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风力发电技术现状及发展趋势许志伟发表时间：2017-11-28T15:54:29.220Z 来源：《电力设备》2017年第23期作者：许志伟[导读] 摘要：在全球能源过度消耗的生态环境下，对新能源的研究和利用已成为世界热门的话题，风力发电是新能源发电技术中最具规模开发和商业化发展前景的发电方式，目前各国都在加大对风力发电及其相关的技术研究。
（大唐安阳发电厂河南安阳 455000）摘要：在全球能源过度消耗的生态环境下，对新能源的研究和利用已成为世界热门的话题，风力发电是新能源发电技术中最具规模开发和商业化发展前景的发电方式，目前各国都在加大对风力发电及其相关的技术研究。
全球风电行业年度市场增长率达 40%，已有一百多个国家涉足到风电行业，该行业已经成为世界能源市场的重要组成部分。
我国近几年风电产业发展势头强劲，风电新增装机的容量稳居全球前茅，因此，对风力发电的技术现状和发展趋势进行研究具有重要意义。
关键词：风力发电；技术；探讨1常用的风力发电系统目前风力发电系统常用的风力发电机主要有恒速恒频率异步发电机、变速恒频双馈异步发电机和直驱永磁同步发电机三种。
由于变速恒频系统可以适应较宽的风速范围，已经成为风力发电的主流机型，而直驱永磁同步发电机和全功率变流器组合在未来有着广阔的发展前景。
1.1 恒速恒频发电机系统恒速恒频发电机系统主要由风力机、变速箱、异步发电机以及并联电容器构成。
风轮机应用定浆失速控制可以确保发电机输出的电能电压和频率保持恒定。
由于异步发电机在输出有功功率的同时会有无功产生，因此，可以通过并联电容器提高电网的功率因数。
由于风能波动性和不稳定性的特点，恒速恒频发电机系统的风能利用率较低，能量输出波动性也比较大。
1.2 变速恒频双馈异步发电机系统双馈异步发电机是如今风力发电的主流设备，占装机总量的绝大部分。
变浆距角技术的应用，提高了风能的利用率，而且在机组紧急停止时，通过调整可以减少风能的收集，降低了机组的机械冲击，机组的使用寿命加长了。
风电功率预测方法的研究摘要由于风能具有间歇性和波动性性等特点，随着风力发电的不断开展风电并网对电力系统的调度和平安稳定运行带来了巨大的挑战。
进展风电功率预测并且不断提高预测准确度变得越来越重要。
通过对国内外研究现状的了解，根据已有的风电功率预测方法，按照预测时间、预测模型、预测方法等对现有的风电功率预测技术进展分类，着重分析几种短期风电功率预测方法的优缺点及其使用场合。
根据实际某一风电场的数据，选取适宜的风电预测模型进展预测，对结果予以分析和总结。
关键词：风电功率预测；电力系统；风力发电；预测方法；引言随着社会不断开展人们对能源需求越来越大而传统化石能源日益枯竭不可再生，以及化石能源带来了环境污染等问题影响人类生活，人们迫切需要新的清洁能源代替传统化石能源。
风能是清洁的可再生能源之一，大力开展风力发电成为各国的选择。
根据相关统计，截止至2021 年，全球风电产业新增装机63013MW，，同比增长22%[1]。
其中，中国风电新增装机容量达30500MW，占市场份额48.4%。
全球累计装机容量为432419MW，其中中国累计装机容量为145104,占全球市场份额的33.6%。
目前风力发电主要利用的是近地风能，近地风能具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
当接入到电网的风电功率到达一定占比时，风电功率的大幅度波动将破坏电力系统平衡和影响电能质量，给电力系统的调度和平安平稳运行带来严峻挑战。
根据风速波动对风力发电的影响按照时间长度可分为三类：一种是在几分钟之内的超短时波动，该时段内的波动影响风电机组的控制；另一种是几小时到几天内的短时波动，该时段内的波动影响风电并网和电网调度；最后一种是数周至数月的中长期波动，该时段内的波动影响风电场与电网的检修和维护方案。
