1 摘要
本文针对风电场的功率问题，以预测功率为目标函数，建立了目标预测求解模型，通过对已有数据的处理得到了较为理想的预测结果。
针对问题一，进行较为合理的预测，关键在于选用较为合理的数据处理方法。
方法一为灰色预测法，灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量。
方法二为加权序时平均法，该方法为一种历史资料延伸预测，以时间为序列，综合事物的各个因素，反应事物发展过程及规律性，并预测其发展规律。采取10天的数据，建立模型，用matlab求解。
方法三为二次移动平均法，是对一次移动平均数再进行第二次移动平均，再以一次移动平均值和二次移动平均值为基础建立预测模型，计算预测值的方法。
为了消除滞后偏差对预测的影响，在此基础上建立线性趋势模型，利用线性模型求解。该方法既提高了精度，又降低了波动预测的难度。
针对问题二，对问题一所得数据进行简单分析即可得到结果，所测得的数据与实际数据越接近，则该测量方法越准确。由概率论中相关结论可知，当数据较多时（P58）比数据单一时（P1）要稳定。故而有P58的预测相对容易些。单个机组的预测波动情况较大。此外，（P1）与（P58）又有极强的线性关系，因为58个机组外界环境相同，个机组大体情况相同，不同是因为个别机组的个别问题造成的。
针对问题三，我们采用自适应滤波法。它要寻找一组“最佳”的权数，其办法是先用一组给定的权数来计算一个预测值，然后计算预测误差，再根据预测误差调整权数以减少误差。这样反复进行，直至找出一组“最佳”权数，使误差减少到最低限度。当数学模型不准确时，人们采用自适应滤波来代替常规卡尔曼滤波以防止滤波精度下降。至今人们已经提出来许多自适滤波方案。在许多领域中得到广泛的推广和应用。
风电功率预测系统简介 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
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。
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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
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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
