风电功率预测技术调研报告
风功率预测是目前国内外公认的、提高大规模风电接入电力系统运行水平的关键基础技术。自20世纪90年代初期，欧洲国家就开始着手风电功率预测系统的研发并应用于业务运行。经过30多年发展，风电功率预测已获得了广泛的应用。随着风电装机容量的快速增长，电网对风电功率预测的依赖性和需求度越来越大。风电功率预测技术已成为缓解电网调峰压力、降低系统备用容量、提高电网风电接纳能力的有效手段。同时，风电功率预测技术还可以指导风电场的检修计划，提高风能利用率，改善风电场的经济效益。
经过多年研究与实践，风电功率预测关键环节已明确固化，按业务流程依次为数值天气预报（numeric weather prediction，以下简称NWP）、风电功率转换、误差修正、预测结果应用，如图1所示。
数值天气预报生成
风资源-功率
转换模型
结果修正
功率预测
结果应用图1 风电功率预测的主要环节
报告根据预测基本流程和原理，分环节介绍风电功率预测的国内外应用现状与前沿技术。经了解，三北地区风电功率预测运行情况、关键预测技术应用以及功率预测服务商较为相似，因此，本报告的国内部分选取京津唐电网作为对象，从各技术环节角度展开调研，为推进风电功率预测技术的发展应用提供借鉴。
1 数值天气预报发展现状与前沿技术
1.1 国外数值天气预报应用现状
数值天气预报（NWP）是指根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法,包含风速、风向、气温、气压、相对湿度等与风电预测相关的气象要素。空间尺度越大，天气预报的准确率越高，但以风电场为单位的风功率预测需要小尺度气象要素信息，这就需要开展空间降尺度工作，即把大尺度、低分辨率的天气预报信息转化为小尺度、高分辨率的小区域地面气候变化。
图2 数值天气预报的计算生成流程
美国和欧洲实行双轨的气象服务体制。双轨制气象服务主要由公益性气象服务和商业性气象服务两部分构成：公益性气象服务主要由国家气象局承担，商业性气象服务主要由私人气象公司承担。以丹麦电网和西班牙为例介绍国外电力公司将数值天气预报产品应用于风电功率预测的流程。（1）丹麦
丹麦气象局向丹麦国家电网有偿提供覆盖全国的区域数值天气预报产品，同时也向发电企业提供其所需的数值天气预报数据，丹麦国家电网所用的欧洲中期天气预报中心的全球背景场资料也来自丹麦气象局。丹麦国家电网采用丹麦气象局、欧洲中期天气预报中心和丹麦conwx公司的数值天气预报产品，丹麦Dong Energy能源公司采用丹麦气象局、
英国气象局和德国气象局的数值天气预报产品，两者都是通过WPPT统计模型进行风电功率预测，最后进行集合预报。（2）西班牙
西班牙电网公司的SIPREOLICO风功率预测系统采用西班牙气象局数值预报产品和欧洲中期天气预报中心数值天气预报产品，通过8个风电功率预测模型，进行风电功率集合预报，再结合荷兰AEOLIS预测服务公司、西班牙工程技术研究所（IIC）和西班牙METEOLOGICA专业风能预报和风电功率预测公司的风电功率预测产品，最终得到未来48小时和10天的风电功率预测。
1.2 京津唐地区数值天气预报应用现状
京津唐电网通过购买先进的全球初始场预报源和数值天气预报产品，缩小了与国际先进应用水平的差距。NWP 产品主要由获取全球尺度预报场和中尺度气象模式计算两个环节组成，受限于气象基础科学的落后和商业气象服务体制的封闭，我国在全球初始场和中尺度气象模式两方面均没有国际领先的技术和产品。
京津唐区域风电场通过市场方式可获取较高水平的NWP产品。目前，京津唐区域风电场获取NWP产品有两种主流方式：一种是提供经纬度直接向国外商业气象服务公司购买NWP产品，另一种是通过降尺度计算全球模式的初始场生成NWP产品。基于NWP产品预测精度的市场选择，目前京津唐区域目前两种获取NWP方式的占比约为7:3。此外，目前国外商业气象服务公司提供的NWP产品市场占有率明显高于国内NWP产品。METEOLOGICA公司为京津唐区域70%以上的风电场提供稳定的NWP产品，应用效果好，市场占有率高。京津唐区域62%风电场使用的NWP产品分辨率为3km×3km，28%风电场的NWP为1km×1km，10%风电场的NWP产品为5km×5km。
因此，京津唐区域内风电场功率预测系统虽然在中尺度气象模式计算方面与国际先进水平有一定差距，但通过购买先进的全球初始场预报源和数值天气预报产品，实际应用效果与国际主流水平的差距不大。
1.3 数值天气预报前沿技术
现有基础科学和计算能力条件下，NWP环节贡献风电功率预测70%以上的误差。提高NWP精度的方法分为三类:第1类是提高方程描述大气运动的能力(预报模式及参数化)，即提高偏微分方程组建模准确性，代表方法为大气模式次网格物理过程参数化调优技术；第2类是提高离散网格的致密程度，即降低积分步长，代表方法为高解析度数值天气预报；第3类提高初值和边值场的质量，以保证仅有极少量观测时（观测点/网格点只有百分之几）估计出的初值和边值场是准确且和谐（即资料同化技术），代表方法为集合预测技术。
2 风电转换模型发展现状与前沿技术
2.1 国内外风电转换模型应用现状
风-电转换模型是指将数值天气预报厂家提供的小尺度数值天气预报转化为风电场理论预测功率的“气象-电力转换模型”。转换方法分为两种，物理模拟建模方法和统计学习建模方法。物理模拟建模方法是根据风电场站实际的地形地貌，将数值天气预报结果转化为实际环境条件下的风资源信
风电功率预测系统功能规范 （试行） 国家电网公司调度通信中心
目次 前言...................................................................... III 1范围. (1) 2术语和定义 (1) 3数据准备 (2) 4数据采集与处理 (3) 5风电功率预测 (5) 6统计分析 (6) 7界面要求 (7) 8安全防护要求 (8) 9系统输出接口 (8) 10性能要求 (9) 附录A 误差计算方法 (10)