本文主要研究不同的风电功率短期预测方法的优缺点。
通过对短期风电功率预测，能够根据风电场预测的出力曲线优化常规机组出力，降低运行本钱；增强电力系统的可靠性、稳定性；提升风电电力参与电力市场竞价能力。
浅谈我国风电产业发展存在的问题和对策建议摘要：众所周知，风力资源属于可再生资源，并且拥有巨大的资源量，取之不尽用之不竭；近年来随着全球屡次爆发石油危机，煤炭危机等等，同时新型能源核电并不能取得重大的技术突破，实现大规模普及还有一定的距离，因此，风力发电技术正成为当前研究的主流。
国内外中国科研机构，企业也开始结合风的特点制造适用于不同区域约束下的发电器材；经过几十年的发展，我国风力发电技术在优秀科研人员的指导下正不断呈现欣欣向荣的局面，风力发电也不断惠及更多的中国居民。
关键词：我国；风电发展；存在问题；对策研究1发展风电的必要性长期以来，我国主要依靠火力发电供应全国的电能需要，火电厂发电要燃烧大量的煤炭，并且排放出大量的二氧化碳与二氧化硫等污染气体，对环境造成了一定的污染，不利于我国环保事业的开展，同时，在资源短缺的今天，煤炭资源储量已经不多，因此我国以火力发电为主的电力结构需要作出调整。
我国拥有大量的风能资源，这为我国风电行业的发展提供了天然的有利条件，发展风电对于我国能源结构的调整具有很大帮助，有助于减少我国在能源进口方面的压力，对于我国能源供应的多样性和安全性做出了积极的贡献，同时有助于减少污染气体的排放，对环境保护以及缓解全球变暖都有十分重要的意义。
2我国风电产业发展概况2.1风电产业起步晚、发展快欧美在现代风电发展领域起步较早，引领着现代风电产业的发展方向，风电并网是其大规模风电场的唯一应用模式。
我国风电产业起步虽晚，但在政策扶持下，发展速度惊人。
2005年我国出台《可再生能源法》，以法律形式要求电网公司无条件全额收购风电，使得我国风电产业出现井喷式发展。
2.2风电发展模式单一、产能浪费严重目前，风电并网也是我国大规模风电场的唯一应用模式。
而风电是一种间歇性能源，由于风速、风量的不可控因素，风电稳定性不足。
不稳定的风力发电上网时，对电网的冲击很可能导致整个电网瘫痪。
在没有燃气发电、水电等为其调峰情况下，风电对电网贡献率难以超过10%。
新能源风光发电预测技术的发展及应用摘要：对于发电企业来说，新能源发电的预测是基于新能源发电的自然缺陷所产生的刚性需求，而不是基于监管政策。
除了评估外，有一个准确的功率预测系统可以使电站的资产受益很多。
本文通过对新能源风光发电预测技术的发展及应用进行分析，希望在实际发展过程中给予一定的帮助。
关键词：新能源；风光发电预测技术；发展；应用火电发电会给环境带来一定的污染，影响周边的生态环境保护。
为了减少发电造成的污染，我国近年来大力发展新能源发电技术，利用光能、太阳能等可再生能源替代煤炭资源。
一、中国能源与发电技术现状作为一个工业和人口众多的国家，中国消耗大量的能源。
近年来，消费总量增长速度也非常快。
以光伏和风能为代表的新能源功率与风能规模和太阳辐照强度呈正相关关系。
然而，风景变幻莫测，天气变幻莫测。
这也导致了风力发电和光伏发电的波动性和间歇性特征，直接导致了新能源发电与电力消费的不匹配。
国家先后将新能源发电纳入政策监管范围，并对新能源发电的各个环节提出了严格的监管要求。
全国大部分地区都对新能源电力进行正式的功率预测精度评估。
二、风电功率预测技术的重要作用中国拥有丰富的风能储备。
利用这些丰富的可再生能源发电已成为能源结构调整和环境保护的重要措施。
通过预测风电场的输出功率，风电场的输出功率可以提前获得，根据能力，及时调整优化调度电网系统的链接，并避免的影响风电场的输出功率在电网在很短的时间内。
三、风能、太阳能发电预测方法分类3.1短期预测对创新发电方案进行良好的优化，可以提高风电的吸收能力。
微电网中、短期光伏发电的实施环境难以预测。
