风电场短期风电功率预测软件

兆方美迪风电功率预报系统软件操作手册V1.6版兆方美迪风能工程（上海）有限公司登录地址：本系统登录方法为：在IE地址栏中输入IP地址（http://localhost:8008/fd）登录到系统登录页面。

程序设置初始用户为账号01密码1 权限为系统管理员。

系统管理员登录系统后，为了系统安全，请更改登录密码。

其他人员使用本软件请与系统管理员联系获取个人账号及密码。

具体系统管理员如何创建用户信息请参阅以下模块功能介绍。

角色介绍：本系统初始角色权限共分3种。

分别为系统管理员，运行操作人员，及浏览用户。

如果需要增加其他角色可在用户管理模块进行操作，增加角色。

1、系统管理员操作系统管理员支持所有功能模块操作。

2、运行操作人员操作运行操作人员支持除基本管理模块之外所有其他功能模块。

3、浏览用户操作浏览用户支持程序中所有查询类模块功能。

模块功能介绍:一、系统管理1、基本管理1.1用户管理：本模块支持所用用户的增加、删除、修改。

此按钮点击后进入用户增加功能状态，填写即将增加的用户工号、姓名，说明点击确定，既可创建新用户。

此按钮点击后进入用户删除功能状态。

在点击修改按钮之前，请先在用户信息栏中单击所要修改的用户信息，工号输入栏中出现数据后方可进行数据的修改。

点击确定键用以保存。

可用状态的选项用以设定用户账号是否可用，如果设置不可用，则该账号被锁死不可登录系统。

1.2权限管理：本模块支持对角色信息的增加、删除、修改。

可以增加角色信息。

点击增加后页面变为数据增加状态。

在角色说明输入栏填写所要增加的角色说明，同时权限资源表格中会显示出所有可添加的管理权限，在所要增加的权限前面，将多选框选中，既视为添加此权限，点击确定后既增加了一个拥有所选中权限的角色。

可以修改角色信息。

在点击修改之前请首先选择角色信息中的所要修改的角色（鼠标左键单），点击后权限资源表格中会同时更新其权限内容。

此时此角色所拥有的权限前面均被对号所标示，根据所要更改情况，增加或删除此角色对应的权限。

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。

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。

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。

基于CMA-WSP1.0气象预报系统的短期风功率预测性能评估余政1 冯正伟2 王明3 陈玲1发布时间：2023-05-11T12:48:04.318Z 来源：《中国电业与能源》2023年5期作者：余政1 冯正伟2 王明3 陈玲1[导读] 风功率预测分为超短期预测、短期预测和中长期预测。

其中短期风电功率预测时间尺度为0-72h，时间分辨率为15分钟，主要用于合理安排机组发电计划，解决电网调峰问题。

1.中国电力工程顾问集团中南电力设计院有限公司湖北武汉 4300712.华能湖北新能源有限责任公司湖北武汉 430071；3.湖北省气象服务中心湖北武汉 430071风功率预测分为超短期预测、短期预测和中长期预测。

其中短期风电功率预测时间尺度为0-72h，时间分辨率为15分钟，主要用于合理安排机组发电计划，解决电网调峰问题。

2022年3月，中国气象局正式向全国气象部门下发风能太阳能短期预报产品，为各地风能太阳能预报服务提供支撑。

风能太阳能短期预报产品是基于中国气象局风能太阳能专业气象预报系统CMA－WSP1.0制作而成，风光系统预报区域包含整个中国区域，采用ECMWF全球模式预报场为驱动场，并同化探空、地面、飞机等常规观测资料和全国区域地基GPS延迟资料。

气象部门为全国31个省（自治区、直辖市）和南方电网公司提供基础数据产品服务，向多个新能源公司运营的数百个风电场和光伏电站提供基础预报服务，为新能源的高效开发利用提供支撑。

因此，本文结合实际运行风电场，对于CMA-WSP1.0气象预报系统的短期风功率预测性能评估。

1资料与方法1.1 数据资料CMA-WSP地面辐射预报产品是由中国气象局风能太阳能气象预报系统CMA-WSP1.0输出气象要素制作而成（以下简称CMA-WSP），包括中国区域边界层分层温、湿、风场以及到达地表短波辐射、地面气压、降水量等风功率、光伏发电功率预报所需气象要素，时间分辨率为15分钟，空间分辨率为9km，预报时效为126小时，预报频次为1次/天。

