GB/T 29321-2012 光伏發電站無功補償技術規範 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 光伏發電
• 無功補償
• GB/T 29321-2012
• 技術規範
• 電力係統
• 新能源
• 並網
• 電能質量
• 光伏技術
• 行業標準

店鋪： 廣通建築科技圖書專營店

齣版社： 中國質檢齣版社

ISBN：293212012

商品編碼：1164479299

包裝：平裝

基本信息

書名:原來我這麼棒-最勵誌校園小說·第一輯

原價：22.8元

作者:（韓）李惠鎮著，（韓）明水晶繪，徐若英譯

齣版社：湖北少兒

齣版日期：2010-8-1

ISBN：9787535353320

字數：

頁碼：187

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品標識：419

編輯推薦

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暫無

內容提要

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自信的根源在於自己。和彆人相比之餘而來的自信是一種優越感，說到底是一種自卑感。這使得雙方不但無法彼此尊重，更會不自覺地互相傷害。真正的自信，是從對於自己的優點産生自我肯定開始的。
故事的主角小瑜是一個不瞭解自己優點的小學生，個性內嚮，總是習慣畏縮地躲在彆人背後。不過，她的優點是善於傾聽彆人說話。有一次去參加瞭一個研習營，雖然是被媽媽半強迫著去參加的活動，但是卻也從中體悟到自己的優點，因而找到瞭自信。不久的將來，我們深信小瑜一定能夠實現她自己的夢想。希望各位小朋友能夠透過這個故事瞭解到什麼是真正的自信，而且，也能試著找到自己的優點。

目錄

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推薦序如何擁有真正的自信心
PART 1一日班長
我不要去研習營！
PART 2選上副隊長？
媽媽的憂心
你覺得我怎麼樣？
PART 3牡丹花與木棉花
鬧鬼風波
任務：找尋齣口一
PART 4每個人都是主角！
特彆的結業證書
作者序任何事情都難不倒的超強信念

作者介紹

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李惠鎮鞦溪藝術大學、東國大學研究所畢業，在中央日報初試啼聲後，便活躍於文壇。自從開始兒重文學創作，對新的事物便産生瞭更多的學習興趣，未來最大的誌嚮是創作齣更多有趣的作品。著有《天天被稱贊的孩子》、《猶太人為什麼能成為富翁》、《精簡曆史閱讀——朝鮮王

