36、中国风能与可再生能源利用分析及历史城区空间重构探讨

中国风能与可再生能源利用分析及历史城区空间重构探讨

中国风能资源分布与装机容量

中国内陆丰富的风能资源主要集中在“三北”地区(东北、华北和西北),如内蒙古、新疆和东北三省。以下是部分风能资源丰富省份的具体数据:
| 地区 | 风能资源(万千瓦) | 地区 | 风能资源(万千瓦) |
| — | — | — | — |
| 内蒙古 | 6178 | 山东 | 394 |
| 新疆 | 3433 | 江西 | 293 |
| 黑龙江 | 1723 | 江苏 | 238 |
| 甘肃 | 1143 | 广东 | 195 |
| 吉林 | 638 | 浙江 | 164 |
| 河北 | 612 | 福建 | 137 |
| 辽宁 | 606 | 海南 | 64 |
数据来源:中国气象局

从风电装机容量来看,截至2020年底,内蒙古、新疆和河北是装机风电超过2000万千瓦的前十省份。此外,云南装机容量约900万千瓦,广东(陆地)约600万千瓦。相比之下,西藏、重庆、海南、北京和天津的风电装机容量非常少。

典型省份的风力发电情况
  1. 风能最大日小时利用率分析

    • 云南、内蒙古东部、辽宁和江苏的风能年平均最大日小时利用率接近50%,广东最低,年平均最大日小时利用率为39.6%。与太阳能相比,风能整体利用率较低,弃风现象比弃光更严重,特别是在甘肃、新疆、浙江、江西、山东和广东。
    • 从标准差来看,云南的风能利用率波动较大,新疆和甘肃的风能利用率波动较

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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