3.2中期预测通常使用一个或几个月的数据来调整月度测试计划、操作方法和储层配置。
新能源中期前景从根本上优化了机器检查和机器组合，提高了机器检查计划和发电计划的安全性和经济性。
3.3长期预测用于预测年度或多年的数据。
通常用于电网规划、年度维护计划、运行模式等。
四、预测空间尺度分类根据风力发电预测功能规范的要求，(1）配电公司必须能够预测受控区域内风力发电总量。
基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测基于数值天气预报风速和蒙特卡洛法的短期风电功率区间预测摘要：随着全球对可再生能源利用的重视和风电装机容量的快速增长，短期风电功率预测对电力系统的运行和调度具有重要意义。
本文基于数值天气预报的风速数据，结合蒙特卡洛法，对短期风电功率进行区间预测。
通过分析数值天气预报的风速数据，建立了风速和风电功率之间的传递函数，并使用蒙特卡洛法对不确定性因素进行模拟，得到了风电功率的区间预测结果。
实验结果表明，该方法在短期风电功率预测中具有较高的准确性和可信度。
一、引言风能作为一种清洁、可再生的能源，受到了全球范围内的广泛关注和快速发展。
随着风电装机容量的不断增加，风电的可靠性和稳定性对电力系统的运行和调度提出了更高的要求。
因此，在风电场运行过程中，对短期风电功率进行准确的预测具有重要意义。
目前，短期风电功率预测方法主要有统计学方法、物理模型方法和混合模型方法等。
统计学方法主要通过分析历史数据的统计规律来预测未来的风电功率。
物理模型方法则基于风力发电机的工作原理和气象数据，运用物理模型对风电功率进行预测。
混合模型方法则将统计学方法和物理模型方法结合起来，充分利用历史数据的统计规律同时考虑风力发电机的工作原理。
然而，由于天气因素的不确定性和复杂性，现有的短期风电功率预测方法仍然存在一定的局限性。
因此，将数值天气预报的风速数据与蒙特卡洛法相结合，可以提高短期风电功率预测的准确性和可信度。
二、数值天气预报的风速数据分析数值天气预报是通过数值模型对大气运动进行数值模拟，得到大气的温度、湿度、气压和风速等预报数据。
在短期风电功率预测中，风速是一个关键因素，因此，我们分析数值天气预报的风速数据，以建立风速和风电功率之间的关系。
通过分析大量的数值天气预报数据，我们发现，风速具有一定的周期性和规律性。
在一天的24小时内，风速呈现出明显的波动。
同时，我们发现，风速的波动具有一定的时滞现象，即当前时刻的风速受到前几个时刻风速的影响。
浅析风力发电工作原理及应用摘要：当今，人类发展对能源的需求越来越大，能源是促进社会发展的必要前提。
对能源需求的增加，矿产消耗量的增加和环境污染的加剧是清洁能源和可再生能源发展的必然趋势。
风力发电工程是使用风力发电机，将风能转化为电能。
随着人们对电力需求的不断提高，相关工程规模也进一步扩大。
电力始终是支撑社会生产的核心要素，在维护国家能源安全中所发挥的作用也是无可替代的。
其中风能作为新能源里最重要的能源之一，正在逐渐被普及应用。
风力发电近年才开始发展，但其重要性已逐渐攀升。
本文就风力发电的工作原理及应用进行了介绍和分析。
关键词：风力发电；工作原理引言风机基础施工主要分为道路检修、风机混凝土基础、发电机组吊装、线路组装等步骤，能够依靠机械动能将空气进行压缩排放，实现交流电的输出。
当前风机的能量转换效率较低，在相关工程中缺少绿色施工理念的应用，没有合理进行资源再利用，使电力企业在生产、运营中出现了大量的能源浪费，造成严重的环境污染。
为此，相关工程管理者需要认识到绿色施工技术的重要性和重要意义，才能从根本上解决此类问题的发生。
1风力发电工作原理风能的原理是将风能转化为机械能，然后转化为机械能和输出能。
具体技术是风使风力叶片转动，使发电机内部旋转并切割磁场，最后能量积累装置以电能的形式保持恒定的电流输出。
