹配。平均风速的直方图频率、日变化和风功率曲线可以总结特定地点的风速数据。PDF、累积分布函数（CDF）和风速日变化的统计特征可以导致针对目标地点实际风速数据量身定制的有效风力涡轮机系统。
巴勒斯坦政府积极促进可再生能源项目投资。然而，进行可再生能源资源（如风能）的分析研究和建模对于确保可再生能源投资的安全和盈利至关重要。文献强调了风评估和建模的特定地点性质，尽管全球有类似的研究。这表明在一个地点估计准确的威布尔参数可能不适用于其他地点。此外，基于先前的研究，本研究被认为是西岸长期风数据的首次分析。这项研究为风能潜在投资者提供了该地区风况的坚实基础和概览。
在过去的二三十年里，由于环境问题、能源安全和经济可持续性，出现了向可再生能源的能源转变。尽管有这些全球趋势，巴勒斯坦在开发可再生能源方面仍然面临挑战，受到地缘政治、经济和基础设施不安全的阻碍，这些不安全干扰了能源独立。此外，巴勒斯坦境内不规则的拓扑结构和分散的气候条件增加了风能潜力的可变性。因此，通过使用九种威布尔参数估计数值技术对巴勒斯坦六个城市进行全面的风能潜力分析，本研究解决了一个潜在的研究空白。它旨在提供每种方法的比较研究，并深入了解其在当地环境背景下的准确性和适用性。通过为风资源评估研究建立方法框架，本文旨在促进巴勒斯坦可再生能源项目的发展，作为该国能源可持续发展战略步骤。
- 2.
基于电网稳定性的风电并网增强
风能的间歇性和可变性对电网的安全性、可靠性和效率提出了重大挑战，特别是在像巴勒斯坦这样能源基础设施受限的地区。风能并网带来了技术问题，如电压波动、电力系统暂态、无功功率不平衡和谐波，这些在研究的六个巴勒斯坦城市（伯利恒、杰里科、杰宁、纳布卢斯、拉马拉和图勒凯尔姆）观测到的低平均风速（1.2-3.52 m/s）下加剧。这些挑战在巴勒斯坦至关重要，因为该国的能源部门严重依赖从以色列、约旦和埃及进口的电力，并面临阻碍电网现代化的政治和经济约束。
低电压穿越（LVRT）对于维持风电场稳定性并确保其在电压骤降期间保持与电网连接以防止停电至关重要。LVRT电压限值要求曲线和故障期间的无功电流注入如图所示。该图特别强调了德国公用事业运营商建立的电网规范，通常称为E.ON规范。风力涡轮机发电机必须在线电压保持在规定限值以上时，在电网骤降期间保持与公用事业网络连接。除了满足有功功率要求外，风能转换系统（WECS）还必须注入无功电流，同时确保不超过变流器的电流限值。这种无功功率注入有助于公用事业稳定电网电压。要注入的无功功率量取决于电网电压骤降的程度、骤降前存在的无功电流水平以及电网的电流额定值。根据图示，当检测到电压低于标称值的90%时，应激活LVRT能力。对于50%至90%的电压骤降，每1%的电压骤降应提供2%的无功电流。当电网电压下降50%时，WECS将提供100%的无功电流。WECS可以显著提高系统稳定性，特别是对于低和中压骤降，使其成为可靠风电并网的有前途的解决方案。在正常电网电压条件下（≥标称电压的90%），WECS以最大功率点跟踪（MPPT）模式运行，以从风中提取最大气动功率。
风能的波动性，如六个城市威布尔形状因子（k）范围从1.27到1.96所示，强调了对先进控制策略的需求。在巴勒斯坦，电网处理无功功率需求的能力有限，连接点频繁的电压骤降可能导致馈线调节中断和潜在的电压崩溃。这对于小型风力涡轮机尤其相关，由于它们适用于该地区的低风速分布（例如，1.8 m/s平均风速），本研究重点关注此类涡轮机。例如，拉马拉的高风速变异性（尺度因子c从2.7到3.2 m/s）增加了暂态扰动的风险，主功率控制（MPC）可以通过优化无功功率控制和电压调节来缓解。持续的研究对于使MPC适应小型系统至关重要，确保与巴勒斯坦受限电网环境的兼容性。