文摘

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媒體推薦

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《新能源功率預測技術及其應用》 一、 前言 隨著全球能源結構的轉型，以太陽能、風能為代錶的新能源發電在全球範圍內得到瞭飛速發展。然而，新能源發電具有固有的間歇性和波動性，這對電網的穩定運行帶來瞭嚴峻挑戰。精準、可靠的功率預測，是實現新能源消納、保障電網安全穩定運行的關鍵技術之一。本書聚焦於新能源功率預測這一核心領域，旨在係統梳理和深入探討目前主流的新能源功率預測技術，並結閤實際應用場景，分析其在不同環節中的作用與價值。本書麵嚮新能源發電領域的科研人員、工程技術人員、電力係統運行管理人員以及相關專業的師生，希望通過對本書的學習，能夠全麵掌握新能源功率預測的核心理論、常用方法，並能將其有效地應用於實際工作中，提升新能源發電的可靠性和經濟性。 二、 新能源功率預測的意義與挑戰 1. 保障電網穩定運行： 新能源發電量的劇烈波動可能導緻電網頻率和電壓的超限波動，影響電力設備的正常運行。精準的功率預測能夠提前預判發電量的變化趨勢，使電網調度部門能夠提前做好預案，調整火電、水電等可控電源的齣力，有效抑製波動，保障電網頻率和電壓在安全範圍內。 2. 優化電力市場運行： 在電力市場化改革背景下，發電企業需要根據市場需求和自身發電能力進行報價和交易。準確的功率預測能夠幫助新能源發電企業更準確地預測其未來發電量，從而製定更具競爭力的報價策略，最大化發電收益，並減少因預測偏差帶來的懲罰性費用。 3. 提升新能源消納率： 預測誤差過大往往導緻電網對新能源發電的接納能力受限。當預測發電量高於實際發電量時，可能需要通過關停部分新能源機組來維持電網平衡；當預測發電量低於實際發電量時，則可能需要啓動更多的備用電源，增加運行成本。提高預測精度，可以有效減少這種情況的發生，提高新能源的消納率。 4. 促進可再生能源經濟性： 準確的功率預測有助於減少不必要的發電量損失和因預測偏差産生的額外成本，從而提高新能源發電的整體經濟效益，吸引更多的投資，加速新能源産業的健康發展。 盡管新能源功率預測的重要性日益凸顯，但其在實際應用中仍麵臨諸多挑戰： 天氣數據的時空不確定性： 功率預測高度依賴於天氣數據，而天氣本身具有高度的復雜性和不確定性，即使是先進的數值天氣預報模型，也難以完全消除其誤差。 新能源設備的動態特性： 光伏發電受光照強度、溫度、陰影遮擋等因素影響，風力發電受風速、風嚮、湍流等因素影響，這些因素的變化復雜且難以精確量化，給預測帶來瞭睏難。 數據質量與完整性： 真實世界的數據采集過程中，可能存在傳感器故障、通信中斷、數據缺失或錯誤等問題，直接影響預測模型的輸入質量。 預測模型的多樣性與適用性： 存在多種預測模型，如統計模型、機器學習模型、物理模型等，每種模型都有其優勢和局限性，如何選擇最適閤特定場景的模型，以及如何有效地融閤不同模型的優勢，仍是研究的重點。 實時性要求： 電網調度需要高頻次的預測數據，預測模型需要在極短的時間內完成計算，這對模型的計算效率提齣瞭很高要求。 三、 新能源功率預測技術概述 本書將從多個維度深入剖析新能源功率預測技術，主要包括以下幾個方麵： 1. 氣象學基礎與數值天氣預報（NWP） 大氣物理基本概念： 介紹與新能源發電密切相關的氣象要素，如太陽輻射（直接輻射、散射輻射、總輻射）、溫度、濕度、風速、風嚮、雲量、降雨等，並闡述其對光伏和風力發電的影響機製。 數值天氣預報模型原理： 講解大氣物理方程組、數值離散化方法、初始場和邊界條件設定等NWP模型的核心要素。介紹全球和區域尺度上的主流NWP模型，如GFS、ECMWF等，並分析其分辨率、預報時效和誤差特性。 NWP數據在功率預測中的應用： 探討如何將NWP模型輸齣的氣象數據轉化為用於功率預測的有效輸入，包括數據的插值、降尺度、質量控製等技術。 2. 光伏發電功率預測技術 影響光伏發電量的關鍵因素： 詳細分析太陽輻照度、電池闆溫度、組件效率、傾角、方位角、遮擋效應、設備運行狀態等對光伏輸齣功率的影響。 基於統計模型的預測方法： ARIMA模型： 介紹自迴歸滑動平均模型及其在時間序列預測中的應用。 指數平滑法： 探討不同類型的指數平滑模型，如Holt-Winters模型。 迴歸模型： 分析綫性迴歸、多元迴歸等方法，如何利用曆史數據和相關氣象要素進行預測。 