前言 为了规范风电调度技术支持系统的研发、建设及应用，特制订风电功率预测系统功能规范。 本规范制订时参考了调度自动化系统相关国家标准、行业标准和国家电网公司企业标准。制订过程中多次召集国家电网公司科研和生产单位的专家共同讨论，广泛征求意见。 本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、信息要求、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。 本规范由国家电网公司国家电力调度通信中心提出并负责解释； 本规范主要起草单位：中国电力科学研究院、吉林省电力有限公司。 本规范主要起草人：刘纯、裴哲义、王勃、董存、石永刚、范国英、郭雷。
风电功率预测系统功能规范 1范围 1.1本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、数据准备、数据采集与处理、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。 1.2本规范用于指导电网调度机构和风电场的风电功率预测系统的研发、建设和应用管理。 本规定的适用于国家电网公司经营区域内的各级电网调度机构和风电场。 2术语和定义 2.1 风电场 Wind Farm 由一批风电机组或风电机组群组成的发电站。 2.2 数值天气预报 Numerical Weather Prediction 根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。 2.3 风电功率预测 Wind Power Forecasting 以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型，以风速、功率或数值天气预报数据作为模型的输入，结合风电场机组的设备状态及运行工况，得到风电场未来的输出功率；预测时间尺度包括短期预测和超短期预测。 2.4 短期风电功率预测 Short term Wind Power Forecasting 未来3天内的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 2.5 超短期风电功率预测 ultra-short term Wind Power Forecasting 0h~4h的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。
毕业设计文献综述 题目：立轴风力发电机 学生姓名：李春鹏学号：090501224 专业：机械设计制造及其自动化 指导教师：刘恩福 2013年2月27日
一、摘要 风能利用技术的快速发展已使风能成为目前最重要的一种可再生资源。现有的风能转化系统大部分将风能通过风力机装置转化为机械能，然后通过电机转化为电能，通常风力机按风轮旋转轴在空间的方向，分为水平轴风力机（HorizontalAxis Wind Turbine简称为HAWT）和立轴风力机（Vertical Axis Wind Turbine简称为VAWT）两大类，达里厄型（Darrieus）风力机为立轴风力机的典型机型。立轴风力机由于其结构和气动性能的独特优势，越来越被人们重视。变速风力机可以在很大的风速范围内工作，而且能最大限度的捕获风能，提高风力发电机的效率，而成为当前该领域的研究热点。本文以大型变速立轴风力机为研究对象，风力机为典型的达里厄型风力机，直接驱动永磁同步电机发电。通过建立风力机气动性能评估模型、传动系统模型、电机以及控制系统的模型，并在MATLAB/SIMULINK进行仿真模拟，得到风力机在各种工况下的运行情况，并实现了最大风能追踪的算法。 变速风力发电机提高了风能利用率，但增加了控制系统的难度，本文对最大风能追踪策略的理论进行分析研究。分析了达里厄型风力机的气动性能评估模型，该模型是基于叶素动量理论的双多流管模型，考虑了达里厄型风力机旋转时叶片对风轮下盘面流动干涉的特性，以及翼型动态失速、气动阻力的影响，对1MW达里厄型风力机进行计算分析，得到了该风力机的气动性能，如风力机在各风速下的气动转矩与转速的关系，以及在各风速下的气动功率与转速的关系，为仿真模拟提供基础。根据仿真的需要分别建立了风力机传动系统模型、永磁同步电机模型、最大功率跟踪算法等模型。永磁同步发电机在同步旋转轴下建立，并对同步电机的解耦控制做了分析，最大功率跟踪算法采用尖速比控制方法。最后在MATLAB/SIMULINK中且搭建了整个系统的仿真模型，对1MW 达里厄型风力机低风速气动、高风速刹车、额定风速下变风速运行等工况进行了仿真模拟。通过模拟得到风力机在各种工况下的运行情况，实现了最大风能追踪的算法，采用尖速比的控制方法追踪最大风能的效果显著，为进一步立轴风力发电机控制系统的设计提供依据。 ABSTRACT The rapid progress on wind energy conversion technology has made wind energy tobe one of the most important renewable and sustainable energy.Current wind energy conversion system translates the wind energy to mechanical energy by wind turbine,and then converts it to electricity by generator.According to the direction of the revolving shaft in space,wind turbine includes two types,one is horizontal axis wind turbine(HAWT for short),and the other is vertical axis wind turbine(VAWT for short),thevertical axis wind turbine is famous for Darrieus type.There has been growing attention to vertical axis wind turbine for its unique structural and aerodynamic advantages.As variable speed wind turbine works at larger ranger of wind speed,utilizes