风功率预测系统

风功率预测系统基础知识风功率预测系统⼀、风功率预测的⽬的和意义1. 通过风电功率预测系统的预测结果，电⽹调度部门可以合理安排发电计划，减少系统的旋转备⽤容量，提⾼电⽹运⾏的经济性。

2. 提前预测风电功率的波动，合理安排运⾏⽅式和应对措施，提⾼电⽹的安全性和可靠性。

3. 对风电进⾏有效调度和科学管理，提⾼电⽹接纳风电的能⼒。

4. 指导风电场的消缺和计划检修，提⾼风电场运⾏的经济性。

5.应相关政策要求。

⼆、设备要求提供的设备应满⾜《风电功率预测系统功能规范》中所提出的各项要求。

四、设备介绍可能涉及到的设备：以下出⾃北京中科伏瑞电⽓技术有限公司的FR3000F系统数据采集服务器：运⾏数据采集软件，与风电场侧风电综合通信管理终端通信采集风机、测风塔、风电场功率、数值天⽓预报、风电场本地风电功率预测结果等数据。

数据库服务器：⽤于数据的处理、统计分析和存储，为保证数据可靠存储，配置了磁盘阵列。

应⽤⼯作站完成系统的建模、图形⽣成显⽰、报表制作打印等应⽤功能。

风电功率预测服务器：运⾏风电功率预测模块，根据建⽴的预测模型，基于采集的数值天⽓预报，采⽤物理和统计相结合的预测⽅法，并结合⽬前风电场风机的实时运⾏⼯况对单台风机及整个风电场的出⼒情况进⾏短期预测和超短期预测。

数据接⼝服务器：负责从⽓象局获得数值天⽓预报，为保证⽹络安全在⽹络边界处配置反向物理隔离设备。

同时向SCADA/EMS系统传送风电功率预测的结果。

测风塔：测风塔测量数据（实时⽓象数据）是⽤来进⾏超短期功率预测的。

测风塔有两种类型，⼀是实体测风塔，⼀是虚拟测风塔。

⼀个风塔造价占系统的的20~30%左右。

实体测风塔：变化频繁的⾃然条件和复杂的地形地貌给预测系统增加了困难，实体测风塔的安装台数应根据风场的实际地理条件等情况进⾏安装，以保障预测的准确性。

实体测风塔应安装在风场5km范围内，通过GPRS或者光纤采集风塔的实时⽓象数据。

虚拟测风塔：是加装⼀些装置，直接采集风场风机上预测的风速、风向数据进⾏预测，它不需要在户外安装实体风塔，没有户外的维护⼯作。

风电场功率预测系统的实时调度与优化策略随着能源需求的增长和环保意识的提高，可再生能源的利用逐渐成为解决能源需求的重要途径。

其中，风能作为一种清洁且可再生的能源，得到了广泛的关注和应用。

然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风力发电场在实际运行过程中存在着一定的挑战。

为了更好地协调风电场的运行和电网的需求，实时调度与优化策略成为了风电场功率预测系统中的关键问题。

一、风电场功率预测系统的概述风电场功率预测系统是基于对风速数据的分析和模型建立，预测未来一段时间内风电场的发电功率，从而实现对风电场的实时调度与优化。

预测的准确性对于实时调度和优化决策具有重要意义。

一般来说，风电功率预测可以通过以下几方面的因素来进行分析和建模：1. 风速数据分析：通过对历史风速数据的统计和分析，可以得到风速的概率分布及其变化规律。

这对于选择适当的风速模型和算法有着重要的指导作用。

2. 外部环境因素：风速的变化除了与内部因素有关外，还受到一系列外部环境因素的影响，例如气象因素、地理位置、季节变化等。

考虑这些因素，可以提高预测模型的准确度。

3. 风电机组特性：不同风电机组有着不同的工作特性和性能指标，例如启动风速、切入风速等。

这些特性对于发电功率的预测具有一定的影响，需要在模型中予以考虑。

二、实时调度策略实时调度在风电场的运行过程中起着至关重要的作用。

通过实时收集和分析风速数据，可以及时调整风电机组的工作状态，以实现最优的发电功率输出。

下面介绍几种常用的实时调度策略：1. 基于强化学习的调度策略：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为的方法。