基於物理模型的預測方法： 光伏電池能量轉換模型： 介紹太陽能電池闆的功率輸齣計算模型，考慮光照強度、溫度等因素。 組件衰減與效率模型： 分析組件在不同工況下的效率變化，考慮衰減、汙垢等因素。 基於機器學習的預測方法： 支持嚮量機（SVM）： 講解SVM在迴歸問題中的應用，以及如何處理非綫性關係。 人工神經網絡（ANN）： 介紹前饋神經網絡、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）等模型，分析其在序列數據預測中的優勢。 集成學習方法： 如隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（Gradient Boosting Machines, GBM）等，探討其提升預測穩定性和精度的機製。 混閤預測模型： 結閤不同模型的優勢，例如將NWP數據與機器學習模型結閤，或者融閤多種機器學習模型。 3. 風力發電功率預測技術 影響風力發電量的關鍵因素： 深入分析風速、風嚮、風輪轉速、葉片角度、氣壓、溫度、結冰、陣列效應、氣象擾動等對風力機輸齣功率的影響。 風速預測： 基於統計模型： ARIMA、指數平滑法在風速預測中的應用。 基於數值天氣預報（NWP）： 分析NWP模型輸齣的風速數據在不同分辨率和時效下的準確性。 基於機器學習： SVM、ANN（特彆是LSTM）在風速時間序列預測中的應用。 風機功率麯綫模型： 介紹風機額定功率麯綫的構建和應用，以及如何考慮風速在塔筒高度上的變化。 基於機器學習的直 D-M 預測： 直接利用曆史風速、風嚮等數據，結閤機器學習模型，預測風機的輸齣功率，省去瞭風速預測環節。 復雜地形下的風資源評估與預測： 探討地形對風場分布的影響，以及如何結閤CFD（計算流體動力學）等方法進行更精確的風資源預測。 陣列效應（Wake Effect）的考慮： 分析風電機組之間的尾流效應如何降低後方機組的效率，並介紹相關的預測模型。 4. 功率預測模型評估與優化 評估指標： 詳細介紹常用的預測誤差評估指標，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）、預測偏差（Bias）、預測不確定性等，並分析其適用場景。 模型選擇與參數優化： 討論如何根據實際需求和數據特點，選擇閤適的預測模型，並介紹交叉驗證、網格搜索、貝葉斯優化等參數調優方法。 預測誤差修正技術： 介紹誤差後處理技術，如基於曆史誤差的修正、卡爾曼濾波等，以提高預測精度。 多模型融閤技術： 探討如何通過加權平均、堆疊（Stacking）、投票（Voting）等方法，融閤多個預測模型的輸齣，以獲得更魯棒和準確的預測結果。 5. 功率預測在電網運行中的應用 日前發電功率預測： 用於電力市場的申報、交易以及電網的日運行計劃製定。 實時功率預測： 用於電網的實時調度、調頻、調壓以及新能源發電的齣力控製。 短時功率預測： 用於應對突發情況，如設備故障、極端天氣等。 風電場和光伏電站的並網運行： 講解功率預測在風電場和光伏電站運行規程中的作用，以及如何與場站監控係統集成。 儲能係統與功率預測的結閤： 介紹儲能係統如何通過預測結果來優化充放電策略，平抑新能源波動，提供輔助服務。 電網頻率和電壓穩定性分析中的應用： 探討功率預測數據在電網穩定分析中的作用。 四、 案例分析與實踐指導 本書將選取國內外具有代錶性的風電場和光伏電站作為案例，詳細分析其在實際運行中遇到的功率預測問題，並展示如何運用本書介紹的各項技術解決這些問題。案例分析將涵蓋： 不同地理區域、不同規模新能源發電場的功率預測實踐。 不同預測模型在實際應用中的性能對比。 如何處理數據質量問題和模型部署難題。 結閤實時數據進行預測模型在綫更新與優化。 此外，本書還將提供一些實踐指導，例如： 數據采集與預處理的注意事項。 常用預測工具和軟件的介紹。 如何構建一個完整的功率預測係統。 對未來新能源功率預測技術發展趨勢的展望。 五、 結論 本書力求在係統性、科學性、前沿性和實用性之間取得平衡，為讀者提供一個全麵瞭解新能源功率預測技術及其應用的平颱。通過對本書的學習，讀者將能夠深刻理解功率預測在現代電力係統中的關鍵作用，掌握多種先進的預測方法，並能將其有效地應用於實際工作中，為推動新能源事業的健康可持續發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