much more wind energy,Improve the efficiency of wind turbines.So it has become the hot topic in the field.This paper is basic on large variable speed vertical axis wind turbine.The wind turbine is Darrieus type,and it dives permanent magnet synchronous generator directly.Through establishment of aerodynamic performance evaluation model,dive-train model,generator and control system model,and simulating of the wind turbine system model in MATLAB/SIMULINK,we can obtain the performance of wind turbine in a variety of conditions,and achieve the algorithm of Maximum Power Point Tracking. Although variable speed wind turbine Improve the efficiency it Increase the difficulty of the control system.The Maximum Power Point Tracking control Strategy theory is analyzed in this paper.The aerodynamic performance evaluation model is established,it's the double-disk multiple stream-tube model in the framework of blade element momentum theory,the airfoil dynamic stall effect and aerodynamic losses were included.we obtained the aerodynamic performance by calculating for the1MW Darrieus vertical axis wind turbine,such as the relationship between aerodynamic torque and rotating speed at different wind speed,the relationship between aerodynamic power and rotating speed at different wind
天津大学本科生毕业论文开题报告
五、研究方法 综上所述，本设计以1KW风力发电机为单元，组成20KW的多风轮发电系统。也就是说，研究20台以上小型发电机的组合可行性方案。再提出可行性组合方案后，通过分析计算，得出相关数据。分析风切变对不同排列方案的多风轮发电系统总功率的影响。优化选择出横梁尺寸后，通过相关测应力、应变实验，考察横梁应力。并对比实验结果和计算结果。 六、可行性分析及已具备的条件 对于小型风力发电机组合的风力发电系统有一个直观的认识。并通过近期的学习，掌握相关知识。并在老师的指导下，逐步明确了研究过程。在本科学习期间，已掌握相关力学分析基础，并熟悉侧应力应变以及微小型形变的实验。七、进度安排 2013.12.16——2014.03.07：通过查找资料，明确课题意义，了解本课题的研究内容和研究方法，并撰写开题报告。 2014.03.08——2014.04.05：仔细研读资料，对课题所研究的相关问题有比较清晰的了解，请教导师或学长把问题解决。制定组合方案、学习完成相应条件下迎风面积、总功率等参数的计算。 2014.04.06——2014.05.02：实验模拟，测量相关数据 2014.05.03——2014.05.30：完成修改论文并提交外文资料 2014.05.31——2014.06.10：终稿并答辩 八、主要参考文献 [1]Thomsen O T. Sandwich materials for wind turbine blades—present and future[J]. Journal of sandwich structures and materials, 2009, 11(1): 7-26. [2]Mostafaeipour A. Productivity and development issues of global wind turbine industry[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2010, 14(3): 1048-1058. [3]Gebhardt C G, Preidikman S, Massa J C. Numerical simulations of the aerodynamic behavior of large horizontal-axis wind turbines[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2010, 35(11): 6005-6011. [4]Eriksson S, Bernhoff H, Leijon M. Evaluation of different turbine concepts for wind power[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2008, 12(5): 1419-1434. [5]Liserre M, Cardenas R, Molinas M, et al. Overview of multi-MW wind turbines and wind parks[J]. Industrial Electronics, IEEE Transactions on, 2011, 58(4): 1081-1095.
