风电场短期风电功率预测软件(1)

风电功率短期预测方法研究一、本文概述随着全球能源结构的转型和可持续发展理念的深入人心，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，正受到越来越多的关注和重视。

风电功率的准确预测对于电力系统的稳定运行、能源的有效利用以及风电场的经济运营具有至关重要的意义。

因此，风电功率短期预测方法的研究成为了当前能源领域的一个热点课题。

本文旨在探讨风电功率短期预测方法的研究现状与发展趋势，分析不同预测方法的优缺点，并提出一种基于机器学习算法的风电功率短期预测模型。

该模型能够充分考虑风电场运行过程中的多种影响因素，如风速、风向、气温、气压等，以及风电场的实际运行数据，从而实现对风电功率的精准预测。

本文首先介绍了风电功率预测的背景和意义，阐述了短期预测的重要性和实际应用价值。

然后，对现有的风电功率短期预测方法进行了综述，包括物理方法、统计方法和人工智能方法等。

接着，详细分析了各种方法的原理、适用条件及优缺点，指出了当前研究存在的主要问题和发展方向。

在此基础上，本文提出了一种基于机器学习算法的风电功率短期预测模型。

该模型采用了一种集成学习的方法，将多个单一预测模型的预测结果进行融合，以提高预测精度和稳定性。

本文还引入了一种特征选择算法，用于筛选出对预测结果影响较大的特征，从而进一步提高预测效率。

本文对所提出的预测模型进行了实验验证和性能评估。

通过与多种现有方法的比较，证明了该模型在风电功率短期预测方面具有更高的准确性和可靠性。

本文还讨论了该模型在实际应用中的潜力和局限性，为未来的研究提供了有益的参考。

二、风电功率短期预测基础理论风电功率短期预测是指对未来几小时到几天内的风电场输出功率进行预测。

这种预测对于电力系统的稳定运行、经济调度和能源管理具有重要意义。

风电功率短期预测主要基于气象学、空气动力学、统计学和等多个学科的理论基础。

气象学基础：风电功率的产生直接受风速、风向、空气密度和湍流强度等气象条件的影响。

因此，气象学是风电功率预测的基础。

风电功率预测系统操作手册2011-3目录目录 (1)一、登录管理 (3)1.1 用户登录 (3)1.2 用户管理 (4)1.2.1密码修改 (4)1.2.2用户注销 (5)二、实时状态监测模块 (5)2.1 地图展示 (5)2.2风场详情 (6)三、短期预测曲线模块 (7)3.1 预测报告 (7)3.2 日曲线 (8)3.3 周曲线 (9)四、超短期预测曲线模块 (10)4.1 预测报告 (10)4.2 日曲线 (11)4.3 周曲线 (13)五、气象信息展示模块 (14)5.1 NWP风玫瑰图 (14)5.2 NWP风轮廓图 (15)5.3 测风塔风玫瑰图 (16)5.4 测风塔风轮廓图 (17)六、报表统计模块 (18)6.1 短期预测统计报告 (18)6.2 超短期预测统计报告 (19)6.3限电记录查询报告 (19)6.4开机容量设置查询报告 (20)6.5短期预测历史报告 (21)6.6 超短期预测历史报告 (22)6.7 短期预测区间统计报告 (22)6.8 超短期预测区间统计报告 (23)七、系统管理模块 (24)7.1 部门人员 (24)7.1.1 部门管理 (24)7.1.2 人员管理 (25)7.2 权限管理 (26)7.2.1 人员角色 (27)7.2.2 权限分配 (28)7.3 新增组别..........................................................................错误！未定义书签。

7.4 组别管理..........................................................................错误！未定义书签。

7.5 风场管理 (29)7.6 装机容量设置..................................................................错误！未定义书签。

风力发电实用软件综合解决方案介绍风力发电作为新兴能源近几年受到了世界各国研究人员的广泛关注，欧、美、日等发达国家地区已有不少成功经验，并在着手兴建更大型化的风电场。

