基于数字信号处理的风电功率日周期性研究

《基于数字信号处理的风电功率日周期性研究(共6页)》是一篇探讨风电功率在一天内变化规律的研究论文。文章通过数字信号处理技术，对风电场输出功率的时间序列数据进行分析，旨在揭示其日周期性特征。研究内容涵盖了风电功率的采集、预处理、频谱分析以及周期性成分的提取。

在风电功率预测和电网调度中，了解风力发电的周期性变化具有重要意义。由于风速受多种因素影响，风电功率呈现出较强的波动性和不确定性。然而，在一定时间内，如一天之内，风电功率往往表现出一定的周期性特征，这种特征可能与当地的气候条件、地理环境以及风资源分布有关。

该研究利用数字信号处理方法，如傅里叶变换、小波分析等，对风电功率数据进行深入分析，以识别其主要周期成分。通过对不同时间段的数据进行比较，研究者能够发现风电功率的日周期性变化规律，并进一步探讨其背后的物理机制。

此外，文章还讨论了如何利用这些周期性信息提高风电功率预测的准确性，为风力发电的稳定运行提供技术支持。研究结果对于优化风电场的运行策略、提升电力系统的稳定性以及促进可再生能源的广泛应用具有重要参考价值。

总体而言，《基于数字信号处理的风电功率日周期性研究(共6页)》是一篇结合理论分析与实际应用的研究论文，为风电领域的相关研究提供了新的思路和方法。

文章结构清晰，内容详实，适合从事风力发电、电力系统以及信号处理领域的研究人员阅读和参考。