—————————————————— —基金项目：福建省教育厅科技项目（JA08024）；福建省自然科学基金计划资助项目（2008J0018）。 第27卷第1期2011年1月 电网与清洁能源 Power System and Clean Energy Vol.27No.1 Jan.2011文章编号：1674-3814（2011）01-0060-07 中图分类号：TM614 文献标志码：A 风电场风速及风电功率预测方法研究综述 洪翠，林维明，温步瀛 （福州大学电气工程与自动化学院，福建福州350108） Overview on Prediction Methods of Wind Speed and Wind Power HONG Cui,LIN Wei-ming,WEN Bu-ying （College of Electrical Engineering and Automation ，Fuzhou University ，Fuzhou 350108，Fujian Province,China ） ABSTRACT ：Due to the intermittency of wind energy and the non -linearity of power system,there exist many uncertain variables which should be considered in the wind power prediction.The current prediction methods include the physical method, statistical method, learning method and the comprehensive one combining all the other methods.Based on accurate numerical weather prediction （NWP ）,the physical method is seldom used in the short term prediction,as its model is complicated and deals with large quantities of calculations.The model of the statistical method is simple and requires a small amount of data.It can be applied in those situations where data acquisition is difficult.The AI method is suitable in the random or non —linear system as it does not rely on the accurate mode of the objective.The comprehensive method maximizes favorable factors and minimizes unfavorable ones as contained in above-mentioned methods.This paper presents a brief overview on prediction methods of wind speed and wind power,and raises further issues worth further research on the basis of summarizing the previous studies.KEY WORDS:wind power prediction;statistical methods; learning methods;combinatorial prediction 摘要：由于风能的随机性以及电力系统的非线性等原因，预测风电功率时需要考虑众多的不确定因素影响。 现有预测方法主要包括物理预测方法、统计预测方法以及学习预测方法、综合预测法等。基于数字天气预报（NWP-numerical weather prediction ） 的物理预测方法模型复杂、计算量大，较少用于短期预测；统计预测方法模型简单，数据需求量少， 较适合于数据获取有一定困难的情况；人工智能预测方法不依赖于对象的精确模型，适合于随机非线性系统；综合预测方法可一定程度地扬长避短。本文主要就风电场风速及风电功率预测方法研究进行了综合阐述，并在总结前人研究的基础上提出了一些可进一步研究的问题。 关键词：风电预测；统计方法；学习方法；综合预测 随着全球石化资源储量的日渐匮乏以及低碳、 环保概念的逐步深化，风能等可再生能源的开发与利用日益受到国际社会的重视。2007年初欧盟曾提出，2020年其可再生能源消费将占到全部能源消费的20%，可再生能源发电量将占到全部发电量的30%[1]。风力发电是风能的主要利用方式之一。2009年，全球风电装机总量已达157.9GW ，较上年增加了37.5GW [2]。中国风能资源仅次于美国和俄罗斯，可利用风能资源共计约10亿kW 。近些年来风电在中国获得了飞速发展，2000年至2009年十年时间，中国风电装机容量从0.34GW 增至25.8GW [3]；2020年，预计全国风电总装机容量将达到30GW [1]。除部分采用离网运行方式外[4]，大容量风电机组多数采用并入电网的运行方式。随着规模越来越 大、数量越来越多的风力发电功率注入电网， 风能具有的随机性对电力系统的影响越来越不可忽视。 1风电预测的意义 准确有效地预测出风电场的输出功率不但可 帮助电力系统调度运行人员做出最有效决策， 还
Xx大学 毕业设计（论文）开题报告题目风力发电并网稳定性研究 系（院）自动化系年级 专业电气工程与自动化班级 学生姓名学号 指导教师职称 xxx教务处 二〇一一年三月 开题报告填表说明