在设计、建造和运营风电场的过程中，需要投入大量的人力物力，而其中一个重要的工具就是相配套的设计和运行软件。

文章就目前风电领域中风资源预测、风电场设计和仿真模拟等方面的常用软件进行介绍，希望对相关从业者有所借鉴。

1．Garrad Hassan综合软件包不少风电软件开发公司推出了一系列软件产品，为风电场设计、风机设计、风电场管理运行等提供一整套解决方案。

如英国Garrad Hassan公司是专业的风电领域各类软件的开发商，推出了风机叶片设计软件、风电场设计软件、风电场运行监控和数据采集系统以及风机数据采集系统等系列软件产品。

客户包括Bonus A/S、BTM Consult、ECN、Enercon、FPL Energy、Gamesa Eolica、GE WindEnergy、NEG Micon、REpower、Suzlon Energy、Tokyo Mitsubishi、Vestas DWT、World Bank等200多家全球主要风电机组制造商、开发人员、银行和业主。

（1）GH Bladed：风力发电机设计软件GH Bladed为用户提供一个陆上、离岸风机性能和负载的设计解决方案。

软件具有基于Windows的绘图用户界面和在线帮助功能，操作方便，同时风机设计计算采用工业标准。

GH Bladed支持风载荷和波浪载荷组合计算，采用全空气弹性和水弹性模型并考虑地震励磁的影响。

GH Bladed具有多个功能模块，包括外壳稳定性分析、动态负载模拟、负载与电能获取分析、批处理和报告自动生成、电网交互以及控制设计的线性化模型。

通过GH Bladed图形界面的工具栏，便于进行风机各个部分（包括：转子、叶片、驱动传动系统、发电系统、控制系统、塔架和机舱）的设计参数设定。

风电功率短期预测方法研究风电功率短期预测方法研究引言随着能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，可再生能源的利用日益受到重视。

