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应该是不可以的，查出来后就会要求重写或者不能通过。大学生撰写毕业论文的目的，是对学生的知识相能力进行一次全面的考核，二是对学生进行科学研究基本功的训练，培养学生综合运用所学知识独立地分析问题和解决问题的能力，为以后撰写专业学术论文打下良好的基础。撰写毕业论文的过程是训练学生独立进行科学研究的过程，是一次系统的、全面的实践机会，撰写毕业论文的过程，同时也是专业知识的学习过程，而且是更生动、更切实、更深入的专业知识的学习。此外，学生在毕业论文写作过程中，对所学专业的某一侧面和专题作了较为深入的研究，会培养学习的志趣，这对于他们今后确定具体的专业方向，增强攀登某一领域科学高峰的信心大有裨益，刚开始写论文是可以借鉴和参考的，比如：格式、写作方法等，借鉴优秀论文的好方法在结合自己的实践思考就可以了。
可以做啊。你要做成什么样子的，需要提供素材？
一年截面数据可以写论文。根据查询相关公开信息显示：论文可分为大小，可以直接分析有数据的一年的截面数据，尽量范围控制在这一年内，就可以写出一个小论文。
可以。1、必须是最新的三年论文数据。2、硕士论文数据三年是最基本的，因为数据越多越能反应研究深入性，答辩的时候数据多也加分。
用。论文数据大多选取最近五年内的数据，所以23年毕业论文用20年数据。毕业论文(graduation study)是指高等学校(或某些专业)为对本科学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。
近五年的。如果是本科，一般最好是五年以内的研究的期刊或者论文，因为这是这个领域里面最新的资讯，作为你论文的佐证是最好的，实在没有办法的话用10年以内的也是可以的。正常我们来说学术造假肯定是不对的，能尽量找到数据就要尽量找数据，不过实在找不到，适当修改也可以，但是要有合理性。谁也不敢说找到的数据就是对的。
确实比较难，主要由3个原因：①模型即理论的问题，也就是说，模型本身是缺乏理论支撑的。这就是为什么量化论文要有严格的理论推导过程。②构念的操作化出现了问题，比如你要测量“品牌忠诚”（只是举一个简单的例子），真正测出来的是否就是品牌忠诚。测量的效度问题不能只看数据统计结果，测量的内容效度需要结合定性方法判断。引起测量效度低的原因可能包括：原始量表为英文量表时，翻译出现了问题，所以严谨的文献中要求用back-translation的方法；量表中遗漏了关键的要素，导致测量的充分性（measurementadequacy）不足。③数据收集过程中的问题。即便理论和测量都没有问题，数据收集过程仍然可能会导致“结果不理想”的情况。所以要对数据收集过程进行严格的控制。例如，针对谁调研，明确告知调研目的，匿名性保证，清晰的问卷填写说明，设置陷阱题，尽可能采用线下问卷调研，给予被调适当的激励，尽可能随机地发放问卷，等等。
问题一：怎样进行论文数据分析 请在此输入您的回答，每一次专业解答都将打造您的权威形象数据源：（是什么） 研究区域描述：（如果你研究的是区域的话，要写出研究区域你要研究的那一方面的发展概况） 数据处理方法：你用了什么方法，仔细描绘，比如怎么选取变量，有 *** 参数或部分数据啦等等，怎么检验你处理的方法是否恰当啦 问题二：论文结果分析怎么写 结果是你实验过程中记录的各项变化和数据。列出图、表更直观一些。并且要做一下适当的说明。 分析是将这些结果说明了什么写出，即结论，同时是否与你的预期一致，还有你的实验结果有什么意义。 如果结果与预期不符，说明一下原因或可能的原因。 问题三：有数据了怎么写数据分析的论文 20分 数据了，写数据，分析的 问题四：论文的数据分析怎么写 你可以把数据发给我看看，我帮你看下 问题五：关于毕业论文的数据分析 我觉得你先要明白想用这些数据得出怎么样的结果 然后我就知道怎么样进行数据分析 数据分析只是方式，前提是你要明白自己的目的 问题六：论文中数据显著分析，怎么做是啊a，b，c 论文不难写的，不要抄袭，有自己的观点就行，不会写可以问我的。论文常指用来进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。 问题七：急！！毕业论文实证分析中的样本选取和数据来源怎么写啊 20分 数据可以去公司里面，年鉴等地方找 不要相信其他人说的给你，什么没问题，都你的 我经常帮别人做数据分析的 问题八：毕业论文的假设检验进行数据分析后 有些没通过 影响大吗 最后的结论怎么写 要写哪些内容 25分 做的是什么假设检验：方差分析、卡方检验、秩和检验还是直线相关与回归 问题九：这个论文数据分析该找哪些数据，该怎么分析，求大神指导。 