风力发电机通常由风力发电机叶片、低速轴、高速轴、风速计、塔楼、发电机、液压系统组成。
其中，风轮是一种将风能转化为机器的装置，可根据风向的变化改变风轮的方向，从而最大限度地利用风能。
塔是连接和支撑风轮和发电机的支座，其高度取决于周围地形和风轮的大小，以确保风轮的正常运行。
发电机是一种将机械能从风轮转换为电能的装置。
在风力发电机结构中，风力发电叶尖的线性速度与风速的关系被定义为顶点速度比，这是风力发电机的重要参数，其尺寸是影响风力发电机功率系数的重要参数。
风力涡轮机中的电力调节是风力发电系统的关键技术工具。
主要包括距离失速控制，失速控制，支架可以调整固定间距，叶片倾斜角不能按风速调整，设计比较简单可靠，风机输出功率随着风的速度而变化，在低风速下使用系数较低，螺杆调整的目的是改变倾斜角，调节风能转换效率，最大化能量转换效率，已达到风力发电机电力稳定输出功率的目的。
风电场中的风速预测技术及应用随着能源环保意识的逐渐加深，风能作为一种可再生能源备受关注。
作为风能利用的重要环节之一，风电场的建设成为了当今热门的话题。
但是，风力发电存在着稳定性不足的问题，部分风电场常年在低效运转状态，造成了巨大的浪费。
针对这种情况，提高风电场的风速预测能力，极大程度上可以提高自然资源利用效率，减少环境污染。
本文将对风电场中的风速预测技术及其应用进行一定的深入分析。
一、风速预测技术简介风速预测技术是指通过相关模型或算法对气象数据进行分析和预处理，以预测将来一段时间内的风速状态。
主要包括物理建模、计算机模拟、统计预测和神经网络预测等几种方法。
1.物理建模法物理建模法主要是基于大气物理学的理论，通过运用范畴方程式、Navier-Stokes 方程组等模型对风场进行模拟和分析。
具体可分为大气模型和风机模型。
大气模型是将风速预测问题转化为大气物理学中的多元非线性问题，可描述气象场中的温度、气压、湿度和风向风速等多个参数。
风机模型是对风机的机械元件、电控系统、空气流动以及非线性振动进行综合分析，从而对风机装置进行建模分析和风机输出功率进行预测模拟。
2.计算机模拟法计算机模拟法是通过计算机程序对大气场进行模拟，利用计算结果进行风速预测。
其中较重要的有美国NCEP（National Centers for Environmental Prediction）计算机程序和欧洲ECMWF（European Centre for Medium Range Weather Forecasts）计算机程序。
这两种计算机模拟程序都具有一定的数值天气预测能力，可为风电场提供未来天气预测信息。
但计算机模拟方法预测效果较弱，气象数据的精度对预测质量会产生较大的影响。
3.统计预测法统计预测法是基于大量观测到的风速数据进行回归分析，并根据时间序列和概率分布对未来风速进行预测。
具体包括基于趋势回归算法、ARIMA模型等预测方法。
考虑气象相似性与数值天气预报修正的海上风功率预测考虑气象相似性与数值天气预报修正的海上风功率预测 1.引言随着全球能源需求的不断增长和对气候变化的关注，可再生能源的开发和利用日益受到重视。
风能作为其中一种重要的可再生能源，具有广泛的潜力，特别是海上风电。
然而，准确预测海上风电的发电能力一直是一个具有挑战性的问题。
由于海上风电场的特殊环境，包括复杂的地形和海洋气象条件的变化，准确预测海上风功率非常困难。
因此，研究如何提高海上风功率预测的准确性具有重要的实际和经济价值。
2.海上风功率预测方法概述海上风功率预测可以通过多种方法来实现，包括基于统计方法的常规方法和基于数值天气预报修正的新方法。
在常规方法中，通常使用历史风功率数据构建统计模型来预测未来的风功率。
然而，这种方法不能很好地捕捉到气象条件的变化和复杂性。
为了解决这个问题，研究人员提出使用数值天气预报数据来修正风功率预测结果。
这种方法通过将实际观测数据与数值天气预报数据结合起来，可以更准确地预测未来的风功率。
