风功率预测系统局部架构

风电场功率预测系统的设计原理与性能评估近年来，随着可再生能源行业的蓬勃发展，风能作为一种清洁、可持续的能源形式逐渐受到广泛关注。

然而，风能的不稳定性成为了风电场运营和管理的主要挑战之一。

在风能变化无常的情况下，电网需求不断变化，因此如何准确预测风电场的出力功率，成为了风电场运维管理的关键。

本文将介绍风电场功率预测系统的设计原理和性能评估。

风电场功率预测系统主要包括数据采集、特征提取、模型训练和预测四个关键步骤。

通过对这些步骤的设计和优化，能够提高风电场功率预测的准确性和稳定性。

首先，数据采集是风电场功率预测系统的基础。

系统需要采集风电场内各个风机的工作状态数据、天气数据、风速数据等相关信息。

这些数据将被用于分析和建立预测模型，并对风电场未来的出力功率进行预测。

对数据采集系统进行设计时，应考虑数据的实时性和准确性，确保采集到的数据能够真实地反映风能的变化情况。

其次，特征提取是风电场功率预测的关键步骤之一。

通过对采集到的数据进行分析和处理，提取出能够反映风能变化的关键特征。

这些特征可以包括风速、风向、气象条件等。

在特征提取过程中，应综合考虑多个变量之间的相互关系，并通过合适的算法和方法进行特征选择和降维，以减少数据维度和提高预测准确性。

模型训练是风电场功率预测系统的核心环节。

在模型训练过程中，可以采用各种机器学习方法，如回归分析、神经网络、支持向量机等。

这些方法能够利用历史数据和特征信息，建立出有效的预测模型。

在模型训练过程中，应使用合适的算法和技术，优化模型的参数和结构，以提高模型的预测精度和鲁棒性。

最后，预测是风电场功率预测系统的最终目标。

通过利用建立好的预测模型和实时采集到的数据，可以对未来一段时间内风电场的出力功率进行预测。

预测结果可以用于电网调度、风电场管理、风机功率优化等方面，提高风电场的利用效率和经济性。

除了设计原理，对于风电场功率预测系统的性能评估也是必不可少的。

性能评估可以通过比较预测结果与实际测量结果的差异来进行。

风电功率预测系统总体设计风电功率预测系统Wind Power Prediction System“风电功率预测系统”是一款具有精确预测未来风力发电功率的软件，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。

国能日新的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%。

此处的超短期预测精度超过90%是指均方根误差<10%。

211RMSE ：∑=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=N k pk mk Cap -P P N 计算方法为；1、建模方法功率预测模型（双模型：优化的物理模型+人工智能模型）人工智能模型：如果风电场处于限负荷运行状态，系统会主动自适应的捕捉电场风电机组的运行模式，从而给出结合了现实运行情况和未来风资源情况的功率预报。

2、总体设计本系统包括硬件终端设施及预测软件系统。

通过采集数值天气预报、风机监控数据、测风塔数据和升压站等数据，完成对风电场的短期功率预测和超短期功率预测工作，并向电网侧上传测风塔和功率预测数据。

风功率预测系统组织结构图网络部署图3、产品价值（1）满足新能源并网相关法律及行业制度。

风电场风电功率预测系统完全满足《风电场接入电网技术规定》和《风电并网技术标准》的要求：风电场应配置风电功率预测系统，系统具有0~72h短期风电功率预测以及15min~4h超短期风电功率预测功能。

风电场每15min自动向电网调度部门滚动上报未来15min~4h的风电场风电功率预测曲线，预测值的时间分辨率为15min，预测误差应不大于15%。

风电场每天按照电网调度部门规定的时间上报次日0~24小时风电场发电功率预测曲线，预测值的时间分辨率为15min，预测误差应不大于20%。

在实际安全中，国能日新提供的风电功率预测系统的性能指标高于以上标准。

（2）提高电网消纳风电能力对风力发电进行有效预测，可以帮助电网调度部门做好各类电源的调度计划，减少风电限电，由此大大提高了电网消纳风电的能力，进而减少了由于限电给风电业主带来的经济损失，增加了风电场投资回报率。

9风功率预测系统：9.1概况：本风场采用的是北京博雅智恒新能源科技有限公司产品。

1)系统架构如下图所示：风电功率预测系统需要配置两台服务器，数据服务器与应用服务器，数据服务器用于接收实时测风塔数据、数值天气预报数据；应用服务器用于安装预测系统主程序，接收实时功率数据，并向调度上传预测结果。

同时，为保障系统的安全性，同时满足电网对风电安全性要求，对从外网接受的数值天气预报数据需加装方向网络隔离装置，以保证系统的安全性。

风电功率预测综合管理系统拓扑图2)预测系统采用B/S模式,用户登录系统不需要安装其它软件，在系统所在网段任何一台电脑的浏览器上输入以下链接：http://ipAddress:port/WindPower系统初始登陆账号：f初始登陆密码：f注意：如果两人同时使用同一用户名登录，系统将自动注销先登录的用户。