1.开题报告是毕业设计（论文）过程规范管理的重要环节，是培养学生严谨务实工作作风的重要手段，是学生进行毕业设计（论文）的工作方案，是学生进行毕业设计（论文）工作的依据。 2.学生选定毕业设计（论文）题目后，与指导教师进行充分讨论协商，对题意进行较为深入的了解，基本确定工作过程思路，并根据课题要求查阅、收集文献资料，进行毕业实习（社会调查、现场考察、实验室试验等），在此基础上进行开题报告。 3.课题的目的意义，应说明对某一学科发展的意义以及某些理论研究所带来的经济、社会效益等。 4.文献综述是开题报告的重要组成部分，是在广泛查阅国内外有关文献资料后，对与本人所承担课题研究有关方面已取得的成就及尚存的问题进行简要综述，并提出自己对一些问题的看法。 5.研究的内容，要具体写出在哪些方面开展研究，要突出重点，实事求是，所规定的内容经过努力在规定的时间内可以完成。 6.在开始工作前，学生应在指导教师帮助下确定并熟悉研究方法。 7.在研究过程中如要做社会调查、实验或在计算机上进行工作，应详细说明使用的仪器设备、耗材及使用的时间及数量。 8.课题分阶段进度计划，应按研究内容分阶段落实具体时间、地点、工作内容和阶段成果等，以便于有计划地开展工作。 9.开题报告应在指导教师指导下进行填写，指导教师不能包办代替。 10.开题报告要按学生所在系规定的方式进行报告，经系主任批准后方可进行下一步的研究（或设计）工作。 一、课题的目的意义：
浅谈风电功率预测系统的必要性 随着我国风电、光伏发电等新能源的发展，并网难的问题也逐渐显现。但由于电能的储存难题一直没能有效解决，新能源并网问题仍处于探索状态。由于新能源发电的间歇性、不稳定性，并网后对电网冲击巨大，因此，做好新能源发电的预测和调控是风电并网稳定运行和有效消纳的重要条件。 应对以上问题，国能日新研发了SPWF-3000风电功率预测系统。该系统具有高精度数值天气预报功能、风电信号数值净化、高性能物理模型、网络化实时通信、通用风电信息数据接口等高科技模块；可以准确预报风电场未来168小时功率变化曲线。风电功率预测系统短期预测精度超过80%，超短期预测精度超过90%。使风电场可以向电网公司提供准确的天发电功率，电网调度可以有效利用风电资源，提高风电发电上网小时数。并且由于对未来一段时间的发电功率有所了解，电网调度也可以合理的安排个风电场的发电情况，防止由于天气变化引起电场出力的突然增大或减小对电网造成的损失。 在欧洲发达国家，电网公司会优先购买预测准确的风电场电力，限制预测不准的风电场电量或采取处罚措施。而在我国，由于风电发展迅速，历史数据少，风电场地形复杂，气候类型多样。国外已有统计预测方法无法全面满足国内风电预测的要求。而国能日新风功率预测产品采用多元化智能自适应数据建模。建立优化的物理模型与人工智能模型相结合的功率预测双模型。短期预测精度超过80%，超短期预测精度超过90%。风电场可以根据预测结果以及调度的指令，合理的安排风电场运行，增加发电量。 因此，风电功率预测无论对风电场还是电网来说都是很有必要的。在为风电场增加发电量的同时，还减小了对电网的冲击。而功率预测最重要的就是精确度，高精度的功率预测可以起到很大的正面作用，而如果预测精度不够也会造成很多不必要的损失。国能日新风电功率预测系统以高精度的测量目标要求自己，为用户提供高精确度的预测结果。
风电功率预测方法的研究 摘要 由于风能具有间歇性和波动性性等特点，随着风力发电的不断发展风电并网对电力系统的调度和安全稳定运行带来了巨大的挑战。进行风电功率预测并且不断提高预测精确度变得越来越重要。通过对国内外研究现状的了解，根据已有的风电功率预测方法，按照预测时间、预测模型、预测方法等对现有的风电功率预测技术进行分类，着重分析几种短期风电功率预测方法的优缺点及其使用场合。根据实际某一风电场的数据，选取合适的风电预测模型进行预测，对结果予以分析和总结。 关键词：风电功率预测；电力系统；风力发电；预测方法； 引言 随着社会不断发展人们对能源需求越来越大而传统化石能源日益枯竭不可再生，以及化石能源带来了环境污染等问题影响人类生活，人们迫切需要新的清洁能源代替传统化石能源。风能是清洁的可再生能源之一，大力发展风力发电成为各国的选择。根据相关统计，截止至2015年，全球风电产业新增装机63013MW，，同比增长22%[1]。其中，中国风电新增装机容量达30500MW，占市场份额48.4%。全球累计装机容量为432419MW，其中中国累计装机容量为145104,占全球市场份额的33.6%。 目前风力发电主要利用的是近地风能，近地风能具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。当接入到电网的风电功率达到一定占比时，风电功率的大幅度波动将破坏电力系统平衡和影响电能质量，给电力系统的调度和安全平稳运行带来严峻挑战。根据风速波动对风力发电的影响按照时间长度可分为三类：一种是在几分钟之内的超短时波动，该时段内的波动影响风电机组的控制；另一种是几小时到几天内的短时波动，该时段内的波动影响风电并网和电网调度；最后一种是数周至数月的中长期波动，该时段内的波动影响风电场与电网的检修和维护计划。本文主要研究不同的风电功率短期预测方法的优缺点。 通过对短期风电功率预测，能够根据风电场预测的出力曲线优化常规机组出力，降低运行成本；增强电力系统的可靠性、稳定性；提升风电电力参与电力市场竞价能力。
风电功率预测系统简介
目录 1目的和意义 (3) 2国内外技术现状 (3) 2.1国外现状 (3) 2.2国内现状 (4) 3风电功率预测系统技术特点 (5) 3.1 气象信息实时监测系统 (5) 3.2超短期风电功率预测 (5) 3.3短期风电功率预测 (6)
3.4风电功率预测系统软件平台 (8)