其中，风能作为最具天然可再生性的能源之一，具有巨大的潜力。

然而，由于风能的波动性和不可控性，风电场的功率预测一直是风电行业面临的一个重要挑战。

本文将探讨风电功率短期预测的方法研究。

1. 风电功率特点及预测需求1.1 风电功率特点风能的变化性使得风电场的功率具有不确定性和波动性。

风电功率的波动性不仅受季节、天气等因素影响，还受到地理位置、设备状况等因素的影响。

因此，准确预测风电功率对于风电场的运行和电网的稳定性至关重要。

1.2 风电功率预测需求风电功率的短期预测是风电场运营管理的重要工作之一。

准确的功率预测有助于优化风电场的发电计划、电网调度和能源市场交易。

同时，风电功率预测还可以提高电网的稳定性，降低外购电力的成本。

2. 风电功率短期预测方法2.1 统计方法统计方法是最常用的风电功率短期预测方法之一。

统计方法通过对历史风电功率数据进行分析和建模，预测未来一段时间内的功率。

常用的统计方法包括回归分析、时间序列分析和灰色系统理论等。

这些方法的预测结果依赖于历史数据的质量和可靠性，在数据采集和处理方面需要注意，同时预测结果也会受到外部因素的干扰。

2.2 物理模型方法物理模型方法基于风能发电机组的特性和物理原理，建立数学模型来预测风电功率。

物理模型方法主要包括基于气象数据和基于风机状态的方法。

基于气象数据的方法需要获取风速、风向等气象数据，并通过数学模型计算风电功率。

基于风机状态的方法则通过监测风机的运行状态和性能参数，结合物理模型进行功率预测。

物理模型方法的预测结果相对准确，但需要耗费大量的时间和资源来建立和更新模型。

2.3 人工智能方法近年来，人工智能方法在风电功率短期预测中得到了广泛应用。

人工智能方法利用机器学习和模式识别等技术，通过对大量的数据进行分析和学习，预测风电功率。

风电场智能功率预报系统技术方案内蒙古东润能源科技有限公司二〇一五年目录1 系统概述 (1)1.1 风电功率预测（风电场智能功率预报系统V1.0） (1)1.2 风电功率预测（风电场智能功率预报系统V1.0）的核心价值 (1)1.3 用户收益 (1)2 设计依据 (2)2.1 设计标准 (2)2.2 设计原则 (3)3 系统构架 (3)3.1 系统架构拓扑图 (3)3.2 实时测风塔系统 (4)3.3 数值天气预报 (7)3.4 通信接口系统 (8)3.5 网络安全隔离装置 (8)4 风电场智能功率预报系统功能 (13)4.1系统功能概述 (13)4.2 数据接口 (19)5 技术指标 (19)5.1 功率预测 (19)5.2 统计分析 (20)5.3 系统界面 (21)5.4 数据上传 (21)5.5 系统性能 (22)5.6 系统特点 (22)6 技术优势 (22)6.1 数字建模 (22)6.2 实时测风系统及风资源评估 (23)6.3 通讯接口 (23)6.4 数值天气预报落地优化 (24)6.5 服务团队 (24)7 质量保证 (25)7.1 评审机制 (25)7.2 测试机制 (25)7.3 容错机制 (25)8 售后服务 (25)8.1 服务内容 (25)8.2 服务体系 (26)9 项目实施 (27)9.1 实施准备 (27)9.2 项目收资 (28)9.3 系统建模 (29)9.4 通信接口开发 (29)9.5 气象观测站建设 (29)9.6 配套硬件采购 (29)9.7 现场安装调试 (30)9.8 文档与培训 (30)9.9 项目验收 (30)10 风电场智能功率预报系统超短期预测配置单 (31)1 系统概述1.1 风电功率预测（风电场智能功率预报系统V1.0）随着风电并网规模的不断增加，风电对电力系统的影响也越来越显著，而我国风能资源丰富的地区一般人口稀少，经济欠发达，电力负荷量小，电网结构相对薄弱。

风电场风电功率短期预测技术摘要:风电功率预测是确保电网平衡风电波动，减少备用容量和经济运行的重要技术保障，减少系统的备用容量，降低电力系统运行成本，满足电力市场交易需要，为风力发电竞价上网提供有利条件。

本文基于对常见预测方法的研究和对风速数据的分析，并且针对目前存在的预测方法单一、预测精确度不高等问题，拟使用先进的智能化方法、多种方法综合以达到提高预测精度的目的。

关键词：风电功率预测方法matlab建模时间序列模型1.文献综述1.1 国内外风电功率预测现状国外从事风电功率研究工作起步较早，早在1990 年Landberg 就采用类似欧洲风图集的推理方法开发了一套预测系统[1]，其主要思想是把数值天气预报提供的风速、风向通过一定的方法转换到风电机组轮毂高度的风速、风向，然后根据功率曲线得到风电场的出力，并根据风电场的效率进行修正。

这个系统采用了丹麦气象研究院的高精度有限区域模型(high resolution limited area model ，HIRLAM)作为数值天气预报的输入，丹麦里索国家实验室的WAsP 模型把风速、风向转换到轮毂高度的风速、风向；Risø的PARK 模型考虑尾流的影响。

1993—1999 年，这个模型分别用在丹麦东部、爱尔兰电力供应委员会和爱荷华州。

风电功率预测工具(wind power prediction tool，WPPT)由丹麦科技大学开发[2]。

1994 年以来，WPPT一直在丹麦西部电力系统运行，从1999 年开始WPPT 在丹麦东部电力系统运行。

最初这个系统将适应回归最小平方根法与指数遗忘算法相结合，给出了0.536 h 的预测结果。

Prediktor 是Risø开发的风电场功率预测系统，它尽可能使用物理模型。

大范围的空气流动数据是由数值天气预报系统高精度有限区域模型(high resolution limited area model，HIRLAM)提供的。

风电功率预测系统
风电功率预测系统是北京国能日新系统控制技术有限公司独立开发的一款风电场风能预报管理系统，可对风电场并网、优化管理提供相应技术解决方案。

风电功率预测系统是指以高精度数值气象预报为基础，搭建完备的数据库系统，利用各种通讯接口采集风电场集控和EMS数据，采用人工智能神经网络及数据挖掘算法对各个风电场进行建模，提供人性化的人机交互界面，对风电场进行功率预测，为风电场管理工作提供辅助手段。