例如，西岸分散的电网和频繁的停电加剧了电压波动风险，特别是在像拉马拉这样风功率密度达到3077 W/m2的高潜力地区。为了解决这些问题，对电网基础设施的战略投资，如加强输电线路和部署电池存储，至关重要。
为了优化巴勒斯坦的风电并网，提出了以下针对该地区背景的行动：
评估资源可变性：本研究中使用九种数值方法估计威布尔参数的统计分析为模拟风速可变性提供了坚实的基础。准确预测风能生产，特别是在具有较高风能潜力的拉马拉和杰宁，可以为电网管理策略提供信息，以减轻电压波动和暂态。
检查灵活性：通过能源存储系统增强电网灵活性。对于小型涡轮机，电池存储可以缓冲间歇性输出，而MPC可以优化无功功率控制，降低风速突然变化期间电压崩溃的风险。
检查输电线路改进：针对巴勒斯坦老化的输电基础设施进行有针对性的升级，以适应新的可再生能源项目。加强像拉马拉这样的高潜力地区的线路可以促进小型风电场的并网，确保电力高效流向本地消费者。
认识可靠性挑战：结合本研究风速数据的场景驱动分析可以识别与增加风电渗透率相关的可靠性问题。
可扩展性是巴勒斯坦未来能源战略的关键考虑因素。虽然本研究专注于小型涡轮机，但增加风电渗透率以满足由人口密度和工业扩张驱动的增长需求将需要可扩展的电网稳定性解决方案。
本研究的结果强调了小型风力涡轮机为能源安全做出贡献的潜力，特别是在拉马拉和杰宁。通过将这些努力与先进的电网稳定性解决方案（如MPC）、战略基础设施升级和混合系统集成相结合，巴勒斯坦可以迈向可持续、有弹性的能源未来。
- 3.
评估风资源的全面方法：威布尔参数估计和统计验证
在评估的九种数值方法中，MLM和EPF在所有城市中 consistently 显示出高准确性。方法的不同性能可能与每个城市独特的风速分布有关，这影响了威布尔拟合的随机性。这项评估阐明了在巴勒斯坦不同地区估计风能的首选方法。
该研究收集了西岸六个城市的平均风速数据，并使用统计分析工具评估效率、误差百分比和实际风速数据。
3.1. 实验设置和数据收集
本研究中使用的风速数据来自巴勒斯坦气象部门。测量设置如图所示，其中风速监测器通常安装在大约10米的高度。数据收集地点在西岸，巴勒斯坦，覆盖六个目标城市。表1给出了本研究中使用的每个气象站的具体地理坐标（纬度和经度）。
图6显示，拉马拉 consistently 经历最高的月平均风速，在6月至8月期间达到峰值3.37 m/s，而杰里科和图勒凯尔姆全年平均风速最低（1.1-1.46 m/s）。纳布卢斯和杰宁显示出中等且相对稳定的风速（1.5-2 m/s），杰宁在峰值时达到2.38 m/s。这些趋势表明拉马拉是最有前途的风能场地，而杰里科和图勒凯尔姆由于持续低风速而不太合适。
在图7中，拉马拉市记录了最高风速，其次是杰宁市。最大风速从1月到4月以及从9月到12月波动。最大风速的峰值发生在3月，两个城市都如此，拉马拉市经历了最高的峰值风速。
风向是研究风力发电的关键因素。它有助于通过评估风能潜力来确定最佳位置。风速方向对于最大化风力发电能源产量至关重要。通过安装与风速方向一致的风能转换系统，可以实现最高的功率输出。检查了风速的频率分布以确定风吹向特定方向的持续时间在六个城市中。
