分布的拟合效果最好，但由于风机所处位置的差异，不同机组相同分布的特征值仍存在明显差异。
至此可知，五台风电机组的风电功率波动概率分布均用t分布描述最好，尽管五台风电机组的风电功率的真实测量量的概率分布并不相同。
4.1.4 t分布下的风电机组风电功率波动特性 在该问中，选取第一天的第一台风电机组输出功率采样间隔为5秒的数据。采用t分布拟合出波动概率分布曲线。
在对风电功率波动概率分布参数进行统计分析之前，首先定义以下统计量指标用于分析风电功率数据样本特征量的分布情况。 （1）均值（Mean）
均值（Mean）表示一系列数据或统计总体的集中趋势或平均水平，计算公式如下：
1nX??Xi
ni?1 上式中(i=1,2,?,n)表示从总体 X 中抽取的一个样本， X 表示该样本的均值，n 表示样本数。本文中 X 则为实测风电功率数据。
均值能够反映所研究风电电源（风电机组、风电场或风电场群）某时刻或某时间段内输出功率的整体水平。 (2) 标准差（Standard Deviation）
标准差（Standard Deviation）表示了一组数据关于平均数的平均离散程度。本文将主要采用标准差描述样本数据的离散程度。
s=1(X∑n122In1i=1X)
式中，s 表示标准差。标准差越大，说明变量值之间的差异越大，距离平均数这个“中心”的离散趋势越大。标准差越大，表示风电功率样本数据之间的差异越大，各数据距离均值越远，均值的代表性越低，则风电波动比较剧烈。反之，标准差越小，表示样本数据之间的差异越小，各数据距离均值较近，则均值的代表性越高，风电波动相对比较平缓。 (3) 极差（Range）
极差（Range）是样本数据的最大值（Maximum）与最小值（Minimum）之间的绝对差，借以表明样本数据值最大可能的波动范围。计算公式如下，式中 R表示极差。
R=Xmax-Xmin
极差将用于风电功率波动的空间分布特性的分析中，即求同时刻下相同风电场内不同风电机组或风电场群内不同风电场之间输出功率的差值。极差越大说明功率数据越分散，被统计区域内各风电机组输出功率的空间分布相关性越差；反之相关性则越强。
通过上述方法，可共得到五台机组30个时段的概率分布参数，即150组数据。
表3 五台机组30个时段的概率分布参数
机组 时段(天数) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 时段(天数) 1 2 3 4 5 6 均值 4.1426 -0.7673 0.1899 2.3351 2.0694 -3.6512 -2.8329 -21.7457 5.3467 9.7515 4.5771 2.6476 2.7876 4.3689 -5.3997 -9.6234 0.1431 -4.7435 -3.1523 -9.3371 -1.6032 -8.8805 -7.1834 -12.2954 3.2464 1.9569 16.5535 -1.2501 15.2233 -0.6507 均值 4.7803 2.7146 -0.9650 0.5545 -0.3092 -1.4595 标准差 57.1279 39.5773 12.5485 15.4422 13.9691 37.9295 76.3130 68.1438 63.5174 94.5153 48.9215 23.3269 73.2756 75.8775 74.7355 88.4574 144.3715 90.2378 54.3754 107.8884 81.9721 108.9069 197.0531 154.8798 107.2319 38.5570 110.7141 38.7198 119.1819 94.2147 标准差 32.5676 42.0300 9.2699 14.6986 12.0851 39.1783 30天总体分布均值 30天总体分布标准差 2 -0.4795 87.4589 机组 30天总体分布均值 30天总体分布标准差 6 -0.9288 82.8754
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 3、 机组 时段(天数) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 4.7302 -8.3191 -6.3990 6.3826 -5.2175 3.6363 9.9168 3.5044 -7.5624 13.7695 -2.3298 -3.1493 -2.2000 -11.2439 2.0636 -13.7230 -15.4393 -16.5353 -0.5250 -3.5296 5.6815 0.1351 0.0245 6.4735 均值 -4.4745 -0.8481 0.2049 -0.1893 0.1411 -3.3398 -9.2959 2.7265 -5.5199 8.1452 -3.9804 -0.7173 -1.6021 11.3777 4.8086 91.8868 95.2402 67.6778 120.2004 57.5134 39.6505 70.1040 93.8765 59.7274 79.2633 130.4480 60.6418 26.8065 80.1258 63.9225 69.4686 119.8639 144.0850 135.0791 34.4678 131.4156 64.9127 135.2886 86.0377 标准差 53.1674 39.5176 13.7920 1.8325 18.8211 32.9480 82.0840 88.9990 73.0880 98.6828 44.4376 35.9733 61.9528 81.2741 83.7956 30天总体分布均值 30天总体分布标准差 10 0.9438 79.5388
16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 4、 机组 时段(天数) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 -5.5251 5.4417 -7.4131 3.8433 3.9805 0.6915 -1.8394 10.8114 -11.8037 34.9562 0.3057 -0.6326 -2.1085 6.9274 -0.7896 均值 1.1971 2.7031 -1.9373 0.7078 0.9931 -1.6523 0 -0.0549 -5.6997 -3.6253 -1.2391 1.8035 -4.6834 -3.4840 -0.6928 5.8309 2.2126 13.1369 -2.9098 2.6443 5.0843 -0.7501 0 77.7762 132.6060 66.6469 30.1589 95.7894 56.4807 66.9326 132.0232 133.6904 119.3660 38.7708 105.1595 46.2167 133.6593 83.8706 标准差 48.7021 45.8409 8.7459 9.4016 13.9874 29.0328 0 12.2326 57.3460 59.4385 41.5238 22.9669 64.3989 88.3657 105.8419 99.6034 245.9042 73.5984 33.8241 120.7110 83.6918 84.4499 0 30天总体分布均值 30天总体分布标准差 16 -0.8613 87.4880
24 25 26 27 28 29 30 5、 机组 时段(天数) -17.9420 -4.9981 2.3399 -15.7589 0.1372 -1.5342 -1.4427 均值 138.0016 117.5951 31.5088 145.6065 53.8947 138.5773 89.4382 标准差 30天总体分布均值 30天总体分布标准差 1 3.6282 71.1311 2 -3.1865 31.5080 3 -0.6565 12.7498 4 0.1032 19.4015 5 -0.1559 11.8888 6 -4.7072 32.4014 7 0 0 8 0.5511 11.9438 9 1.8917 64.8698 10 8.5120 99.4846 11 0.1177 32.8580 12 -4.1967 28.1317 13 -9.8824 62.1217 14 14.2168 75.4353 15 -4.9495 59.4061 20 1.8955 84.7374 16 0.4255 72.6121 17 27.7353 178.7244 18 4.0003 89.3402 19 3.8633 44.4532 20 1.3890 159.4984 21 -7.9619 56.2652 22 8.1435 82.0108 23 15.9488 139.3419 24 1.6939 124.6388 25 13.3302 93.8867 26 0.3720 49.6519 27 -8.8186 126.3508 28 -2.4818 49.6321 29 1.0606 163.4794 30 -4.6591 80.9161 从上面的5个表中，我们可以分析得知：随机抽取的5个风机，30天的总体的均值和标准差波动不大，说明风机的输出功率的波动并不大。而且彼此之间