在风电场中，可以通过建立动态规划模型，将风电场的状态和功率输出作为状态和动作空间，通过强化学习算法，不断迭代优化发电功率输出。

2. 模糊控制调度策略：模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法。

在风电场中，通过建立模糊规则库，将风速、风电机组状态等作为输入，发电功率作为输出，通过模糊推理来实现对发电功率的调度。

风功率预测系统局部架构风功率预测涉及的其他产品1、实时测风数据采集与传输系统风电场风资源实时采集及传输系统，是根据国家电网对风电场测风塔相关标准及国内外风电场运行状况所开发的系统。

本系统主要包括测风塔数据的实时采集、存储、转发、分析管理、以及与远动装置进行实时数据交互，实现向网调EMS系统的测风塔数据实时上传。

2、测风数据使用光纤传输方式的建设方案风电场测风塔示意图如下图所示：测风塔部分主要包括测风塔、测风塔上的测量设备、数据记录仪、串口联网设备等硬件设施。

其中测量仪器包括风速仪、风向标（在10米、30米、70米、风力发电机组的轮毂中心高层各一个），和温度传感器、湿度传感器、压力传感器（放在10米高层各一个）。

这些测量设备通过传感器屏蔽电缆连接到数据记录仪。

数据记录仪有专门的保护箱，其电源由太阳能供电系统提供，实现数据的采集及存储。

数据采集器通过光端机把串口信号转换光信号，经过最近风机的备用光纤传送到电子设备间。

拓扑图经过光纤交换机和光电转换器的处理，重新将光信号转换为电信号，然后数据通过ModBus协议（RS232/R485串口）实时传送到功率预测服务器上，并按照网调要求的格式进行上传，实现测风塔数据的本地采集、存储、显示、管理以及对网调的数据上送。

风电场主控室，测风设备网络示意图如下所示：升压站监控房网络图说明：国能日新的实时测风数据采集及上传系统除了通过光纤方式传输外，还可实现GPRS无线方式、无线电台方式等多种传输方式。

测风塔3、虚拟测风塔建设方案虚拟测风塔是一套软件模块，无需建设测风塔，即可完全满足测风数据及其他气象数据的采集和主站上传要求，且无论是数据精度还是测量范围完全满足电网对风电场测风塔实时数据上传的技术要求。

国能日新的虚拟测风塔可以位于场内及附近的任意位置，不受风电场区域限制；时间采集精度可以任意选取；同时没有任何工况限制，即使出现了极限天气，依然能够正常工作。

这样不仅为业主节约了实体测风塔的硬件投资，而且还为用户节约了大量的维护费用。

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。

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。

风电功率预测系统功能规范一、引言风电功率预测系统是利用机器学习和气象数据等信息，对未来一段时间内的风能发电的功率进行预测的系统。

该系统可以帮助风电场经营者提前做好调度和运维安排，以提高风电发电效率和稳定性。

本文将介绍风电功率预测系统的功能规范，包括系统的输入、输出、算法和用户接口等。

二、系统输入1.气象数据：系统需要接收与风能发电相关的气象数据，包括风速、风向、温度、湿度等信息。

2.风力发电场数据：系统需要接收风力发电场的基本信息，包括风机类型、容量、数量等。

3.历史数据：系统需要接收风力发电场的历史功率数据，以用于训练模型和进行模型验证。

4.调度参数：系统需要接收运营人员设定的调度参数，包括预测时间段、预测精度等。

三、系统输出1.功率预测结果：系统将输出未来一段时间内风力发电的功率预测结果，以时间序列的形式呈现。

2.不确定性指标：系统将输出与功率预测结果相关的不确定性指标，包括置信区间、误差范围等。

四、系统算法1.数据清洗：对接收到的气象数据和风力发电场数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声。

2.特征提取：从经过清洗的数据中提取与风能发电相关的特征，包括风速、风向等。

3.模型训练：利用历史数据和提取的特征，训练风能发电功率的预测模型，可以采用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等。

4.模型验证：对训练好的模型进行验证，使用部分历史数据进行模型测试，并评估模型的准确性和稳定性。

5.预测结果生成：利用训练好的模型和实时的气象数据，生成未来一段时间内的风能发电功率预测结果。

6.不确定性估计：根据模型的预测误差和历史数据的统计特征，估计预测结果的不确定性指标。

五、用户接口1.登录和注册：系统提供用户登录和注册功能，以确保数据安全和系统权限管理。

2.数据导入：用户可以将气象数据、风力发电场数据和历史数据导入系统。

3.参数设定：用户可以设定系统运行的参数，如预测时间段、预测精度等。

4.结果展示：系统将以图表等形式展示功率预测结果和不确定性指标，方便用户直观了解。

风电功率预测系统风电功率预测系统可向电网或用户提供风电场次日0时至未来48小时短期功率时间预测曲线，或者15分钟至未来4小时超短期的风电功率预测(或称为功率时间预测曲线)结果，时间分辨率均为15分钟。