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。

风电功率预测系统简介目录1 目的和意义 32 国内外技术现状 32.1 国外现状 32.2 国内现状 43 风电功率预测系统技术特点 53.1 气象信息实时监测系统 53.2 超短期风电功率预测 53.3 短期风电功率预测 63.4 风电功率预测系统软件平台 81 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（WPMS）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预测系统Zephyr，目前丹麦所有电网公司均采用了该预测系统。

基于LSTM的风力发电功率预测第一章：引言随着全球能源需求的不断增长，可再生能源作为一种环保和可持续发展的能源形式，受到了越来越多的关注。

风力发电作为可再生能源的重要组成部分，具有无污染、充分利用自然资源等优势，逐渐成为全球能源结构调整和低碳经济发展的重要方向。

然而，由于风力发电的不可控性和风速的不稳定性，风力发电机组的功率预测成为提高风电运行效率和风电场运营管理的关键问题之一。

本文旨在基于LSTM （长短期记忆）模型，进行风力发电功率预测的研究，并探讨其在风电场中的应用前景。

第二章：相关研究概述2.1 风力发电功率预测的重要性风力发电机组的功率预测是风电场运营管理的重要组成部分。

准确地预测风力发电机组的功率，可以帮助运营商进行合理的发电计划安排和出售电量计划，从而提高风电场的经济效益和发电利用率。

2.2 基于传统方法的风力发电功率预测传统的风力发电功率预测方法主要基于统计学方法和时间序列分析方法。

这些方法在一定程度上可以对风电功率进行预测，但是对于风速的非线性关系和风速的瞬时变化难以准确捕捉，从而导致预测精度较低。

2.3 LSTM模型简介LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种基于循环神经网络的序列生成模型，具有较强的记忆和建模能力。

其通过引入门结构，解决了传统循环神经网络中的“长期依赖”问题，并在许多序列生成任务中取得了优秀的效果。

第三章：基于LSTM的风力发电功率预测模型3.1 数据预处理在建立LSTM模型之前，首先需要对风力发电数据进行预处理。

包括数据清洗、缺失值处理和特征选择等过程。

清洗后的风力发电数据将成为建模的基础。

3.2 LSTM模型结构在LSTM模型中，输入层接收预处理后的风速数据，经过多个LSTM 单元后，最后连接一个全连接层，输出预测的风力发电功率。

3.3 LSTM模型训练和优化为了使LSTM模型能够更好地拟合和预测风力发电功率，需要进行模型的训练和优化。

基于CBAM-LSTM的风电集群功率短期预测方法张哲;王勃【期刊名称】《东北电力大学学报》【年(卷),期】2024(44)1【摘要】风电功率的精准预测对我国实现“碳达峰”、“碳中和”的目标具有重要意义。

传统的风电功率预测方法往往忽视了时间序列数据中的长期依赖关系和空间相关性,导致预测结果不准确。

为了解决这个问题,文中提出了了卷积块注意力机制(Convolutional Block Attention Module, CBAM)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合的模型。

首先,使用CBAM对风电功率时间序列数据特征和数值天气预报中蕴含的空间特性进行提取,该模块能够自适应地学习时间和空间上的重要特征;然后,将提取的特征输入到LSTM层结构中进行功率预测。

为了验证所提方法的有效性,使用中国吉林省某风电场的数据集进行验证,实验结果表明,与其他功率预测方法相比,文中所提方法平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)平均降低2.67%;决定系数(R-Square, R2)平均提高23%;均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)平均降低2.69%。

【总页数】8页(P1-8)【作者】张哲;王勃【作者单位】现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学);新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司)【正文语种】中文【中图分类】TM614【相关文献】1.基于双向长短期记忆深度学习模型的短期风功率预测方法研究2.基于集群划分的区域短期风电功率预测模型3.基于集群划分的光伏电站集群发电功率短期预测方法4.基于预测信息二维坐标动态划分的风电集群功率超短期预测5.面向风电功率超短期预测的风电数据时间尺度优选方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。