风力发电历史与展望
摘要
本文介绍了风力发电机的发展历史，以及风力发电机在我国的发展趋势。着重介绍了风力发电机存在的一些问题：风力发电对电网的影响以及风电功率的波动情况。这些问题是有的，但是随着技术的发展，一定会攻克！
1 发展历史
风力机最早出现在三千年前,当时主要用于碾米和提水。第一台水平轴式风力机出现在十二世纪。
1.1 一些著名人物
Charles F. Brush（1849-1929）是美国电力工业的奠基人之一。他发明了一种效率非常高的直流发电机应用于公共电网，发明了第一个商业化电弧光灯，找到了一种高效的制造铅酸蓄电池的方法。他自己的公司Brush Electric位于俄亥俄州Cleveland市。1889年他卖掉了公司，1892年与爱迪生通用电气公司合并取名通用电气公司（GE）。
1887-1888年冬，Brush安装了一台被现代人认为是第一台自动运行的且用于发电的风力机。它是个宠然大物——叶轮直径是17米，有144个由雪松木制成的叶片。风力机运行了约20年，用来给他家地窑里的蓄电池充电。这台发电机仅为12千瓦。这是因为低转速风机效率不可能太高。丹麦人Poul la Cour随后发现了快速转动、叶片数少的风力机，在发电时比低转速的风力机效率高得多。
Poul la Cour（1846-1908）是一名气象学家同时也是现代风力发电机的先驱。Poul la Cour 是现代空气动力学的鼻祖，他建了一个属于他自己的风洞来实验风力发电机。图中是Poul la Cour和他的妻子。Poul la Cour致力于能源储存的研究，将风力机发出的电力用于电解来生产氢气，供他学校的瓦斯灯使用。这个计划的唯一缺点是，由于氢气中含有少量氧气致使氢气爆炸，他不得不数次更换几个学校的的窗户。
1897年，他发明的两台实验风力机，安装在丹麦Askov Folk 高中。此外，la Cour于1905年创立了风电工人协会，它成立一年后，就拥有了356个会员。
1918年，丹麦约有120个地方公用事业拥有风力发电机，通常的单机容量是20-35kW，总装机约3MW。这些风电容量当时占丹麦电力消耗量的3%。丹麦对风力发电的兴趣在随后的若干年逐渐减退，直到二次世界大战期间出现供电危机为止。
1.2 风机
1.2.1 F.L.Smidth 风机
在二次世界大战期间，丹麦工程公司F.L.Smidth（现在是水泥机械制造商）安装了一批两叶片和三叶片的风机。丹麦风机制造商已经生产出了两叶片的风机，尽管所谓的“丹麦概念”是三叶片的风机。所有这些风机（与它们的前辈一样）发的是直流电。
这些三叶片F.L.Smidth 风机于1942年安装在Bobo岛，它们看起来很象“丹麦”风机。这些风机是风-柴系统中的一部分，给小岛供电。1951年，这些直流发电机被35kW的交流异步发电机取代，如此一来，第二台生产交流电的风机问世了。
1.2.2Nibe风力机
在1973年第一次石油危机后，几个国家起对风能的兴趣重新点燃。在丹麦，电力公司立即把目标放在的制造大型风力发电机上，德国、瑞典、英国和美国也紧跟其后。1979年，他们安装了两台630KW风力发电机，一台是桨矩控制的，另一台是失速控制的。
2 风电基本前景[1]
2.1 我国风力资源现状
我国风能资源极其丰富，风电发展势头良好，发展前景十分广阔。据不完全统计，截至2007 年止，我国已建和在建的风电站共计 159 座，安装风电机组达到 4904 台，总装机容量达到 1034.51 万 kW。开发风能资源是国家能源建设实施可持续发展战略的需要，是促进能源结构调整、减少环境污染、推进技术进步、实现节能减排目标的重要手段。我国政府非常重视对风能资源的开发利用。风能资源开发需要科学合理的规划目标作指导，制定出切实可行的科学目标，以科学目标导向指导风电发展的实际行动，有利于加快我国风电的持续稳定发展。合理的发展目标是确保我国风能资源合理开发利用和风电健康发展的重要保证。
2.2 风电发展目标预测与展望