根据风电场以及并网电网公司具体要求，根据电网的相关规定，风功率预测系统部署在安全2区，网络配置图如下：
什么是短期风电功率预测？当日预报：未来48小时的风电场并网功率预测曲线，每15分钟一个预报点，即192个预报点。

每天滚动预报一次。

预测的均方根误差≤18%。

(我公司可以提供168小时的风功率预测)
意义：对电网制定日发电计划提供必要的科学依据。

什么是超短期风电功率预测？
当前时刻预报：从预报时刻至未来4小时风电场并网功率预测。

每15分钟一个预报点，每15分钟滚动预报一次。

预测的均方根误差≤10%。

目前，我公司的预测精度为国内的一流水平，远领先于国内同类产品。

意义：对电网实时调度提供必要的科学依据。

第一章系统操作NRFM系统操作主要有三部分组成：人机界面、接口和数据库操作。

人机界面为客户端程序，是用来进行系统配置、功率预测展示、系统查询、报警查询等功能的主要操作界面；接口和数据库是后台运行程序，负责接收、计算和存储系统运行数据，接口和数据库的操作在初始安装配置后，会自动运行，用户不必进行操作，如需更改，可在相关操作说明或技术人员的指定下进行操作。

目前桥东风电场运行风电功率预测系统机器密码设置为：开机密码为：0818软件登录用户名和密码均为：admin1.1．人机界面1.1.1. 主界面点击桌面下的NRFM即可打开系统主界面，界面友好、简单，易于操作。

主界面上有登录、系统配置、功率预测、实时数据、系统查询、报警、退出系统等导航栏。

系统主界面如图1-1所示。

进入其它界面，可在登录后，点击相应导航按钮，若从其它界面返回主界面，则可点击界面右上角的按钮。

图1-1 系统主界面1.1.2. 登录对系统的任何操作，需在用户登录之后才可以进行操作，在主界面中点击登录按钮，即可弹出登录对话框，如图1-2所示，如登录不成功，会弹出对话框进行提示，如图1-3所示，登录成功后，可在进入的其它界面上方看到当前登录的用户名称和当前用户角色(图1-4所示)。

目前现场运行的用户名和密码均为：admin,用户也可根据自己需要，按照下节“系统配置”的说明进行添加、删除用户。

图1-2 登录框图1-3 错误提示图1-4 用户信息1.1.3. 系统配置系统配置中有用户管理、电场配置、风机配置等操作选项。

用户在运行系统前应进行相应的初始配置。

(1) 用户管理用户角色在本系统中分为管理员、操作员和普通用户。

管理员的权限最大，可进行系统的任何添加、修改、删除、查询等操作；操作员可以进行系统的查询，对自己登录密码的修改，对电场、风机信息的配置，对预测数据修改等操作，不具备其它用户的添加、修改、删除操作；普通用户仅有浏览系统信息和修改自身密码的权限。

关于短期及超短期风电功率预测的分析摘要：风电的不确定性对电力系统与电力市场的稳定性、充裕性及经济性的影响日益彰显，及时、精确地预测风电功率（WP）动态的意义大。

风电功率预测（WPP）根据风速及相关因素的历史数据和当前状态，定性或定量地推测其此后的演化过程。

本文就对短期及超短期风电功率预测相关内容展开分析。

关键词：短期；超短期；风电功率；预测引言WP 的整体不确定性由其随机性及模糊性构成。

有效的 WPP 虽然不会减少WP 的随机性，但是可以降低其模糊性，从而使 WP 的整体不确定范围降低到WPP 的最大误差区间，减小了WP 对电力系统及电力市场的扰动。