1目的和意义 风能是一种清洁的可再生能源，由于其资源丰富、转化效率高、产业化基础好、经济优势明显、环境影响小等优点，具备大规模开发的条件，在可以预见的将来，风能的开发利用将成为最重要的可再生能源发展方向。但由于风电等可再生能源发电具有间歇性、随机性、可调度性低的特点，大规模接入后对电网运行会产生较大的影响, 以至于有些地方不得不采取限制风电场发电功率的措施来保证电网的安全稳定运行。 对风电输出功率进行预测被认为是提高电网调峰能力、增强电网接纳风电的能力、改善电力系统运行安全性与经济性的最有效、经济的手段之一。首先，对风电场出力进行短期预报, 将使电力调度部门能够提前为风电出力变化及时调整调度计划，从而减少系统的备用容量、降低电力系统运行成本。这是减轻风电对电网造成不利影响、提高系统中风电装机比例的一种有效途径。其次，从发电企业（风电场）的角度来考虑,将来风电一旦参与市场竞争, 与其他可控的发电方式相比, 风电的间歇性将大大削弱风电的竞争力,而且还会由于供电的不可靠性受到经济惩罚。提前对风电场出力进行预报, 将在很大程度上提高风力发电的市场竞争力。 2国内外技术现状 2.1国外现状 在风电功率预测技术研究方面，经过近20 年的发展，风电功率预测已获得了广泛的应用，风电发达国家，如丹麦、德国、西班牙等均有运行中的风电功率预测系统。 德国太阳能技术研究所开发的风电管理系统（WPM）S是目前商业化运行最为成熟的系统。德国、意大利、奥地利以及埃及等多个国家的电网调度中心均安装了该系统，目前该系统对于单个风电场的日前预报精度约为85%左右。丹麦Ris? 国家可再生能源实验室与丹麦技术大学联合开发了风电功率
风电并网的不利影响及分析 一、风电并网的不利影响案例分析 1、加拿大阿尔塔特电力系统 截至2008 年，加拿大的阿尔伯塔电力系统（AIES）共有装机约280 台，总容量12 368 MW。其中，煤电5 893 MW，燃气发电4 895 MW（热电联产约3 000MW），水电869 MW，风电523 MW，生物质等其他可再生能源214 MW。阿尔伯塔的风电开发意向已达到11 000 MW，几乎与目前系统的装机容量相当，这在给AIES 带来巨大机遇的同时也带来了挑战。因为，大规模的风电接入会增加系统发电出力的不稳定性，降低系统维持供需平衡的能力。AIES 的装机以火电为主，且调节能力有限，系统备用容量也有限，电力市场的可调发电出力的灵活性不高，对外联络线的潮流交换能力相对有限。因此，系统需要增强调节及平衡能力和事故响应能力，否则难以应对风电出力变化给系统带来的巨大压力。 电力生产和使用必须同时完成的特点决定了系统运行必须维持每时每刻的供需平衡。供需失衡会引起发输电设备跳闸、负荷跳闸甚至系统崩溃等事故。因此，维持系统的实时平衡是一个非常艰巨的任务，而大规模的风电并网，会从以下4 个方面影响系统供需平衡：（1）能否准确预测供需走势。预测是实施供需平衡调节的基础。供需差可能来源于负荷、潮流交换、间歇性电源等的变化。供需走势的预测对于系统运行至关重要。预测越准确，相关的运行决策越准确，运行人员越容易维持系统稳定。而目前的风电预测，远不能达到系统运行对预测精度的要求，给大规模风电并网的系统运行带来很大隐患。 （2）需要足够的系统调节平衡资源来提升系统应对风电出力变化和不确定的能力。系统调节平衡资源是指能被随时调度的、能维持系统平衡的调节备用容量、负荷跟踪服务等运行备用。由于风电出力变化和不确定，导致系统必须维持很高的系统调节资源以作备用，降低了系统资源的利用率。否则，系统将无法应对风电出力变化和不确定性，影响系统的安全可靠运行。 （3）亟须建立相关的系统运行操作规程。为了保持系统的有效运行，必须提前研究并制定相关的系统运行操作规程，并纳入已有的运行规程以指导调度人员。由于人们对风电出力变化和不确定的了解还处于起步阶段，所以相关的运行规程还属空白。 （4）调度人员要学习并掌握应对风电出力变化和不确定影响的能力。拥有充足的系统调节平衡资源、建立相关的规程、具有可操作性的预测结果，加上操作人员多年的经验积累，在对系统特性有足够了解的基础上，才能准确地判断并作出正确决策，实现系统操作安全、可靠、及时。面对大规模的风电并网给系统运行带来的巨大挑战，调度人员需要学习如何应对风电出力变化和不确定给系统运行带来的复杂局势。 对于一个独立系统，供需不平衡可能导致系统出现频率偏差的情况，对于一个互联系统，供需不平衡可能导致系统从主网解列。特别是，阿尔伯塔系统的风电开发意向已远远大于其承受范围，所以面临的问题更加严峻。 胡明：阿尔伯塔风电并网对系统运行的影响和对策；电力技术经济；2009[4] 2、辽宁电网 预计在2010年底,辽宁电网的风电装机容量达到340万kW, 2015年风电装机容量达到787万kW。风电的大规模集中并网将给辽宁电网的调峰调频、联络线控制、系统暂态稳定、无功调压及电能质量等诸多方面带来直接影响,给电力系统的安全稳定运行带来新的挑战。 （1）导致系统调峰难度增加
风电功率预测系统功能规范（试行） 前言 为了规范风电调度技术支持系统的研发、建设及应用，特制订风电功率预测系统功能规范。本规范制订时参考了调度自动化系统相关国家标准、行业标准和国家电网公司企业标准。制订过程中多次召集国家电网公司科研和生产单位的专家共同讨论，广泛征求意见。本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、信息要求、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。本规范由国家电网公司国家电力调度通信中心提出并负责解释；本规范主要起草单位：中国电力科学研究院、吉林省电力有限公司。本规范主要起草人：刘纯、裴哲义、王勃、董存、石永刚、范国英、郭雷。 1范围 1.1本规范规定了风电功率预测系统的功能，主要包括预测时间尺度、数据准备、数据采集与处理、功率预测、统计分析、界面要求、安全防护、接口要求及性能指标等。 1.2本规范用于指导电网调度机构和风电场的风电功率预测系统的研发、建设和应用管理。本规定的适用于国家电网公司经营区域内的各级电网调度机构和风电场。 2术语和定义 2.1风电场Wind Farm由一批风电机组或风电机组群组成的发电站。 2.2数值天气预报Numerical Weather Prediction根据大气实际情况，