依据全国各省自治区、直辖市“十一五”及 2020 年风电发展规划、能源发展规划、可再生能源发展规划、电力发展规划等相关规划中关于风电发展预测的有关数据，进行汇总整理，得到 2010 年全国风电发展目标值，采用各省风电发展规划累加生 成 全 国 风 电发展目标。根据2 0 1 0 年预测目标值，以各省自治 区 和 直 辖 市“十一五”时期的 风 电 装 机 容量 增 长 速 度 为依据，通过修正推算到 2015 年和 2020 年全国风 电 装 机 容 量预测值，汇总及预 测 结 果 见 表1。由表1 知:到 2015 年达到 7 5 2 8 万kW，到 2020 年达到 1 2 8 1 0 万kW，占全国2020年电力装机总容量（按12 亿kW计算）的 10.66%。
表 1
3 风力发电对电网的影响[2]
适量的风电接入有利于地区电网电压水平的提高；当风电接入容量较大，但本地负荷量较小而无法损耗更多的风电机组所发出的有功功率时，大量有功功率外送会引起风电场 2 级变压器及送出线路的大量无功损耗，从而导致在某些运行方式下个别线路传输功率越限以及地区电网电压稳定性降低。
4 风电功率波动情况[3]
4.1 有功功率波动
不同时间间隔的功率波动概率统计结果见图 1~5。根据图 1~5 可知，内蒙古电网风电有功功率变化率概率统计分布呈现如下特点：5 min 基准变化率小于 1%的概率为 87.39%，5min 基准变化率大于 5%的概率仅为 0.57%；10min 基准变化率小于1%的概率为 73.75%，10 min 基准变化率大于 5%的概率为 1.26%；1 h 基准变化率在 1%~5%的概率为53.98%，1 h 基准变化率大于 10%的概率为 3.21%，1 h 基准变化率大于 30%的概率仅为 0.16%；3 h 基准变化率在 1%~5%的概率为 43.76%，3h 基准变化率大于 10%的概率为 15.26%，3 h 基准变化率大于30%的概率为 0.85%；24 h 全网风电总出力变化低于装机容量 20%的概率为 83.07%，24h 全网风电总出力变化高于装机容量
30%
的概率为 5.63%。风电日最大出力概率和日最小出力概率分别如图 6、7 所示。从图 6、7 可知：每日最大出力占装机容量 20%~50%的概率为 62.54%，日最大出力超过装机容量 50%的概率为 23.75%，全网最小出力低于装机容量 40%的概率达到 97.66%。
全网风电日最大出力见图 8。由图 8 可知：风电有功功率最大值的波动很大，最高值已突破2.4 GW，最小值仅 87 MW，相邻日出力最大值变化最大能达到装机容量的 48.57%，如 2009 年 3 月 10日全网风电最大出力为 244 MW，次日全网风电最大出力为 1.094 GW，上升了 850 MW；2009 年 9月 22 日全网风电最大出力为 1.729 GW，次日全网风电最大出力为 695MW，下降了 1.034GW，基准变化率为 32.34%。
全网风电日最大出力容量比见图 9。全网风电日峰谷差概率分布见图 10。由图 9 可知，风电功率日峰谷差在装机容量 10%~40%的概率为 80.6%，超过装机容量 40%的概率也高达 14.72%。
4.2负荷率特性
风电机组的负荷率主要由风的强度特性决定。根据统计，全网风电负荷率概率特性如下：全网风电总出力低于额定功率 10%的累计概率为 18.9%；风电总出力在额定功率 10%~50%的概率为 74.9%；风电出力超过额定功率 70%的概率仅为 1.54%。
风电场的地理分布范围对负荷率的影响很大，内蒙古电网风电集中接入的巴彦淖尔、包头、乌兰察布、锡林浩特等 4 个地区，东西跨度接近 800m，风电出力的同时率较小，对降低全网风电功率的波动是有利的。全网风电功率相对集中在额定功率10%~40%的范围内，全网风电负荷率低于 10%和高于 50%的概率相对较低。对于每个风区，其中功率的相对集中度较低，如巴彦淖尔地区风电负荷率的概率分布相对分散，总出力低于额定功率 10%的概
率最大(其值为 28.2%)，高于额定功率 50%的概率相对较大；而京能辉腾锡勒风场负荷率的概率分布更加分散，负荷率低于 10%的概率最大(其值为39.2%)，高于 50%的概率达到 23%。本文将内蒙古电网不同风区有功功率与全网风电总有功功率所表现出的不同集中度特性定义为风电的集聚效应，指出这种集聚效应与大跨度地区气候的不同有关。