分析影响 WPP 精度的因素第一，气象的历史数据与实时数据的缺失，风电场数据采集、传输与处理设施的缺陷，都会影响WPP 的精度。

数据预处理技术包括数据同步、异常数据的识别与处理、缺失数据的替代等。

第二，预测策略。

例如，直接预测 WP 或通过风速预测；直接预测整个风电场的WP 或根据部分风机的预测值及空间相关性推算；采用逐一累加方式或统计升尺度方式推算区域风电场群功率。

一般来说，能反映更多具体数据的预测策略可以得到更高的精度，但需要更多的数据与计算量。

第三，数值天气预报（NWP）在大气实际的初值和边值条件下，数值求解天气演变过程的流体力学和热力学模型，根据空间网格中的平均值推算实际风电场地表风速的非均匀分布，并预测其动态变化。

由于计及了等高线与等地形信息，以及地表粗糙度等地貌信息，通过微观气象学方法可以得到各风机轮毂高度的风速、风向等信息。

然后将风速的推算值转换为风能，其精度与 NWP 的精度、网格大小、刷新周期等密切相关。

第四，预测方法。

物理计算法、时序外推法、人工智能（AI）法分别从空间、时间与样本分类的观点推算。

它们依据的数据源、预测模型、误差特性都有所不同。

若能巧妙地互补不同方法的优点，可更好地反映风速的时空演变特性。

分析 WPP 方法的研究现状基于 NWP 的物理模型计算NWP 将天气的物理过程概括成一组物理定律，并表达成数学方程组。

风电功率短期预测方法研究风电功率短期预测方法研究概述随着清洁能源技术的飞速发展，风力发电作为一种环境友好、可再生的能源形式越来越受到关注。

然而，由于风力发电受气象条件和地理环境的影响，其功率的波动性较大，这给电网的安全稳定运行带来了一定的挑战。

因此，准确地预测风电功率变化对于电网规划、调度和运行至关重要。

本文将介绍风电功率短期预测的方法研究，为电网的运行提供科学依据。

风电功率短期预测方法风电功率短期预测方法主要包括统计方法、物理模型法和人工智能方法。

下面将分别介绍它们的特点和应用。

1. 统计方法统计方法基于历史观测数据，通过分析数据的统计特性和规律来预测未来的风电功率。

常用的统计方法包括回归分析、时间序列分析和卡尔曼滤波等。

回归分析是一种常用的统计方法，它通过建立功率的预测模型，将多个影响因素考虑在内，包括风速、风向、温度等。

回归分析利用历史数据拟合模型，在此基础上进行预测。

然而，回归分析的精度受到模型假设的限制，对复杂的非线性系统预测效果不佳。

时间序列分析是一种基于时间序列模型的预测方法，它将历史数据序列建模为自回归过程，然后利用模型的参数预测未来功率。

时间序列分析的优点在于能够考虑到历史数据的变化趋势和周期性，但对于突发事件的响应不够灵敏。

卡尔曼滤波是一种递推滤波方法，可以根据系统模型和观测数据来估计状态变量，并预测未来的值。

卡尔曼滤波对于线性系统表现良好，但对于非线性系统的预测效果有限。

2. 物理模型法物理模型法基于对风力发电系统的物理特性和运行机理进行建模，通过求解物理方程来预测未来的风电功率。

物理模型法需要准确地描述风力发电系统的结构、工作原理和效率，以及外部影响因素的变化，如风速、温度、大气密度等。

物理模型法的优点在于能够考虑到电力系统的细节和复杂的非线性关系，提高了预测的准确性。

然而，物理模型法需要大量的系统参数和实时观测数据，并且对模型参数的准确性要求较高，增加了模型建立的复杂性和计算的难度。