1) 提高电网稳定性、增加电网消纳风电能力风电发电具有间歇性、随机性和波动性，由此给电网的安全运行带来了一系列问题，电网调度部门传统的做法只能采取拉闸限电这样的无奈之举。

随着风力发电占电网电源结构比重的增加，风功率预测系统变得尤为重要，风功率预测越准，风电并网给电网的安全运行带来的影响就越小，就能够有效的帮助电网调度部门做好各类电源的调度计划；2) 帮助风电场减少由于限电带来的经济损失，提高风电场运营管理效率风功率预测越准，电网就会减少风电限电，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。

我公司的高精度的风功率预测，可为业主提供长达7天的短期功率预测及风资源预测，从而可以帮助风电场生产计划人员合理安排风电场的运行方式，例如在无风期或小风期进行风机的检修和维护，减少弃风，提高风电场经济效益。

根据统计，若风机的检修安排时间合理，年发电量可以提高2%，按照100MW风场计，仅此一项就为风电场业主节约成本约200万元/年。

北京国能日新系统控制技术有限公司主要业务包括系统集成、运维服务、电网自动化系统、配网自动化系统、厂站自动化系统、自动电能量计量系统、以及新一代基于PI实时数据平台的发电集团的实时数据中心系统、调度中心整体解决方案等，并提供各类项目实施的技术支持与技术服务、以及承担各项项目的工程化实施等。

其中，自主研发产品有：“风电场风能预报暨智能管理系统”、“XY2900风电场风资源实时采集及传输系统”、“虚拟测风塔”、“风电场运行综合管理系统”、“风能有效利用综合管理系统”、“城市燃气负荷预测系统”、自动电压控制装置（AVC）、自动发电控制(AGC）等。

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。

电网中的风电功率预测与控制系统研究随着可再生能源的快速发展，风能作为一种清洁且无污染的能源来源得到了广泛关注。

然而，由于风力发电的不稳定性和不确定性，风电功率的预测与控制成为了电网管理的重要挑战。

因此，研究开发电网中的风电功率预测与控制系统具有重要意义，可以提高电网的可靠性和稳定性。

一、风电功率预测系统风电功率预测是指通过对风速、风向、环境参数等进行监测，利用数据分析和预测算法，对未来一段时间内的风电功率进行预估。

在电网运行中，准确预测风电功率可以提前做出调整，合理调度电力资源，从而使电网运行更加稳定。

风电功率预测系统通常基于监测装置和分析算法构建。

监测装置包括风速仪、风向仪、温度传感器等，用于收集风场的实时数据。

而分析算法包括统计模型、神经网络、支持向量机等，用于对数据进行处理和预测。

多种算法的结合应用可以提高预测的准确性和可靠性。

二、风电功率控制系统风电功率控制系统是指通过对风力发电机组进行监测和控制，实现风电输出功率的稳定和可控。

风电功率的控制可以有助于实现电网的平衡，并提高系统的可靠性。

主要的控制方式包括功率曲线控制、变桨角控制和变速控制等。

功率曲线控制是通过设定一条风电机组的功率曲线来控制功率输出，其中包括切入风速、额定风速和切出风速等参数。

变桨角控制是通过调整桨叶的角度来改变风机受力，进而控制风电功率的输出。

而变速控制则是通过调整发电机的转速，实现功率的控制。

这些控制方式可以根据不同的需求和环境灵活应用，提高风电的可控性和稳定性。

三、风电功率预测与控制系统的研究意义电网中的风电功率预测与控制系统的研究对于电力系统的安全和可靠运行具有重要意义。

首先，风电功率的准确预测可以提前进行电网负荷调整和发电资源优化配置，减少电网的尖峰平谷差，降低电力供需之间的不平衡，提高电力系统的稳定性。

其次，风电功率的控制能够在风力变化较大的情况下实现风电输出功率的稳定性，减少风电波动对电网造成的压力，保证电力系统的可靠供应。

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，预算未来一定时间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 Forecasting0h-4hd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5min3.2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及以上搞成的风速和风向以及气温、气压等信息；C）数据的时间分辨率不小于10min。