全网风电负荷率概率分布见图 11。不同地理分布的 3 个风电场负荷率的概率统计见图 12。内蒙古电网风电月平均负荷率曲线见图 13。从图 11~13 也可以发现：内蒙古地区风的季节性很强，因此风电负荷率季节差异较大。风电在春、秋、冬 3 季的负荷率相对较高，而夏季 7、8 月份负荷率最低。内蒙古地区供热期是每年 10 月到次年 4 月，期间供热的火电机组调峰能力下降与风电的高负荷率必然发生矛盾。
4.3 功率预测及分析
通过对风电功率变动和负荷特性进行分析，可以发现：风电有功功率的日波动很大，因此需要建立有效的风电功率预测系统。风电功率预测系统的核心是精确的数值天气预报，但完成这项工作需要气象部门的大力配合。根据欧洲的经验，建立有效的数值天气预报需要一个较长的实践过程。以德国为例，德国从 1993 年开始开展风电功率预测系统的开发，直至 2004 年才达到实用化要求，其预报的准确率可达 80%~85%。内蒙古电力调度通信中心于 2009 年与气象部门合作开展数值天气预报的研究工作，是国内第一家能够提供风电功率预测所需的数值天气预报的单位。当然，数值天气预报在有些时段会出现趋势上的误差，因此完全依靠预测安排运行方式可能出现严重问题。 2010 年 1 月 20 日—1 月 27 日 168 h 的华电辉腾锡勒风电场预测风速与实际平均风速对比见图 14。2010 年 1 月 10 日—1 月 17 日 168 h 的京能辉腾锡勒风电场预测风速与实际平均风速对比见图 15。内蒙古电网 8 个风电场的预测风速见图 16。通过比较预
测与实际结果可知，把风电运行的基础完全建立在风电短期功率预测的基础上还不是很现实的，需要根据更多的信息，实现大规模风电的有效运行。目前，内蒙古电力调度通信中心还建立了基于未来24h全区风力变化信息，可动态实现不同风区的风电场未来 24h 风速预测，从而为风电运行提供有效支持。
综上分析，可以得出如下结论：
1）风电功率的季节性非常强，冷空气活动期间风电出力较大，发电出力在装机容量的 40%~70%之间运行；在 2 个冷空气活动过程之间，发电机运行比较平稳，发电出力基本在风电装机容量的20%~60%之间，但有个别时段功率接近 0，对电网的冲击很大；每年 7、8 月份是风电全年出力最低的时段，一般出力在全网容量的 30%以下，出现零功率的时段会增加。
2）风电功率的波动率随时间间隔的增加而增大，波动幅度随容量增加而趋缓。出现 min 级大幅波动的概率极低，但min级波动对系统的影响较大，可以考虑用火电机组调整适应。考虑到内蒙古电网已实现风电有功功率的远方调节，下一步将开展风电自动发电控制工作。因此，如果出现风电功率短时的大幅波动，完全可以采取控制手段进行限制，这种限制基本上不影响风电的发电量。
3）风电的季节特性很强，不同季节应考虑不同的发电计划。当技术手段不成熟或只有短期功率预测手段时，应研究避免用火电机组启停调峰的方法接纳风电入网，防止风电功率的波动引发电网发电计划的频繁调整以及可能由风电功率的突然下降导致的电网有功功率缺额风险。
4）应该对大规模风电入网产生的集聚效应给予关注。对单个风电场，发电功率在 0~100%之间变动是可能的，但大规模风电入网后，功率变化呈现很强的正态分布特性，出现大于全网风电装机容量 70%以上的概率极低。
5 结论
由3得，目前风电功率还不能做的很大。
由4得，风电功率的季节性非常强，风电功率的波动率随时间间隔的增加而增大，所以采用风电还应该避免风电的大范围波动。
但是，随着技术的进步，这些难题都可以被攻克。风电作为可再生清洁能源，有着广阔的应用前景。 参考文献
[1]方创琳，中国风电发展目标分析与展望[J]，中国能源，2007.12：40-43
[2]迟永宁，风电接入对电力系统的影响[J]，电网技术，2007.2
[3]侯佑华，大规模风电入网的有功功率波动特性分析及发电计划仿真[J],电网技术，2010.5
