【摘要】：威布尔累计分布函数为风速v1和v2之间的风频为二者累计概率之差[2]，因此：我们可能还对潜在风电场的极大风速的发生概率感兴趣，以使所设计的系统能够承受最大可能载荷。风速超过vX的概率为威布尔累计概率分布函数与实测风频的拟合如图4-8所示。图4-8 威布尔累计概率分布函数与实测风频的拟合 某风力发电机的切入和切出风速分别为4m/s和25m/s。若轮毂高度威布尔分布k参数为2.2，尺度参数a为9m/s。
累计分布函数可以用来分析特定风速区间的发生概率。威布尔累计分布函数为
风速v1和v2之间的风频为二者累计概率之差[2]，因此：
我们可能还对潜在风电场的极大风速的发生概率感兴趣，以使所设计的系统能够承受最大可能载荷。
风速超过vX的概率为
威布尔累计概率分布函数与实测风频的拟合如图4-8所示。(www.xing528.com)
图4-8 威布尔累计概率分布函数与实测风频的拟合
【例4-2】 某风力发电机的切入和切出风速分别为4m/s和25m/s。若轮毂高度威布尔分布k参数为2.2，尺度参数a为9m/s。该风力发电机平均一年中有多少小时在发电？此外。平均风速超过30m/s的概率为多少？由式（4-29)可知，平均风速在4～25m/s之间的发生概率为
一年平均有8760h，其中在发电的小时数为8760×0.8453≈7405h。根据式（4-30)可知，平均风速超过30m/s的概率为
平均一年中有7405h在发电；平均风速超过30m/s的概率为0.00000073。
可见，该风力发电机轮毂高度平均风速超过30m/s的概率是很小的。应该注意的是，这个概率不能作为50年一遇极大风速的分析依据，只能作为参考。从概念上讲，极端事件遵循极值分布，应该单独来研究。
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