3.气象相似性的概念及其在海上风功率预测中的应用气象相似性是指在相似的大气环境条件下，不同时间和地点的气象现象可能具有相似的特征。
在海上风功率预测中，气象相似性可以用来构建气象数据的时空插值模型。
通过将相似的气象条件下的观测数据进行插值，可以有效地获得缺失时间和地点的风功率数据。
研究表明，使用气象相似性方法可以显著提高海上风功率预测的准确性。
4.数值天气预报修正方法的原理及其在海上风功率预测中的应用数值天气预报修正方法是将数值天气预报数据与实际观测数据进行比较和修正，以提高风功率预测的准确性。
在该方法中，首先需要选择合适的数值天气模型，并使用该模型生成未来时间段的天气预报数据。
然后，将实际观测数据与数值预报数据进行比较，通过对差异的分析来修正风功率预测结果。
研究表明，使用数值天气预报修正方法可以显著提高海上风功率预测的准确性。
5.实例分析为了验证气象相似性和数值天气预报修正方法在海上风功率预测中的效果，我们选择了一个实际的海上风电场进行案例分析。
风电场出力预测系统的设计与应用付宁;刘永杰【摘要】The wind farm output prediction system was designed for the waste of wind power plant, it was designed on the numerical weather prediction(NWP). The system applied multiple linear regression theory to wind generated power prediction, it was used to predict the output of wind power in the short-term and ultra-short-term by applying elemetry and weather forecasting information, combining with the historical data of wind farm output. It could realize the display of the predictive results and the human-computer interaction. Based on the predictive results of the system, it could realize the reasonable arrangement of power grid equipment and line maintenance, and optimizing the power grid operation mode. Furthermore it could help to improve the utilization rate of wind power on tne basis of stable and reliable power grid scheduling.%针对乌兰察布地区存在的风电窝电问题,开发设计了基于数字天气预报(NWP)的风电场出力预测系统.该系统将多元线性回归理论应用于风电场出力预测,根据遥测和天气预报信息,结合风电场出力历史数据,在实时监控风电场出力的同时,实现对风电场出力的短期和超短期预测,并对预测结果进行显示,实现人机交互.根据该系统的预测结果,能够合理安排电网设备及线路检修,优化电网运行方式,在保证电网调度稳定可靠的基础上,提高风电利用率.【期刊名称】《内蒙古电力技术》【年(卷),期】2015(033)003【总页数】4页(P67-70)【关键词】风电场;出力预测;多元线性回归法;数字天气预报;遥测【作者】付宁;刘永杰【作者单位】乌兰察布电业局,内蒙古乌兰察布 012000;锡林郭勒电业局,内蒙古锡林浩特 011200【正文语种】中文【中图分类】TM614乌兰察布地区电网现有装机容量约7576 MW,其中风电装机容量4446 MW,占总装机容量的58.6%,火电装机容量2510 MW,光伏发电装机容量620 MW,风力发电已成为乌兰察布地区电网的主力电源.