这个框架 没有办法判断 你需要把模型的设定 先做出来 才可能确定数据选择和收集 问题十：工程力学论文怎么写，其中的数据分析如何 1，定义：应用于工程实际的各门力学学科的总称。常指以可变形固体为研究对象的固体力学。广义的工程力学还包括水力学、岩石力学、土力学等。工程力学是研究有关物质宏观运动规律，及其应用的科学。 2，一般工程力学包括结构力学，理论力学，材料力学即三大力学。它们的关系是包括与被包括的关系。包括实验力学，结构检验，结构试验分析。模型试验分部分模型和整体模型试验。结构的现场测试包括结构构件的试验及整体结构的试验。实验研究是验证和发展理论分析和计算方法的主要手段。
200以上。1、论文数据大概需要200以上个数据，一篇论文需要有多少数据取决于这篇论文的性质和水平。2、通常来说，本科毕业论文需要的数据并不太多，一般一章左右正文内容就够了，而硕士论文需要3至4章的内容，至于发表在高水平学术期刊上的论文则需要大量的核心数据以佐证你的论点和结论。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
中国风力发电潜力巨大中科院专家提出：风能、太阳能、潮汐能的开发可以有效缓解中国的能源供应困局，其中产业化条件最为成熟的首推风力发电。中国风力发电已经历20年漫长的“试验期”，而风力发电的产业化举步维艰，大大小小的风电场遍布全国，几乎各省都有，却并不成气候。据统计，到去年年底，全国共有43个风电场，分布在14个省（区、市），总装机容量万千瓦。刘应宽说，按照目前的发展势头，到今年年底，全国风电装机容量将肯定超过100万千瓦。而早在1995年，原国家电力部就提出，到2000年中国风机规模要达到100万千瓦，这一时间表整整推迟了5年。随着近年煤炭、石油等常规能源的全面紧张，清洁环保的可再生能源驶入发展的快车道。《京都议定书》的签订和《可再生能源法》的出台，为风电迅速成长注入蓬勃动力。在各种可再生能源中，风能因资源丰富、成本相对较低而最具商业化、产业化前景。政策的驱动，以及利益的诱惑，吸引着嗅觉敏锐的企业纷纷投资风电。据不完全统计，包括五大发电集团在内的全国30多家企业已争相涉足这一领域，总投资超过100亿元。按照国内目前的行业平均水平，每千瓦风电装机容量的成本为8000－10000元，与造价约4000元／千瓦的煤炭、石油等常规能源电厂相比，风电场的造价大约高出1倍。目前，每度风电的成本约为－元。研究表明，风力发电能力每增加一倍，成本就会下降15%。由于近年世界风电增长一直保持在30%以上，风电成本快速下降，国外已日趋接近燃煤发电成本。此外，风电外部成本几乎为零，甚至低于核电成本，因此经济效益凸现。随着中国风电设备国产化和发电的规模化，风电可望比燃煤发电更具成本和价格优势。在风电场急速增长的带动下，风电设备制造正呈现出巨大的市场空间。按照中国远期规划（2020年风电装机2000万千瓦）和每千瓦8000－10000元的造价，每年风电设备市场容量约为97亿－122亿元。即使考虑国产化程度提高而导致的价格下降，平均每年的市场容量也应保持在70亿元以上。在可预期的巨大市场空间面前，中国风电设备制造企业将迎来难得的发展机遇。同样看到这个巨大市场的，还有来自欧洲的跨国风电设备制造企业。由于起步早，技术先进，欧洲企业占据着全球风电设备市场的绝大部分市场份额，中国市场也不例外。由于看到中国市场的巨大需求，欧洲各大风电设备制造企业纷纷提高产品售价，并严格控制技术转让。有资料显示，过去3年间，进口风电设备的价格上涨了20%以上。面对风电的商机与困惑，有关专家提出，已具产业化条件的中国风力发电迟迟不能迈出关键一步，最重要的原因在于：由于电价、关税、贷款、税收等优惠政策与扶持措施不到位，风电产业化从市场这个“源头”被束缚住了。中国的风力发电产业化，只能从做大风电市场破题。应该促进可再生能源立法，打破电力市场的地区分割，解决风电在全国摊销的关键难题，同时辅以信贷、税收、消费等方面的鼓励政策，从而引导更多的投资进入风电产业，进而借鉴彩电、汽车等行业的国产化方式，以市场来推进风力发电设备制造、研发的国产化。
