随着风电穿透功率的不断上升，风电接入对电网稳定性的影响不可忽视。不同于传统的同步发电机出力稳定，风力发电机的风速变化会导致功率输出的随机性和波动性，进而对电力系统稳定运行产生影响。因此建立更加精确的风速模型具有重大意义[1-3]。

当前阶段的风速概率模型主要包括伽马模型、对数正态模型、瑞利模型、Burr模型以及双参数威布尔模型，其中威布尔模型能够很好地拟合常规风速，应用比较普遍，本文采用工程上普遍应用的双参数威布尔分布模型。

空间上相邻风电场风速变化的相关性导致其功率输出密切关联[4]，某些风电场的年平均相关系数甚至超过0.9[5]，因此需要对相邻风电场的风速相关关系加以考虑，以往的研究大多忽略这一点[6-7]。部分文献虽然考虑了相关性，但只针对两个风电场[8]，无法推广到多风电场情况。目前，研究多风电场风速相关性的方法主要包括Copula理论分析法、等概率逆变换法和风速序列时移法。文献[9]利用Nataf等概率密度逆变换方法和风机的负威布尔分布，分析风速相关性对最优潮流中各项指标的影响。文献[10]采用Copula函数研究多风电场的相关风速，搭建不确定性最优潮流模型并将随机模拟技术引入粒子群算法进行优化求解。文献[11]建立了风速的自回归滑动平均模型并引入时移技术，研究风速相关性与电压波动越限，风电场容量和无功补偿量确定之间的关系。上述研究中，Nataf逆变换法使用较多，但大多是利用Cholesky方法对相关系数矩阵分解后进行Nataf逆变换[12-14]。如果相关系数矩阵维数较高，Cholesky分解过程复杂[15]，且分解过程的开方运算容易损失精度。

播种期和施肥对燕麦干物质积累及经济产量的影响…………… 高欣梅，高前慧，温 丽，冷庭瑞，孙乌日娜，福 英，王 崴（10）

对于含风电场电网静态电压稳定分析，目前使用较多的方法为曲线分析法和指标分析法。曲线分析法主要包括PU曲线法和UQ曲线法；指标分析法根据某些指标衡量电压静态稳定程度，如文献[16]通过定义节点薄弱程度指标研究风电容量对电网静态电压稳定的影响。

新型相关风速产生方法步骤如下。

1　传统相关风速产生方法

1.1　相关系数矩阵

在风速的概率分布模型中，不同地区风速相关性通常由相关系数矩阵表示。

定义n个随机变量X1,X2,…,Xn，其相关性因数矩阵CX可表示为

式中：ρij为Xi与 Xj之间的相关系数；σi、σj分别为Xi、Xj的标准差。

1.2　双参数威布尔分布

本文采用双参数的威布尔分布风速概率模型，其表达式为

完善林业执法体系是加强林业管理的需要。乡、县基层林业工作站设在林业主管部门。所开展的工作由主管部门规划，由执法部门监督和管理，确保执法人员严格按照有关规定开展工作，杜绝贿赂行为。经济惩罚只是罪犯思想教育的一种手段。

式中：c、k分别为威布尔尺度参数和形状参数；vref为参考风速。

1.3　Nataf变换

已知风速概率密度分布函数和相关系数矩阵，无法直接得到符合其相关性的风速序列，需要先根据等概率密度原则，将初始空间变换到独立标准正态变量空间，所用变换方法称为Nataf变换理论[17]。

引入标准正态分布的随机变量Z1,Z2,…,Zn，其满足Zk=Φ-1[Fk(Xk)],k=1,2,…,n，其中Φ()为标准正态分布的累计概率密度函数，Z1,Z2,…,Zn的相关系数矩阵CZ可以表示为

第二就是人才。夏辉、DHL、新邦都有很多的优秀人才，优秀的人才会带来技术的发展和团队管理的提升，顺丰在发展，自然要广招天下人才为自己所用，所以被收购的企业对团队都成编制的留下而并没有打散。

风速的不确定性造成输出功率出力不稳定，进一步使电力系统的电压稳定性受到影响，同一地区多风电场风速的相关性则增大了其影响程度。本文提出一种考虑风速相关性和波动性的多风电场电力系统静态电压分析方法，应用蒙特卡罗抽样模拟风速的波动性，应用改进的PS算法产生相关风速序列，根据风速功率关系计算各个风电场功率输出，在此基础上得到新的雅可比矩阵，并对其进行奇异值分解，确定多风电场电力系统静态电压稳定程度。