风力发电历史与展望
摘要
本文介绍了风力发电机的发展历史，以及风力发电机在我国的发展趋势。着重介绍了风力发电机存在的一些问题：风力发电对电网的影响以及风电功率的波动情况。这些问题是有的，但是随着技术的发展，一定会攻克！
1 发展历史
风力机最早出现在三千年前,当时主要用于碾米和提水。第一台水平轴式风力机出现在十二世纪。
1.1 一些著名人物
Charles F. Brush（1849-1929）是美国电力工业的奠基人之一。他发明了一种效率非常高的直流发电机应用于公共电网，发明了第一个商业化电弧光灯，找到了一种高效的制造铅酸蓄电池的方法。他自己的公司Brush Electric位于俄亥俄州Cleveland市。1889年他卖掉了公司，1892年与爱迪生通用电气公司合并取名通用电气公司（GE）。
1887-1888年冬，Brush安装了一台被现代人认为是第一台自动运行的且用于发电的风力机。它是个宠然大物——叶轮直径是17米，有144个由雪松木制成的叶片。风力机运行了约20年，用来给他家地窑里的蓄电池充电。这台发电机仅为12千瓦。这是因为低转速风机效率不可能太高。丹麦人Poul la Cour随后发现了快速转动、叶片数少的风力机，在发电时比低转速的风力机效率高得多。
Poul la Cour（1846-1908）是一名气象学家同时也是现代风力发电机的先驱。Poul la Cour 是现代空气动力学的鼻祖，他建了一个属于他自己的风洞来实验风力发电机。图中是Poul la Cour和他的妻子。Poul la Cour致力于能源储存的研究，将风力机发出的电力用于电解来生产氢气，供他学校的瓦斯灯使用。这个计划的唯一缺点是，由于氢气中含有少量氧气致使氢气爆炸，他不得不数次更换几个学校的的窗户。
1897年，他发明的两台实验风力机，安装在丹麦Askov Folk 高中。此外，la Cour于1905年创立了风电工人协会，它成立一年后，就拥有了356个会员。
1918年，丹麦约有120个地方公用事业拥有风力发电机，通常的单机容量是20-35kW，总装机约3MW。这些风电容量当时占丹麦电力消耗量的3%。丹麦对风力发电的兴趣在随后的若干年逐渐减退，直到二次世界大战期间出现供电危机为止。
1.2 风机
1.2.1 F.L.Smidth 风机
在二次世界大战期间，丹麦工程公司F.L.Smidth（现在是水泥机械制造商）安装了一批两叶片和三叶片的风机。丹麦风机制造商已经生产出了两叶片的风机，尽管所谓的“丹麦概念”是三叶片的风机。所有这些风机（与它们的前辈一样）发的是直流电。
这些三叶片F.L.Smidth 风机于1942年安装在Bobo岛，它们看起来很象“丹麦”风机。这些风机是风-柴系统中的一部分，给小岛供电。1951年，这些直流发电机被35kW的交流异步发电机取代，如此一来，第二台生产交流电的风机问世了。
1.2.2Nibe风力机
在1973年第一次石油危机后，几个国家起对风能的兴趣重新点燃。在丹麦，电力公司立即把目标放在的制造大型风力发电机上，德国、瑞典、英国和美国也紧跟其后。1979年，他们安装了两台630KW风力发电机，一台是桨矩控制的，另一台是失速控制的。
2 风电基本前景[1]
2.1 我国风力资源现状
我国风能资源极其丰富，风电发展势头良好，发展前景十分广阔。据不完全统计，截至2007 年止，我国已建和在建的风电站共计 159 座，安装风电机组达到 4904 台，总装机容量达到 1034.51 万 kW。开发风能资源是国家能源建设实施可持续发展战略的需要，是促进能源结构调整、减少环境污染、推进技术进步、实现节能减排目标的重要手段。我国政府非常重视对风能资源的开发利用。风能资源开发需要科学合理的规划目标作指导，制定出切实可行的科学目标，以科学目标导向指导风电发展的实际行动，有利于加快我国风电的持续稳定发展。合理的发展目标是确保我国风能资源合理开发利用和风电健康发展的重要保证。
2.2 风电发展目标预测与展望