在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。 2.3风电功率预测Wind Power Forecasting以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型，以风速、功率或数值天气预报数据作为模型的输入，结合风电场机组的设备状态及运行工况，得到风电场未来的输出功率；预测时间尺度包括短期预测和超短期预测。 2.4短期风电功率预测Short term Wind Power Forecasting未来3天内的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 2.5超短期风电功率预测ultra-short term Wind Power Forecasting 0h~4h的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。 3数据准备 风电功率预测系统建模使用的数据应包括风电场历史功率数据、历史测风塔数据、历史数值天气预报、风电机组信息、风电机组及风电场运行状态、地形地貌等数据。 3.1风电场历史功率数据风电场的历史功率数据应不少于1a，时间分辨率应不小于5min。 3.2历史测风塔数据a）测风塔位置应在风电场5km范围内；b）应至少包括10m、70m及以上高程的风速和风向以及气温、气压等信息；c）数据的时间分辨率应不小于10min。 3.3历史数值天气预报历史数值天气预报数据应与历史功率数据相
风电功率预测的发展现状与展望 范高锋，裴哲义，辛耀中 （国家电力调度通信中心，北京100031） 摘要：风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。本文从电力调度运行的角度，在风电功率预测技术的发展现状、系统建设情况、预测误差、预测评价指标和预测的主体等方面展开了论述，对目前存在的基础数据不完善、预测精度不高、预测的时间尺度较短和风电场普遍没有开展预测的问题进行了分析，提出了加强电网侧和风电场侧风电功率预测系统建设、加快超短期预测功能建设、继续深化预测技术研究、加强标准体系建设和开展跨行业合作等发展建议。 关键词:风电场；功率；预测；系统 中图分类号：TM614 文献标志码：A 文章编号： Wind power prediction achievement and prospect FAN Gao-feng , PEI Zhe-yi , XIN Yao-zhong (National Power Dispatching& Communication Center，Beijing 100031) Abstract: Wind power prediction is important to the operation of power system with comparatively large mount of wind power. This paper summarized the current situation of wind power prediction technology, wind power prediction system construction, prediction error, assessment index, and main market body of prediction from the power dispatch perspective. The main problems includes basic data incomplete, prediction precision relatively low, prediction time scale short and wind farm no wind power system are analyzed. Suggestions of enforcing grid side and wind farm side wind power prediction system construction, speeding up ultra-short term wind power prediction system construction, deepening wind power prediction technology study, strengthening prediction technical standard system and cooperation of different industry are proposed. Keywords: wind farm; power; prediction; system 0引言 电力系统是一个复杂的动态系统。维持发电、输电、用电之间的功率平衡是电网的责任。在没有风电的电力系统，电网调度机构根据日负荷曲线可以制定发电计划，以满足次日的电力需求。风电场输出功率具有波动性和间歇性，风电的大规模接入导致发电计划制定难度大大增加，风电对电力系统的调度运行带来巨大挑战。 目前风电对全网的电力平衡已经带来很大的影响[1-3]。对风电场输出功率进行预测是缓解电力系统调峰、调频压力，提高风电接纳能力的有效手段之一。同时，风电功率预测还可以指导风电场的检修计划，提高风能利用率，提高风电场的经济效益。经过多年的科研攻关与技术创新，我国具有自主知识产权的风电功率预测系统已在电力调度机构获得了广泛应用，12个网省调建立了预测系统，覆盖容量超过12GW，在电网调度运行中发挥了一定作用。本文对近年来风电功率预测方面完成的工作进行了总结，对存在的问题进行了论述，并提出了下一步的发展建议。 1 风电功率预测发展现状 1.1 风电功率预测技术的发展情况 电网调度部门对风电功率预测的基本要求有2个：一是短期预测，即当天预测次日0时起72h的风电场输出功率，时间分辨率为15 min，用于系统发电计划安排；另一个是超短期预测，即实现提前量为0~4h的滚动预测，用于电力系统实时调度[4]。 风电功率预测方法主要分为统计方法、物理方法[5-6]。统计方法是指不考虑风速变化的物理过程，而根据历史统计数据找出天气状况与风电场出力的关系，然后根据实测数据和数值天气预报数据对风电场输出功率进行预测，常用的预测模型有时间序列、神经网络、支持向量机等。物理方法是指风电功率预测的物理方法根据数值天气预报模式的风速、风向、气压、气温等气象要素预报值以及风电场周围等高线、粗糙度、障碍物等信息，采用微观气象学理论或计算流体力学的方法，计算得到风电
第一页 答卷编号：论文题目： 指导教师： 参赛学校： 报名序号： 证书邮寄地址： （学校统一组织的请填写负责人） 第二页 答卷编号：