图8至图19展示了七年期间的月度风玫瑰图。结果表明，在1月、2月和3月，盛行风向主要来自西和西北。从4月到10月，风发生的最高频率 consistently 来自西北，贯穿所有七年的记录数据。在11月和12月，拉马拉市的主导风向主要转向东和东南，尽管也观察到来自西、西南和西北的风。
图20说明了拉马拉的风玫瑰，代表了不同风速下的平均风速分布。风玫瑰显示了来自十六个基本方向的风的发生。拉马拉的主要风向来自东、东北和东南。此外，该图强调来自西、西南和西北的风构成了主要的流动模式，占总风发生的78.6%。
3.2. 风功率密度估计
风功率密度指标严重依赖于风速信息评估。为了估算在特定地点可以捕获的潜在风能，有两种主要方法可用。第一种方法涉及利用频率分布函数，特别是双参数威布尔方法。第二种方法涉及根据气象站记录的平均风速计算可用功率。这被认为是根据实际数据确定输出能量的直接有效方法。对于本研究，风功率评估专门使用威布尔分布。选择威布尔PDF来说明风速分布并计算风功率密度。估算过程有几个目的，包括追溯识别历史条件、预测特定地点的未来发电量以及预测跨风力涡轮机电网的发电量。
3.3. 威布尔参数计算
特定区域的风能潜力由一个称为威布尔PDF的随机变量表征。威布尔曲线的形状因子（k）和尺度因子（c）基于两个主要参数确定，这两个参数通常用于统计分析。为了使用它们，需要获得风速数据的时间序列记录。威布尔PDF f(ν) 和CDF F(ν) 可用于模拟风速数据。PDF的积分被计算以获得CDF，最终使用以下方程计算：F(ν) = 1 - exp[-(ν/c)^k]。概率函数推导表示为：f(ν) = dF(ν)/dν = k (ν^(k-1)/c^k) exp[-(ν/c)^k]，其中ν是平均风速（m/s）。参数k表示风速概率分布的宽度或特定区域风概率分布的峰值。另一方面，参数c表示风概率分布的横坐标尺度，指示特定地点的风速。
统计模型已被青睐并用于预测风速分布。这些模型提供关于特定地点可能存在的本地潜力的深入细节。选择适当的PDF对于维持风速分布的长期益处至关重要。参数化风资源分布以发现最佳拟合可能使估计过程更具挑战性，特别是在风速分布变化很大的情况下。为了确定哪种统计分布最准确地表示风况，各种概率函数与风速数据相结合。研究人员得出结论，威布尔PDF可用于表征特定风况中的风变化，因为其准确性水平足够。此外，它可能提供不同海拔高度风频率分布的真实表示。因此，研究风速的统计特征对于计算能量输出至关重要。威布尔PDF通常被认为是风速数据分析的统计分布，因为其高精度和易于应用。威布尔PDF中使用的两个主要变量是无量纲形状参数（k）和单位为m/s的尺度参数（c），它们公平准确地反映了日平均风速。这些变量证明了在特定地理区域风速的准确有效概率模型。分析了以下九种数值技术以找到k和c的理想值：
矩量法（MM）：利用MM方法是获得威布尔参数的高效策略。一阶矩与原点相关，而二阶矩与均值相关。矩是计算参数k和c的基础。MM高效且直接，适用于快速估计，但可能对偏斜数据精度较低。
经验法（EM）或标准差法（STDM）：经验法提出了一种直接实用的解决方案，仅需要知道平均风速和标准差，但可能对异常值敏感。
最大似然法（MLM）：用于寻找风速信息的研究中。参数k和c通过一组关联方程获得。它高度准确且稳健，特别是对于大型数据集和可变风况，但需要迭代计算。
修正最大似然法（MMLM）：MMLM仅当风速数据以频率分布形式呈现时才能应用。它涉及多次迭代来计算威布尔参数。
第二修正最大似然法（SMMLM）：SMMLM消除了形状参数迭代估计的需要，并且不需要任何迭代或数据排序。MMLM和SMMLM对于