当前，在保险公司内部财务控制管理方面还存在着不少的问题，集中表现为：保险公司内部财务控制理念相对落后，在内部财务控制的风险防范意识较为淡薄，在保险公司的内部财务控制方面也缺少必要的监督以及评价管理体系，造成了保险公司财务管理中出现了不少的问题。因此，对于保险公司内部财务控制的开展实施，应该重点在以下几方面采取相应措施：

式中，μi、μj分别为随机变量Xi、Xj的数学期望。

从上述分析可以得出，在已知系统中风电场威布尔参数及风速相关系数的前提下，根据式（4）～式（6）能够求得风速样本在独立标准正态变量空间下的相关系数矩阵CZ。

后一类综合类院校的旅游酒店管理专业实训基地大多数还停留在技能训练层面，少部分达到生产性层面，极少做到运营类层面。

将计算结果CX,PS、CX,CH对比CX进行误差计算，可以得出，与Cholesky分解法所得风速相关系数的平均误差6.4%相比，改进PS算法误差下降到不足3%。可见本文提出改进PS算法可以更加精确地模拟多风电场相关风速。

1.4　传统Cholesky分解法获得相关正态变量

传统相关风速产生方法中，产生正态分布样本Z需要对相关系数矩阵CZ进行Cholesky分解，可以表示为

式中：Z为相关正态变量矩阵；Y为独立标准正态变量矩阵；B为下三角矩阵，CZ=BBT。

我国是一个农业大国，农村经济是国家经济发展的主体。将信息手段应用在经济发展中，能有效地提高农村经济的发展，为经济的发展与改革提供技术支持。农村经济管理水平的提升，对拉动其他产业发展起到促进作用。因此，农村经济管理信息化是经济发展的必然要求[2]。

Cholesky分解过程如下。

（1）矩阵B第1列元素的计算公式为

（2）矩阵B其余列元素的计算公式为

由上述分析可知，Cholesky分解法产生相关正态变量的复杂度较高，尤其是CZ维数很大时，计算往往需要较长时间，并且分解过程中有多次开方运算，在迭代运算中不断损失精度，产生不可忽略的误差。

在生物教学中，针对于教材中的知识，教师大都只是针对教材内容进行理论的讲解，而并没有进行真实的教学演练，这不但不能激发学生的学习兴趣，而学生对于相关内容的理解也只是在一知半解的程度。尤其针对于一些急救知识的教学，教师更要给予重视，从而加强影响学生的学习态度。

2　基于改进PS算法产生相关风速

2.1　相关风速产生方法

改进PS算法在保持传统PS算法生成相关正态变量计算简便、误差较小等优点的同时，解决了其均值决定方差的缺点，比Cholesky分解法更适合生成相关正态变量，进而生成相关风速序列。

[5]于大洋，韩学山，梁军，等（Yu Dayang，Han Xueshan，Li⁃ang Jun，et al）.基于NASA地球观测数据库的区域风电功率波动特性分析（Study on profiling of China’s region⁃al wind power fluctuation using GEOS-5 data assimilation system of national aeronautics and space administration for America）[J].电力系统自动化（Automation of Elec⁃tric Power Systems），2011，35（5）：77-81．

步骤1　令l=1，用k个点表示所要生成的k个随机变量。计算α1ij= ρijσiσj，1≤ i,j≤ k，当αij＞ 0则连接i、j两点。

步骤2　令其中βl表示第l次迭代中对应最小αij的连接，r和s表示βl对应的连接点。

步骤3　令Sl={　}r,s,同时连接r和s的点 。其中Sl表示βl对应的所有r和s的集合。

步骤4　若则去掉i、j两点连接；若对任意的，则转到步骤5；若不全为0，则l=l+1，返回步骤2。αl+1ij可以表示为

步骤5　若αij＜ 0，则计算失败；若 αij＞0，则可以得出矩阵T=[Til]k×τ，矩阵T元素计算公式为

式中，τ为迭代次数。

(一)调整后的税后净营业利润是以经济利润概念为基础，对不符合这一理念的因素都要剔除，对于不同行业差异导致对经济利润的理解不同进而调整因素不同，影响到调整后的结果。

步骤6　经过上述5个步骤产生了独立的随机变量 X1(β1),X2(β2),…,Xτ(βτ)，经过变换 Y=TX，

我国粮食产量的统计范围主要随着“粮食”这一统计概念的变化而相应调整。①现行统计口径基本沿袭了20世纪60年代确立的标准，即谷物、豆类、薯类合并统计为粮食。这一统计口径源自新中国成立初为确保低水平“粮食安全”而提出的广义粮食概念。20世纪末，我国粮食供给实现了由长期短缺转变为总量平衡、丰年有余的历史性跨越，现行粮食统计口径已不再适应时代的变化发展，主要体现为以下几方面问题。