乌兰察布地区在每年9月下旬至下一年4月底风速较大,若风电场全发,出力可达2200 MW.但由于风电场发电具有随机性和快速波动性的特点[1],为了保证电网的安全,调度部门通常会限制风电出力[2],目前风电场在该时间段内出力仅为1200 MW,仅占风电装机容量的26.9%,存在风电窝电现象.为解决风电窝电问题,开发设计了风电场出力预测系统.风电场出力预测系统主要通过实时连接并采集各风电场出力(有功功率、无功功率)、天气预报相关信息并存储(存储时间不低于3 a),根据天气预报的风速信息和历史年份的风速数据,通过线性回归法对风电场出力进行预测(特别对短期风电场出力的预测);并根据预测结果科学合理地安排电网线路及设备检修[3],优化电网运行方式[4],在保证电网安全运行的基础上,提高风电利用率,最大限度地解决目前乌兰察布电网存在的风电窝电问题,实现经济效益和社会效益的最大化.2.1 系统理论分析与应用2.1.1 系统理论分析风电场出力受多种因素的影响,本文基于天气预报的多元线性回归理论,根据天气预报的日风速信息和历史年份的日风速信息,对风电场出力进行预测[5].多元线性回归模型表述如下[6]:式中xi-由对风电场出力产生影响的一系列因素构成的自变量(如天气预报的日风速信息和历史年份的日风速信息);y-依赖于xi的随机变量(如风电场出力);ε-服从正态分布N(0,σ2)的随机误差,又称随机干扰.模型参数为A=[a0,a1,…,am]T,同样利用基于残差平方和最小二乘法对参数进行估算,其表达式如下[6]:将所得的参数估计值代入多元线性回归方程,得到风电场出力的预测数值为[6]: 2.1.2 系统理论应用与仿真根据基于天气预报的多元线性回归理论,建立三元线性回归方程,其表达式如下:式中Y2014.x.y-2014年x月y日风电场出力预测值;XTY.x.y-2014年x月y日风电场天气预报的风速值;X2013.x.y-2013年x月y日风电场风速日平均值;X2012.x.y-2012年x月y日风电场风速日平均值.图1是根据天气预报风速信息和历史数据风速信息,采用三元线性回归法对风电场出力进行预测的Matlab仿真曲线.从图1可以看出,预测曲线和历史曲线吻合程度高,仿真效果良好,表明采用三元线性回归理论对风电场出力进行预测能够满足实用化的要求.2.2 系统硬件设计风电场出力预测系统主要由采集、通信、信息处理、人机接口与显示功能4部分组成,硬件结构如图2所示.2.2.1 采集部分采集部分主要由站内测控装置、风力测速仪和天气预报信息采集装置等硬件组成:其中测控装置用于测量有功功率和无功功率;风力测速仪用于测量风电场的实时风速;天气预报采集装置通过网络接收内蒙古电力调度通信中心的天气预报信息. 2.2.2 通信部分通信部分主要由站内交换机、风电场光端机、光纤、局光端机和局交换机组成.站内交换机将各测控装置、风速仪测量的信息进行汇总,风电场光端机将电信号转换成光信号,通过光纤上传至局光端机,局光端机再将光信号转换成电信号,接入局交换机,从而完成采集信息的通信传输.2.2.3 信息处理部分信息处理部分由风电场出力预测服务器和磁盘阵列构成.风电场出力预测服务器通过对采集的实时数据与磁盘阵列存储的风电场出力历史数据以及天气预报的历史数据进行处理,采用多元线性回归法对出力情况进行相关计算,得出风电场出力预测的相关数据.2.2.4 人机接口和显示部分人机接口和显示部分主要包括显示器、键盘、鼠标,其功能是实现人机交互,通过人机交互界面可以选择风电场出力预测时间、勾选天气预报选项等来查询风电场出力预测情况.2.3 系统软件设计2.3.1 系统组成软件设计根据模块化的架构模式,结合风电场出力系统的实际情况,设计了风电场出力预测系统相应的函数程序,该系统主要由初始化函数、接收函数、校验函数、预测处理函数、告警函数、显示函数等子程序构成.2.3.2 系统流程风电场出力预测系统工作流程如图3所示.