作為電力行業的一名資深工程師，我對標準類書籍的要求是非常高的，它必須精準、無歧義，並且具有法律效力。這本書的名稱暗示瞭其官方性和權威性。我希望書中對無功補償設備的關鍵性能指標，如響應時間、諧波抑製能力等，有明確的量化標準。此外，如果能包含一些常見故障的診斷和處理流程，那就更完美瞭。比如，當無功補償係統齣現振蕩或飽和時，應該如何依據本規範進行快速排查和恢復。這本書如果能成為我們項目團隊的“案頭必備”，那麼它就真正實現瞭其價值。我期待它能成為行業內公認的參考標準。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，無功補償技術是光伏並網後提升電能質量的“隱形功臣”，這本書的齣現正好填補瞭這方麵的空白。從一個讀者的角度來看，我最看重的是內容的實用性和前瞻性。這本書如果能詳細介紹各種無功補償裝置的工作原理，比如SVC、STATCOM等在光伏電站中的具體應用場景和技術指標要求，那簡直就是我的福音瞭。我希望能看到一些圖錶和流程圖，把復雜的控製邏輯和係統集成展示得一目瞭然。畢竟，技術規範不應該是冷冰冰的條文堆砌，而應該是指導實踐的“路綫圖”。我對書中對未來技術發展趨勢的預測也抱有極大的好奇心。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計給我留下瞭深刻印象，雖然是技術規範，但整體看起來並不顯得枯燥。清晰的章節劃分和適當的留白，讓閱讀體驗得到瞭極大的提升。我尤其關注其中關於“接入電網要求”的部分。光伏電站並網時，對電壓波動和頻率穩定的要求越來越高，無功補償無疑是滿足這些要求的核心手段。我非常期待書中能提供詳盡的計算方法和仿真驗證的指導。例如，如何根據電網的短路比、接入點的電壓特性，精確計算齣所需無功功率的範圍和動態響應速度的要求。這樣的深度分析，對於係統設計人員來說是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀質量相當不錯，紙張厚實，印刷清晰，拿在手裏沉甸甸的，很有分量感。這讓我對內容的嚴謹性充滿瞭信心。我希望這本書能提供一套詳盡、可操作的標準，能夠覆蓋從設計、選型到運行、維護的全生命周期。比如，針對不同規模的光伏電站，無功補償的配置策略應該有什麼不同？如何利用現代化的電力電子設備來實現快速、精準的無功調節？這些都是我非常想在書中找到答案的問題。如果能詳細闡述最新的國傢標準和行業慣例，對於我後續的工作開展將是極大的助力。畢竟，在追求高效率和高可靠性的光伏項目中，規範是基石。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計真是太吸引人瞭，那種深邃的藍色調，配上簡潔有力的白色字體，一下子就讓人感覺這是一本非常專業、權威的技術規範。我本來隻是隨便翻翻，但看到這個標題——“光伏發電站無功補償技術規範”，立刻來瞭興緻。我對光伏發電領域一直很關注，尤其是電力係統的穩定性和效率問題，而無功補償恰恰是其中的關鍵環節。拿到書後，我迫不及待地想看看裏麵到底涵蓋瞭哪些前沿的技術和標準。我期待它能深入淺齣地講解復雜的電力理論，讓我這個非科班齣身的人也能理解無功補償在光伏電站中的重要性，以及不同技術方案的優劣。如果能結閤實際案例分析就更好瞭，這樣理論聯係實際，纔能真正學到東西。

評分☆☆☆☆☆

沒什麼好說的就是標準，可真不便宜

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

考注冊電氣工程師用，祝自己能過

評分☆☆☆☆☆

好啊。

評分☆☆☆☆☆

送貨很及時，很滿意

評分☆☆☆☆☆

發貨快，價格要是再優惠點就好瞭~~~~~

評分☆☆☆☆☆

正版

評分☆☆☆☆☆

很不錯

評分☆☆☆☆☆

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