系统用户目前分为二个等级：(1).超级管理员超级管理员具有所有模块的操作使用功能。

(2).普通用户普通用户具备浏览功能，相比较超级管理员用户，普通用户没有系统管理模块的操作权限。

系统中只保留一个超级管理员账户（admin），普通用户由超级管理员统一创建和管理，以免发生混乱和越权操作。

9.2 系统软件主要计算功能(1)可以对单独风电场或特定区域的集群预测。

(2)系统目前能够预测风电场次日0 时至24 时的96 点出力曲线，时间分辨率为15 分钟。

当数值天气预报的时间长度超过24 小时的时候，可以预测超过48 小时的出力曲线。

(3)系统能够设置每日预测的时间及次数,具备手动启动预测和自动定时预测两种预测方式。

(4)考虑到出力受限和风机故障对风电场发电能力的影响，可进行限电和风机故障等特殊情况下的功率预测, 同样支持不断扩建中的风电场的功率预测。

(5)系统可对预测结果进行误差统计，可统计任意时间段内的系统预测指标。

(6)系统可生成一段时间内的风速玫瑰图及风廓线。

9.3风功率预测系统基本应用操作预测系统分为实时状态监测、气象信息展示、报表统计、系统管理共四个应用模块，每个应用模块又根据应用包含了若干个具体操作的子模块。

功率预测系统架构及各设备作用1.数据采集设备：数据采集设备负责收集与功率相关的数据，包括环境参数、设备参数、运行状态等。

常用的数据采集设备包括传感器、仪表、数据采集器等。

传感器用于检测环境参数如温度、湿度等，仪表用于测量电压、电流、功率等指标，数据采集器用于将这些数据进行采集和存储。

2.数据传输设备：数据传输设备用于将采集到的数据传输到功率预测系统的计算节点。

常用的数据传输设备包括无线传感器网络、有线网络、无线通信模块等。

无线传感器网络适用于远程环境或者需要大量传感器的场景，有线网络适用于接入计算节点较近的环境。

3.数据处理设备：数据处理设备用于对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息。

数据处理设备通常包括计算节点、服务器、云平台等。

计算节点和服务器用于对数据进行本地处理和分析，云平台用于进行较大规模的数据处理和分析，也可以用于存储数据和提供数据服务。

4.预测模型：预测模型是功率预测系统的核心，用于对未来一段时间内的功率进行预测。

预测模型可以基于统计学方法、机器学习方法、深度学习方法等进行建模。

常用的预测模型包括时间序列模型（如ARIMA、ARMA、AR等）、回归模型（如线性回归、支持向量回归等）、神经网络模型（如循环神经网络、长短期记忆网络等）等。

5.反馈控制设备：反馈控制设备用于根据预测的功率进行实时调整和控制。

反馈控制设备通常包括控制器、执行器、传感器等。

控制器根据预测的功率和实际的功率之间的偏差进行控制策略的制定，执行器用于执行控制策略，传感器用于反馈实际的功率情况，形成闭环控制。

6.可视化界面：可视化界面用于显示功率预测结果和实际功率情况，方便人们查看和分析。

可视化界面通常包括图表、报表、地图等，可以实时显示功率预测曲线、功率偏差情况、设备状态等。

综上所述，功率预测系统的架构主要包括数据采集设备、数据传输设备、数据处理设备、预测模型、反馈控制设备和可视化界面。

这些设备共同工作，实现对功率的准确预测和控制，提高能源利用效率和设备运行效率。

风功率预测系统-技术资料附件、技术建议书1、系统概述1.1什么是风电功率预测风电场功率预测是指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。

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，负荷量⼩，电⽹结构相对薄弱。

由于风能的随机性、间歇性特点，对电⽹的运⾏调度的带来困难，影响了电⽹的安全稳定运⾏，并成为了制约风电⼤规模接⼊的关键技术问题。

1.2风电功率预测的核⼼价值为了能在保障电⽹安全稳定运⾏的前提下，尽可能规模化接纳风电，有必要建设⼀套风电‘功率预测’系统，对风电场出⼒变化趋势进⾏准确预测，对风电场的运⾏情况进⾏监视，并在上述基础上实现对风电场的⾃动发电控制（AGC）和⾃动电压控制（AVC），最终达到风⼒发电可预测、风电并⽹可调控⽬标。

风⼒发电代表着未来能源发展的趋势，但其输出功率的波动性和不确定性会对电⽹的安全稳定运⾏带来影响；国外经验表明，对风⼒发电的输出功率进⾏预测是缓解电⽹调峰、调频压⼒、降低电⼒系统备⽤容量以提⾼电⽹接纳能⼒的有效⼿段；通过实施风电功率预测系统，还可以达到以下作⽤：降低电⼒系统旋转备⽤容量、提⾼系统运⾏经济性；改善电⼒系统调峰能⼒，增加风电并⽹容量，提⾼风能利⽤率；优化风电场运营管理⽔平，合理安排检修计划，改善风电运⾏企业的经济效益。

2、系统设计依据2.1设计标准《风电场接⼊电⽹技术规定》《风电功率预测系统功能规范》《风电场风能资源测量⽅法》《风电场风能资源评估⽅法》《风电调度运⾏管理规范》《风电场并⽹验收规范》《风电场风能资源测量和评估技术规定》《电⼯名词术语》《继电保护和安全⾃动装置技术规程》《电⼒⼯程电缆设计规范》《继电保护设备信息接⼝配套标准》《国家电⽹公司⼗⼋项电⽹重⼤反事故措施》2.2设计原则先进性采⽤先进的系统架构体系和⽹络通讯技术设备，做到配置和技术应⽤的先进；经济、实⽤性系统以实⽤性为原则，充分利⽤现代化信息技术、通讯技术，在系统整体设计、硬件软件选型时结合企业现有系统实际情况，确定了合理、⾼性价⽐的建设⽅案；开放、可扩展性软件、硬件平台均采⽤模块化设计与开发，具有良好的可扩充、扩展能⼒，能够⾮常⽅便地进⾏系统升级和更新，以适应今后业务的不断发展，并提供与调度和其它系统的数据接⼝；可移植性系统⽀持linux/unix与Windows的跨平台技术，可运⾏于各类平台，具有很好的可移植性。

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。