依据全国各省自治区、直辖市“十一五”及 2020 年风电发展规划、能源发展规划、可再生能源发展规划、电力发展规划等相关规划中关于风电发展预测的有关数据，进行汇总整理，得到 2010 年全国风电发展目标值，采用各省风电发展规划累加生 成 全 国 风 电发展目标。根据2 0 1 0 年预测目标值，以各省自治 区 和 直 辖 市“十一五”时期的 风 电 装 机 容量 增 长 速 度 为依据，通过修正推算到 2015 年和 2020 年全国风 电 装 机 容 量预测值，汇总及预 测 结 果 见 表1。由表1 知:到 2015 年达到 7 5 2 8 万kW，到 2020 年达到 1 2 8 1 0 万kW，占全国2020年电力装机总容量（按12 亿kW计算）的 10.66%。
表 1
3 风力发电对电网的影响[2]
适量的风电接入有利于地区电网电压水平的提高；当风电接入容量较大，但本地负荷量较小而无法损耗更多的风电机组所发出的有功功率时，大量有功功率外送会引起风电场 2 级变压器及送出线路的大量无功损耗，从而导致在某些运行方式下个别线路传输功率越限以及地区电网电压稳定性降低。
4 风电功率波动情况[3]
4.1 有功功率波动
不同时间间隔的功率波动概率统计结果见图 1~5。根据图 1~5 可知，内蒙古电网风电有功功率变化率概率统计分布呈现如下特点：5 min 基准变化率小于 1%的概率为 87.39%，5min 基准变化率大于 5%的概率仅为 0.57%；10min 基准变化率小于1%的概率为 73.75%，10 min 基准变化率大于 5%的概率为 1.26%；1 h 基准变化率在 1%~5%的概率为53.98%，1 h 基准变化率大于 10%的概率为 3.21%，1 h 基准变化率大于 30%的概率仅为 0.16%；3 h 基准变化率在 1%~5%的概率为 43.76%，3h 基准变化率大于 10%的概率为 15.26%，3 h 基准变化率大于30%的概率为 0.85%；24 h 全网风电总出力变化低于装机容量 20%的概率为 83.07%，24h 全网风电总出力变化高于装机容量
30%
的概率为 5.63%。风电日最大出力概率和日最小出力概率分别如图 6、7 所示。从图 6、7 可知：每日最大出力占装机容量 20%~50%的概率为 62.54%，日最大出力超过装机容量 50%的概率为 23.75%，全网最小出力低于装机容量 40%的概率达到 97.66%。
全网风电日最大出力见图 8。由图 8 可知：风电有功功率最大值的波动很大，最高值已突破2.4 GW，最小值仅 87 MW，相邻日出力最大值变化最大能达到装机容量的 48.57%，如 2009 年 3 月 10日全网风电最大出力为 244 MW，次日全网风电最大出力为 1.094 GW，上升了 850 MW；2009 年 9月 22 日全网风电最大出力为 1.729 GW，次日全网风电最大出力为 695MW，下降了 1.034GW，基准变化率为 32.34%。
全网风电日最大出力容量比见图 9。全网风电日峰谷差概率分布见图 10。由图 9 可知，风电功率日峰谷差在装机容量 10%~40%的概率为 80.6%，超过装机容量 40%的概率也高达 14.72%。
4.2负荷率特性
风电机组的负荷率主要由风的强度特性决定。根据统计，全网风电负荷率概率特性如下：全网风电总出力低于额定功率 10%的累计概率为 18.9%；风电总出力在额定功率 10%~50%的概率为 74.9%；风电出力超过额定功率 70%的概率仅为 1.54%。
风电场的地理分布范围对负荷率的影响很大，内蒙古电网风电集中接入的巴彦淖尔、包头、乌兰察布、锡林浩特等 4 个地区，东西跨度接近 800m，风电出力的同时率较小，对降低全网风电功率的波动是有利的。全网风电功率相对集中在额定功率10%~40%的范围内，全网风电负荷率低于 10%和高于 50%的概率相对较低。对于每个风区，其中功率的相对集中度较低，如巴彦淖尔地区风电负荷率的概率分布相对分散，总出力低于额定功率 10%的概
率最大(其值为 28.2%)，高于额定功率 50%的概率相对较大；而京能辉腾锡勒风场负荷率的概率分布更加分散，负荷率低于 10%的概率最大(其值为39.2%)，高于 50%的概率达到 23%。本文将内蒙古电网不同风区有功功率与全网风电总有功功率所表现出的不同集中度特性定义为风电的集聚效应，指出这种集聚效应与大跨度地区气候的不同有关。