大型风力发电机组并网运行的探讨 1 风力发电机的并网 风力发电机组是将风能转换成电能的装置，系统包括发电机、增速箱、刹车、偏航、控制等几大系统。直接与电网相连接的是异步发电机。下面以甘肃玉门风力发电场的金风S43/600风机为例说明并网问题。 异步发电机结构简单，其发电的首要条件是要吸收无功来建立磁场，如果没有无功来源，也就是说没有电网，异步发电机是没有能力发电的。 风机从系统吸收无功，必然会造成系统的电压降低和线损的增加，所以每台风力发电机都设有无功补偿装置，最大无功补偿容量是根据异步发电机在额定功率时的功率因数设计的，一般为>0. 98。 但由于风力发电机的无功功率需求随有功变化，如图1所示，因此，风机每个瞬时的无功需求量也都不同，该风机补偿分为4组固定的容量(600kW风机： 、50 、25 、 - A)，在每个补偿段内，不足部分无功从电网吸收。 单台风力发电机组自身有较全的保护系统，风机主电路出口处装有速断和过流保护，其定值分别为2倍的额定电流、Os动作和倍额定电流、12 s动作。风机还有灵敏的微机保护功能，设有三相电流不平衡，缺相，高压、低压，高周、低周，功率限制等项保护。因此当风电场内或电力系统发生故障时，风机的保护动作非常迅速，保证电网和风电场的安全。 由于异步电机在启动时冲击电流较大，最大可以达到额定电流的5～7倍，对电网会造成冲击。为解决以上问题，现在设计的风力发电机有性能优越的软并网控制电路。目前软并网的控制方式有两种：电压斜坡方式和限流方式。软并网过程可以做得很平稳，整个软启动的过程可以在十几个周波到几十个周波内完成，最高峰值电流可以限定在额定电流之内。图2是记录的S43/600风机并网时的电流实际波形，采样电流幅值衰减20倍。风机的软启动电流限制在500 A内（小于额定电流），启动过程约40个周波。 另外，目前风电场占系统的容量很小，而且风电场的容量利用系数较低，因此风电负荷的变化不会对系统的周波造成较大的影响。2风电场并网中应注意的几个技术问题 继电保护 在设置保护和确定保护定值时应考虑以下因素。 目前一般风机出口电压是低压系统，从35 kV侧的等值电路来看，风机及相应的低压电缆相当于一个很大的限流电抗，短路电流无法送出。 风力发电机为异步发电机，当系统短路时，风机出口电压大幅度下降，没有了励磁磁场，则风机无法发电。风机自身具有全面的微机保护。 由于以上特点，在考虑电网继电保护和风电场的继电保护方案时，只需设置速断和过流保护，定值考虑躲过风电场最大负荷电流即可。 电网电压的调整 有些风电场处于电网末端，电压较低，在进行风电场设计时有一项很重要的工作就是变压器电压分接头设计。既要保证风机的出口电压，又要确保线路上其他用户的要求。 在设计时要认真调查不同季节、不同时间（白天与晚上的负荷）距离风电场最近的线路末端节点电压的变化值，并根据该电压值来设计电压分接头，风力发电机作为电源，其电压允许的偏差值为额定电压的+10%至-5%，如果电压低于额定值，则输送同样功率时电流值就会增加，从而引起线路损耗的增加。另一方面，低电压还会引起软启动电流值的增加。在风电场接入电网调试期间，应反复测量变电站低压侧电压，合理选择分接开关位置，以确保风机出口电压在规定的范围之内。 风电场的无功补偿 风电的无功需求特点如下：在停风状态下也保持与电网的联接并从系统吸收无功。 风机的无功需求量随着有功变化而变化，一部分通过自身的无功补偿装置补偿。但在无功补偿的4组固定的容量之间，仍需从电网吸收部分无功。 风电场的无功造成的影响如下：①风电场的无功变化在满发时会抬高风机出口电压，在并网时会在瞬间较大幅度降低出口电压。②对线路及变压器损耗的影响。由于风电场设备长期并网，无论是否发电，变压器都要向系统吸收一定的无功，其数量大约是变压器容量的1%—。此外，随着风机有功出力的变化，无功需求也在变化，当风机本身的无功补偿不足以补偿这些无功变化时，就需从电网吸收无功，这些无功在流经线路时也会引起线路损耗。风电场中的风机是分散排布的，其间隔距离较大，因此从系统吸收无功所经的线路较长，又会增加一定的线路或变压器损耗。 综上所述，风电场的无功补偿是一项有经济效益的工作，除了风机内的补偿外，在每台箱式变压器低压侧根据变压器的空载电流大小增加一组补偿电容器并长期投入，容量按照变压器空载无功功率选取： 以红松风力发电场用的1 600/10. 5/0. 69箱式变压器为例，空载电流为0. 6%，空载损耗 kW，视在额定功率1 600 kV．A，变压器空载无功约为9. 37 kV -A。 另在35 kV升压站内增加无功补偿装置，以弥补由于出力变化引起的无功变化，从而起到降低线路损耗的作用。3结论 大型风力发电机组在并网时选择合适的继电保护装置、合理地调整电网电压、配备足够的无功补偿装置，就能顺利并网。理论和实践都已证明风力发电的并网过程比较简单，不会对电网产生影响。 本文选自591论文网591LW：专业 代写毕业论文 -致力于代写毕业论文,代写硕士论文,代写论文,代写mba论文,论文代写