2.1.3　城市空间重心指数　城市空间重心指数是描述城市空间分布的一个重要指标，可通过对城市建成区几何中心的坐标值加权平均获得，公式为

步骤7　利用变换Z=Y+μ，那么Z就是所要求的相关正态分布变量。

步骤8　对所产生的正态变量Z进行数据抽样，对风速数据序列进行等概率变换为符合威布尔分布的相关风速序列。

2.2　实例分析

以4个风速相关风电场为例，对比两种产生相关风速方法（改进PS算法和Cholesky分解法）的精确度。

其中可以产生相关正态分布的k维变量Y，服从N(0,σ2)，相关系数矩阵为[ρij]k×k，i,j=1,2,…,k。

各风电场风速概率密度函数均满足威布尔分布，为简单起见，将4个区域的风速分布的威布尔尺度因数设定为12 m/s，威布尔形状因数为2，用矩阵CX表示这些风电场的相关关系，计算结果为

本文提出一种计及风速相关性的多风电场电力系统电压稳定分析方法，将所需要的符合威布尔分布的相关矩阵变换为标准正态空间中的相关系数矩阵，应用改进帕克-希恩PS（Park-Shin）算法产生符合该相关系数矩阵的变量，然后利用等概率变换法转换为符合威布尔分布变量。这里所产生的相关风速序列比克劳德分解法误差更小，更加符合实际，且计算过程更加简便。以某局域电网为例，应用该相关风速产生方法分析风速相关性对电网电压静态稳定的影响。

步骤1　根据式（4）～式（6）可得对应标准正态变量相关系数矩阵CZ为

步骤2　根据第2.1小节改进PS算法的步骤1～步骤5以及相关系数矩阵CZ得对应的独立正态分布变量X1(β1),X2(β2),…,X9(β9)以及9个变量的相关关系矩阵T为

步骤1～步骤5的具体过程如图1所示。

图1　PS算法图解 Fig.1　Diagram of PS algorithm

根据第2.1节的步骤6、步骤7以及Xi(βi)与矩阵T可以获得满足CZ的相关标准正态变量。

步骤3　根据第2.1节的步骤8求得符合威布尔分布的相关风速数据。通过式（1）和式（2）计算相关系数矩阵，计算结果为

传统方法依靠Cholesky分解法产生相关矩阵，方法如式（7）～式（11）所示，计算结果为

根据CZ构造出满足相关关系的标准正态分布变量Z，抽样得到Z数据，进行Nataf等概率逆变换可以得到威布尔分布空间相关风速数据。通过CZ构造相关正态变量是重要一步，在传统方法中，往往采用Cholesky分解法来获得相关正态变量。

3　基于新型风速产生方法的电压稳定分析

式中，T(ρij)由 Xi、Xj的分布决定。当Xi、Xj符合正态分布时，T(ρij)=1；当 Xi、Xj为威布尔分布时，T(ρij)满足的关系[18]为

3.1　风速功率关系

风机输出功率会受到风速影响[18-19]，可以表示为

式中：PE为风机输出功率；vin为切入风速；vout为切出风速；vn为额定风速；Pn为额定功率；η为机械能转换为电能的效率；Cp为风能转换为机械能的利用系数；ρ为空气密度，kg/m3；A为叶片扫掠面积，m2。根据风速功率关系可以确定各风机出力，进而进行下面的电压静态稳定分析。

3.2　基于新型风速产生的电力系统电压稳定研究

根据第3.1节确定的各风机输出功率并进行计算，求取雅可比矩阵并进行奇异值分解，可表示为

式中：m为节点数（不包括PV节点和平衡节点）；2m为雅可比矩阵的阶数；λi为第i阶奇异值；vi、ui为左右特征向量。代入潮流的线性化形式可得

式中：ΔPm×1为各节点有功出力变化量；ΔQm×1为各节点无功出力变化量；Δθm×1为各节点电压角度变化量；ΔUm×1为各节点电压幅值变化量；U2m×1为左特征向量；VT2m×1为右特征向量。

式（17）可变换为

由式（18）可以看出，若存在奇异值在0附近，即使是非常小的功率变化都可能引起状态向量较大的变化。因此，以最小奇异值为指标能够反映系统的静态稳定裕度，考虑风速相关性的电压静态稳定分析流程见图2。

图2　考虑风速相关性的电压静态稳定分析流程 Fig.2　Flow chart of static voltage stability analysis considering the correlation of wind speed