全网风电负荷率概率分布见图 11。不同地理分布的 3 个风电场负荷率的概率统计见图 12。内蒙古电网风电月平均负荷率曲线见图 13。从图 11~13 也可以发现：内蒙古地区风的季节性很强，因此风电负荷率季节差异较大。风电在春、秋、冬 3 季的负荷率相对较高，而夏季 7、8 月份负荷率最低。内蒙古地区供热期是每年 10 月到次年 4 月，期间供热的火电机组调峰能力下降与风电的高负荷率必然发生矛盾。
4.3 功率预测及分析
通过对风电功率变动和负荷特性进行分析，可以发现：风电有功功率的日波动很大，因此需要建立有效的风电功率预测系统。风电功率预测系统的核心是精确的数值天气预报，但完成这项工作需要气象部门的大力配合。根据欧洲的经验，建立有效的数值天气预报需要一个较长的实践过程。以德国为例，德国从 1993 年开始开展风电功率预测系统的开发，直至 2004 年才达到实用化要求，其预报的准确率可达 80%~85%。内蒙古电力调度通信中心于 2009 年与气象部门合作开展数值天气预报的研究工作，是国内第一家能够提供风电功率预测所需的数值天气预报的单位。当然，数值天气预报在有些时段会出现趋势上的误差，因此完全依靠预测安排运行方式可能出现严重问题。 2010 年 1 月 20 日—1 月 27 日 168 h 的华电辉腾锡勒风电场预测风速与实际平均风速对比见图 14。2010 年 1 月 10 日—1 月 17 日 168 h 的京能辉腾锡勒风电场预测风速与实际平均风速对比见图 15。内蒙古电网 8 个风电场的预测风速见图 16。通过比较预
测与实际结果可知，把风电运行的基础完全建立在风电短期功率预测的基础上还不是很现实的，需要根据更多的信息，实现大规模风电的有效运行。目前，内蒙古电力调度通信中心还建立了基于未来24h全区风力变化信息，可动态实现不同风区的风电场未来 24h 风速预测，从而为风电运行提供有效支持。
综上分析，可以得出如下结论：
1）风电功率的季节性非常强，冷空气活动期间风电出力较大，发电出力在装机容量的 40%~70%之间运行；在 2 个冷空气活动过程之间，发电机运行比较平稳，发电出力基本在风电装机容量的20%~60%之间，但有个别时段功率接近 0，对电网的冲击很大；每年 7、8 月份是风电全年出力最低的时段，一般出力在全网容量的 30%以下，出现零功率的时段会增加。
2）风电功率的波动率随时间间隔的增加而增大，波动幅度随容量增加而趋缓。出现 min 级大幅波动的概率极低，但min级波动对系统的影响较大，可以考虑用火电机组调整适应。考虑到内蒙古电网已实现风电有功功率的远方调节，下一步将开展风电自动发电控制工作。因此，如果出现风电功率短时的大幅波动，完全可以采取控制手段进行限制，这种限制基本上不影响风电的发电量。
3）风电的季节特性很强，不同季节应考虑不同的发电计划。当技术手段不成熟或只有短期功率预测手段时，应研究避免用火电机组启停调峰的方法接纳风电入网，防止风电功率的波动引发电网发电计划的频繁调整以及可能由风电功率的突然下降导致的电网有功功率缺额风险。
4）应该对大规模风电入网产生的集聚效应给予关注。对单个风电场，发电功率在 0~100%之间变动是可能的，但大规模风电入网后，功率变化呈现很强的正态分布特性，出现大于全网风电装机容量 70%以上的概率极低。
5 结论
由3得，目前风电功率还不能做的很大。
由4得，风电功率的季节性非常强，风电功率的波动率随时间间隔的增加而增大，所以采用风电还应该避免风电的大范围波动。
但是，随着技术的进步，这些难题都可以被攻克。风电作为可再生清洁能源，有着广阔的应用前景。 参考文献
[1]方创琳，中国风电发展目标分析与展望[J]，中国能源，2007.12：40-43
[2]迟永宁，风电接入对电力系统的影响[J]，电网技术，2007.2
[3]侯佑华，大规模风电入网的有功功率波动特性分析及发电计划仿真[J],电网技术，2010.5