风功率预测问题设计 摘要 未来风力发电可能成为和太阳能比肩的新能源行业。随着全球经济的发展和人口的增长，人类正面临着能源利用和环境保护两方面的压力。一方面煤炭、石油和天然气等化石燃料的储量由于大量开采而日益减少：另一方面是大量使用化石燃料对自然环境产生了严重的污染和破坏。这两方面的问题已经引起世界各国政府和人民的高度重视，并在积极寻求一条可持续发展的能源道路，以风能首当其冲。风速的随机性，给，和风电场的功率输Hj带来很大的困难。本文旨在研究分电功率在一段时间的变化规律，本文组建三个模型来解决风电功率的预测问题通过对历史数据的分析，挖掘5月31号到6月6日风电功率的变化趋势，以便直观的检验模型与实际数据是否相吻合。 在问题一中考虑天气变化的随机性，分析不同时间点的数据，将Pa,Pb,Pc,Pd,P58表中5月30日第81时间点到96时间点的数据提取出来运用灰色理论作为预测2006年5月31日开始前四个小时内的16个时间点的数据预。同理以表中已给出的5月31日1-16时间点的数据预测出17-32时间的数据，然后运用此模型得出时间范围a,b内各时间点的风电功率。然后可与题目中以给的数据相比较得出误差。第二种预测方法运用指数平滑模型得出时间范围a,b内各时间点的风电功率。第三种预测方法运用移动平均模型，预测出时间范围a,b内各时间点的风电功率。通过三种预测方法的误差分析我们推荐指数平滑预测法。 在问题二中，通过比较分析问题一的预测结果，比较单台风电机组功率（P A ，P B ，P C ， P D ）的相对预测误差与多机总功率（P 4 ，P 58 ）预测的相对误差，得出风电机组的汇聚程 度越高，对于预测风电功率结果误差影响越小。 在问题三中，选用了BP神经网络的预测方法，加入了更多的自变量，使得预测结果更精确。 （关键词：风速的随机性，风速的预测，风电功率数值，灰色理论，指数平滑模型，移动平均模）
国家能源局关于印发风电功率预报与电网协调运行实施细则(试行)的 通知 国能新能[2012]-12文件 各省(区、市)发展改革委、能源局、中国气象局，国家电网公司、南方电网公司、华能集团公司、大唐集团公司、华电集团公司、国电集团公司、中电投集团公司、神华集团公司、中广核集团公司、三峡集团公司、中国节能环保集团公司、水电水利规划设计总院、各相关协会: 为促进风电功率预测预报与电网调度运行的协调，根据《风电场功率预测预报管理暂行办法》的有关要求，现将〈风电功率预报与电网协调运行实施细则~(试行)印发你们，请参照执行。 附:风电功率预报与电网协调运行实施细则(试行) 风电功率预报与电网协调运行实施细则(试行) 第-章总则 第一条根据《中华人民共和国可再生能源法》和《节能调度管理办法}，为贯彻落实国家能源局《风电场功率预测预报管理暂行办法}C国能新能(2011 ) 177号)，制定本实施细则。 第二条中国气象局负责建立风能数值天气预报服务平台和业务运行保障体系，为风电功率预测提供数值天气预报公共服务产品和相关技术支持系统。 第三条风电开发企业负责风电场发电功率预报工作，按照要求上报风电场发电功率预报曲线，并执行电网调度机构下发的发电功率计划曲线。 第四条电网调度机构负责电力系统风电发电功率预测工作，建立以风电功率预测预报为辅助手段的电力调度运行机制，保障风电优先调度，落实风电全额保障性收购措施。 风电功率预测预报和并网运行的有关考核办法另行制定。 第五条各有关单位应保证安全接收、传送、应用气象和电力运行等信息，确保涉密信息的获取和使用符合国家相关保密规定。 第二章气象数据服务及功率预测
福州大学本科生毕业设计（论文）开题报告 姓名黄生树学号011000511专业电气工程与自动化（建筑电气方向） 毕业设计（论文）题目风电功率预测方法的研究 一、论文选题依据（包括本课题国内外研究现状述评，研究的理论与实际意义，对科技、经济和社会发展的作用等） 由于人们对能源需求的不断增展然而传统的化石能源作为不可再生资源而日益枯竭，以及使用化石能源对生态环境带来的的破坏越来越引起人们的重视，因此找到新的清洁能源代替化石能源是人们迫切的需求。风电作为可再生的清洁能源，大力发展风电是解决能源的可持续发展的重要举措之一。据统计，截止至2014年末，中国新增装机容量和累计装机容量均占据世界第一。根据相关调查报告显示，中国风电行业具有良好的发展前景和广阔的市场空间。 从各国风电总的发展情况上看，风电发电占比持续上升，化石能源发电占比持续下降。但是由于风能具有高度的波动性、间歇性、不稳定性等特点，使得当大容量风电并网运行时，会破坏电力系统的平衡，带来电网电能质量下降危害电力系统安全等严重后果。这也进一步限制了风电的进一步发展。为了风电的进一步发展，保障电网系统安全，降低风电并网时电网备用容量及风电发电成本，需要对风电场风电功率进行预测。 风电功率预测根据不同的分类依据具有不同的分类方法。根据预测的物理量可分为物理法和统计法。物理法是先预测出风速，再根据风速与风机的功率曲线预测出输出功率；统计法是通过建立输入与风电输出功率的映射关系直接预测出输出功率；根据预测数学模型分类可以分为持续预测法、时间序列法、卡尔曼滤波法、支持向量机法、人工神经网络法等。按照预测的时间分类可分为超短期功率预测、短期功率预测、中期功率预测、长期功率预测。 在风电功率预测方面国外起步早，其预测方法和手段趋于成熟，其预测系统在发达国家获得了广泛的应用为风电的优化调度提供了重要的支持。在丹麦，其国家就研究出了Prediktor、WPPT、Zephyr等著名的风电功率预测预报系统。相对于国外，虽然我国风电功率预测起步较晚，很多预测的方法和手段都在研究和探索阶段，但已经有不少预测系统投入到实际使用当中，如中国电力科学研究院开发的WPFS、湖北气象服务中心研发的WPPS、中国气象局公共服务中心开发的WINPOP系统等。本论文主要对现有的预测方法进行学习研究，然后选择出最适合自己研习的预测方法进行进一步的实践学习。 二、研究内容、研究方案及进度安排，预期达到的目标 1.研究内容 1）对风电的特性与影响风力发电的因素进行研究分析，找出主要影响风力发电功率的因素。 2）风电功率预测主要的预测方法以及这些预测方法的优点与不足。 3）根据实际运行的风电场的历史数据，选择风电功率预测的方法。 4）结合历史数据和选择的风电功率预测方法，建立风电功率预测的数学模型。 5）根据建立的数学模型，选取合适的软件编程，进行风电功率预测，并对预测结果进行简单的分析。 2.研究目标 通过对风电基础知识与风电功率预测方法的学习与研究，结合实际风电场运行情况，选出合适的预测方法进行数学建模，从而建立合适的风电功率预测系统。