4　算例分析

4.1　系统接线

为验证理论分析的正确性，现对某37节点电网进行仿真分析，该电网结构如图3所示，系统总负荷为1 336 MW，电压为220 kV和66 kV。系统包含4个风电场和9台火力发电机组，其中4个风电场的机组总装机容量达137 MW，功率因数均设定为1。其余参数为：c=12 m/s，k=2，vin=4 m/s，vout=25 m/s，vn=13 m/s，ρ=1.2 kg/m3。

图3　地区电网模型 Fig.3　Regional power grid model

4.2　仿真分析

考察模型中不同区域风速相关系数为0、部分相关（如式（13）所示）和相关系数为1，3种情况下系统的电压稳定情况。使用蒙特卡罗方法获得风速样本，按照图2所示流程计算得到最小奇异值，经过4 000次计算仿真求取均值结果如图4所示。

图4　不同情况下的最小奇异值 Fig.4　Minimum singular value in different cases

从图4中可以看出，在不同风机容量下，相关性越大，最小奇异均值越小。这说明相邻风电场的风速相关性数值越大，系统的静态电压稳定性相对更差，且随着所研究电网中风机容量的增加，风速相关性会更大程度地决定电网电压静态稳定。

为分析其机理，本文对不同风速相关性下最小奇异值的概率密度分布进行了仿真研究。在风机接入总容量为初始容量的4倍，功率因数为0.98时，仿真3种情况下最小奇异值的概率密度分布，如图5所示。

从图5可以看出，风速矩阵相关系数为0时，最小奇异值的分布集中在0.96附近。而当相关性不断增大时，概率分布更为均匀，且向左偏移；在风速完全相关后，曲线在两侧形成了峰，这意味着风速相关性增强了最小奇异值出现在较小区域的概率，即增加了电压稳定性比较差的概率。

图5　不同风速相关系数下最小奇异均值概率密度分布 Fig.5　Probability density distribution of mean of minimum singular value under different correlations of wind velocity

上述结果诠释了风速相关性增强会使系统电压失稳的原因。风速相关性越大，相邻风电场之间的功率输出的相关性也越大，进而导致其整体出力波动性更大，从而对电网的静态电压稳定性造成了更大冲击。

5　结语

本文提出了基于改进PS算法生成相关正态变量的新型相关风速序列产生方法，与传统方法相比，该方法避免了Cholesky分解法复杂的开方和迭代过程，简化了计算，产生样本的相关性误差更小，该方法可以更好地模拟相邻多风电场的相关风速。本文还提出一种考虑风速相关性和波动性的多风电场静态电压分析方法，将基于改进PS算法和蒙特卡罗抽样产生随机相关风速的方法与基于奇异值分解分析电压静态稳定的方法结合，并将该方法应用在某区域电网进行仿真分析。结果表明，风速相关性导致电网中的风电场功率波动情况趋于一致，容易产生更剧烈的功率不平衡，从而降低了系统电压稳定性。因此将风机接入风速相关性弱的地区更有利于电网的运行稳定。

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该场地目前所处位置为中山斜坡地带，地势较缓降；场地岩溶强发育，除此外无滑坡、崩塌、泥石流等不良地质现象；场地稳定性较好，地震设防烈度为6度区；地下水不发育。在做好岩溶的治理后，适宜拟建建筑物的修建。

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假设要生成k维相关正态分布的随机变量，已给定均值为μ =(μ1,μ2,⋅⋅⋅,μk)T，对应的方差为所得非负的相关系数矩阵为[ρij]k×k,i,j=1,2,…,k，可以根据下列算法得到相关正态变量数据。

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2018年，正值依波成立27周年。在风云变幻的市场环境下，依波秉承“精艺开启优雅生活”的品牌理念，以精品战略为核心，以提升顾客体验为动力，以品牌文化为后盾，以技术创新为手段，全面提升自身的品牌形象和综合竞争力。2018年，依波连续四年登榜亚洲品牌500强、连续十五年入选中国500最具价值品牌榜，品牌价值突破111.95亿元。

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刮泥装置包括驱动马达、牵引绳和刮泥机构.驱动装置通过牵引绳拖动刮泥机构,在调蓄池蓄水状态下无扰动地将池底沉积的淤泥汇集到集泥槽;牵引绳和刮泥机构材质选用304不锈钢,刮泥板选用耐磨树脂材料,以利于减小池底廊道和刮泥板的磨损.池中传动部分滚轮均采用高强度尼龙材料.根据一次降雨汇集淤泥厚度30 cm淤泥厚度,设置刮泥板高度1.2 m,刮泥板宽度与池底廊道宽度一致,刮泥板宽度5 m.刮泥速度2 m/min.驱动装置采用电动机带动涡轮蜗杆机构,采用摩擦离合器结合形式,由驱动装置带动刮泥机构在调蓄池中循环转动,将池底淤泥汇集到集泥槽.

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