本論文旨在建立可供運用之風力發電輸出模式，以達成將風力發電加入電力系統之調度為目標。由於風力發電早在幾十年前，就有相當之發展，但如何將風力發電併入電力系統是近年來之技術探討核心，且如何將風力發電輸出納入電力控制運轉乃是風力發電實用性之關鍵；為了建立可靠與穩定之風力發電輸出模式，本文分別對風機輸出模式之環境變數、迴歸分析之定義、分類與比較進行探討，而以多項式迴歸分析最能代表風機輸出之特性與趨勢，並採用六階之多項式數學模式，作為風機多變輸出曲線之非線性模式。
本文以澎湖尖山風場八部風機之風機輸出模式實際比較與分析同一風場於不同位置、月份、季節與不同廠牌之風機偏差率，作為本論文研究案例。為了驗證風機輸出模式之正確性與可靠度，實際比對模擬輸出與實際商轉輸出之偏差率，最後利用推導出之尖山風場之輸出模式與係數，預測可能輸出值，與實際商轉輸出進行比對與偏差率計算，評比結果每日模擬輸出與實際每日輸出之偏差率皆低於6 %，月平均之預測偏差率為2.35 %，正確與可靠性相當高，證明本論文推導所得之風機輸出模式具實用性之參考價值。

The purpose of the study is to establish highly reliable wind power generation output model in order to achieve the object of incorporating wind power generation into the power system. The wind power generation has been developmented significantly for several decades, but how to combine the wind power generation into the electric power system is the core topic of technology exploration in recent years. And how to incorporate the wind power generation output into the electric power control operation is the key to the practicability of wind power generation. To establish a reliable and stable wind power generation output model, the study investigate the environmental variables of wind turbine output model, definition, categorization and comparison of regression analysis respectively. It is found that the polynomial regression analysis could be the representation of the best characteristics of wind turbine output. A six order polynomial mathematical model is adopted for the nonlinear model of multivariable output curve for wind turbine.
The study compared and analyzed the deviation of 8 wind turbines at Jian-Shan Wind Farm in Penghu County based on the location, months, seasons, and different turbine manufactures as the case study. To verify the correctness and reliability of the wind turbine output model, the deviation rate between the simulated output and the actual commercial operational output are compared. Finally, the Jian-Shan Wind Farm output model and coefficients are used to predict the possible output and compared with actual commercial operational output as well as deviation calculation. The result showed the monthly and daily deviations between the simulation of wind turbine output in January 2007 and the measured output in January 2006 are less than 6% daily. The monthly averaged predict deviation rate is 2.35%. the result showed the wind turbine output models derived were extremely valuable for assessment of power system operation.

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