具体系统流程分析如下.(1)初始化函数:对系统参数进行初始化设置,例如风电场出力上、下限值,风速上、下限值,查询日期等,并根据设置的内容调用接收函数.(2)接收函数:通过接收函数对接收的数据进行分类,判断报文类型属于遥测(风电场有功功率、无功功率)格式或天气预报格式,若属于遥测格式则调用遥测接收函数;若属于天气预报格式则调用天气预报接收函数;若不属于上述2种格式,则发出告警. (3)遥测接收函数:对遥测报文信息进行分析,提取具体的遥测信息,并调用校验函数对遥测数据进行校验,若校验正确,则调用预测处理函数;若校验不正确,则调用告警函数.(4)天气预报接收函数:对接收的天气预报报文信息进行分析,提取天气预报信息,并调用校验函数,若校验正确,则调用预测处理函数;若校验不正确,则调用告警函数. (5)校验函数:对报文完整性进行校验,并判断接收的数据是否在正常范围内,若校验正确,则调用预测处理函数;若校验不正确,则输出至告警函数.(6)预测处理函数:对遥测和天气预报信息进行处理,并结合风电场出力的历史数据,根据多元线性回归法理论对风电场出力进行预测处理,处理后输出至显示函数.(7)显示函数:对预测结果进行显示,并实现人机交互.3.1系统测试2014年,乌兰察布电业局调度处对风电场出力预测系统进行了测试,图4为风电场出力预测系统预测界面.从图4可以看出,预测出力曲线和实际出力曲线吻合程度较高,其短期预测效果良好.经3个月的测试,结果表明,超短期预测的准确率达85%,短期预测的准确率达82%,系统运行稳定可靠,能够为风电场调度和运行方式安排提供可靠依据,满足目前对风电场出力预测的要求.3.2 系统应用2014年夏季,乌兰察布地区火电机组集中检修,供电缺口较大.通过应用风电场出力预测系统实时掌握电力缺口情况,并将预测结果及时汇报内蒙古电力调度中心,通过降低东送潮流(由4 GW降至3 GW),为乌兰察布电业局增加供电量460 GWh;同时根据电网供需预测情况,提前通知用户做好启炉准备,用户启炉时间由2 h减至0.5 h,供电量增加31.5 GWh,用户满意度由80%提升至95%,提高了乌兰察布电业局的售电量和服务水平.此外,可利用该系统进行风电场出力预测,根据预测结果合理安排风电场检修时间(风力较小时安排检修).察右中旗京能风电场应用该系统前、后风能利用效果见表1.从表1可以看出,在风力较小时安排检修,发电量增加了800 MWh,按0.51元/ kWh 计算,10 h可产生40.8万元的经济效益.经核算,根据该系统预测结果合理安排风电场检修,每年可为乌兰察布地区电网产生经济效益约816万元.目前,风电场出力预测系统在乌兰察布地区电网应用了近1 a.根据风电场出力预测结果,能够合理安排电网运行方式,一定程度上解决了乌兰察布风电场窝电问题,经济效益和社会效益显著.若将风电场出力预测系统稍作改动,便可用于光伏发电出力预测,具有推广应用价值.【相关文献】[1]王承煦,张源.风力发电[M].北京:中国电力出版社,2003: 62-68.[2]孙春顺,王耀南,李欣然.小时风速的向量自回归模型及应用[J].中国电机工程学报,2008,28(14):112-117.[3]王士政.电力调度自动化与配网自动化技术[M].北京:中国水利水电出版社,2006:95-101.[4]杨秀嫒,肖洋,陈树勇.风电场风速和发电功率预测研究[J].中国电机工程学报,2005,25(11):1-5.[5]陈衍.电力系统稳态分析[M].北京:中国电力出版社, 2007:31-36.[6]程浩忠.电力系统规划[M].北京:中国电力出版社,2011: 26-28.。
