国标风电功率预测系统功能规范送审参考模板

风电功率预测技术综述摘要：风电是一种可再生能源，具有环境友好和经济可行性的特点。

然而，由于风力发电机的输出功率受到风速的影响，风电系统的功率预测对于实现风电站的有效运行和规划至关重要。

本文将综述当前常用的风电功率预测技术，包括统计模型、人工智能模型和混合模型，并探讨其优缺点及应用前景。

一、引言随着对可再生能源的需求不断增长，风力发电成为了一种重要的能源选择。

然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风力发电的发电功率产生了很大的波动性，这使得风电系统的管理和调度变得复杂。

为了更好地管理风电系统，准确地预测风电的功率变化是至关重要的。

二、风电功率预测的意义风电功率预测可以帮助风电站进行经济调度，合理制定运行策略，降低能源成本。

同时，预测风电功率可以提前调整传输和配电设备，减少能源浪费和环境污染。

在风电规划方面，准确的功率预测也可以帮助选址、布局和容量规划，提高风电站的经济效益和可靠性。

三、风电功率预测技术的分类目前，风电功率预测技术主要可分为统计模型、人工智能模型和混合模型三大类。

1. 统计模型：统计模型是最常用和最古老的功率预测方法之一。

常见的统计模型包括回归分析、时间序列分析和概率分布拟合等。

这些模型可以基于历史风速和功率数据分析风电功率与风速之间的关系，进而预测未来的功率输出。

统计模型的优点是简单易用、计算速度快；缺点是对历史数据要求较高，并且无法考虑其他影响因素。

2. 人工智能模型：人工智能模型包括人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑等。

这些模型可以通过学习历史数据自动适应风电功率与风速的非线性关系。

人工智能模型的优点是可以处理复杂的非线性问题，并能够考虑多个影响因素；缺点是对训练数据的依赖性较强，模型的可解释性相对较弱。

3. 混合模型：混合模型是统计模型和人工智能模型的结合体。

该方法通过结合各种模型的优势，提高了预测的准确性和稳定性。

混合模型的优点是可以综合考虑多种影响因素，并对不同模型进行加权融合；缺点是模型的建立和参数调优过程较为繁琐。

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。

电力系统中的风电功率预测模型一、引言电力系统是现代社会的重要基础设施之一，风电作为可再生能源的重要组成部分，具有环保、可持续等特点。

然而，风能的不稳定性和变化性给电力系统的运行带来了一定的挑战。

因此，准确预测风电功率对电力系统的规划、运行和调度具有重要意义。

本文将介绍电力系统中的风电功率预测模型。

二、数据预处理在建立风电功率预测模型之前，首先需要对数据进行预处理。

由于风力的不稳定性，风速、风向和风能之间存在一定的关联关系。

因此，需要采集历史风速、风向和风能数据，并进行清洗、对齐和归一化处理，以便用于后续建模。

三、基于统计方法的预测模型基于统计方法的预测模型是最常见的风电功率预测方法之一。

其中，基于时间序列分析的模型是较为常用的方法之一。

该方法使用历史风电功率数据，并结合多种统计技术和算法，通过拟合历史数据的趋势和周期性，来预测未来一段时间内的风电功率。

常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、回归模型等。

四、基于人工智能的预测模型近年来，随着人工智能技术的迅速发展，基于人工智能的风电功率预测模型也得到了广泛的研究和应用。

其中，基于神经网络的模型是较为常见的方法之一。

该方法通过建立多层神经网络，将历史风电功率数据作为输入，通过网络的训练和学习，得到一个能够较为准确预测未来风电功率的模型。

此外，还可以利用支持向量机、遗传算法等人工智能技术进行风电功率预测。

五、模型评估与改进模型的评估是模型建立的一个重要环节，它可以评估模型的预测能力和准确性。

常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。

在评估模型的基础上，可以对模型进行改进。

例如，可以引入外部因素（如天气状况、季节变化等）来改进预测模型的准确性，也可以通过提高数据质量和模型参数调整等方法来改进模型的性能。

六、模型应用与展望风电功率预测模型在电力系统中具有广泛的应用前景。

它可以为电力系统提供可靠的风电功率预测结果，为电力系统的运行和调度提供决策支持，同时也可以为电力市场的交易和电价的制定提供参考。

信及隔离装置、防火墙等设备组成。 2) 气象观测系统建设：选址、建设、安装调试。 3) 技术服务和气象服务：模型再训练、数据备份、系统升级维护等服务和 数值天气预报服务。
2 设计依据 2.1 技术标准
要求风功率预测系统必须符合： 国家电网公司技术标准 Q/GDW215-2008 电力系统数据标记语言－E 语言规范； 国家电网调〔2010〕201 号 风电并网运行控制技术规定、 国家电网公司技术标准 Q/GDW432-2010《风电调度运行管理规范》、 国家电网公司技术标准.Q/GDW588-2011《风电功率预测功能规范》、 国家电网公司调〔2010〕201 号《风电并网运行控制技术规定》、 国家电网公司调水〔2010〕348 号《风电场调度运行信息交换规范（试行）》、 国家电力监管委员会 5 号令《电力二次系统安全防护规定》、 国家电力监管委员会电监安全〔2006〕34 号《电力二次系统安全防护总体方
系统高级应用模块可提供检修计划设置和检修计划展示、限电曲线和检修曲 线展示、理论发电量计算等功能，需要用户额外定制。定制功能不包含在软件基 本功能中，如有需要请与服务商联系。
13 北京东润环能科技股份有限公司版权所有
4.2数据接口 系统提供了多种通讯接口与相关系统通讯，可满足用风
塔
数据采集器
光电转换器
光纤
NWP服务器 光电转换器
3.5 数值天气预报 我方具备国内外 5 家气象源支撑：3 家欧美（西班牙、丹麦、美国）专业气
象服务商，2 家国家级覆盖全国范围的专业气象研究单位（国家气象局、中国科 学院大气物理研究所）。
我方提供的适用于新能源应用（风电、太阳能功率预测系统）的数值天气预 报，空间分辨率小于 5*5 公里，目前在超过 700 个电场已有成功案例。

第一页答卷编号：论文题目：风电功率预测问题指导教师：参赛学校：报名序号：第二页答卷编号：风电功率预测问题摘 要风电功率预测有利于电力系统调度部门及时调整调度计划，从而有效地减轻风电对整个电网的影响，提高风电功率。

本文采用了自回归移动平均法、卡尔曼滤波预测算法和指数平滑法，对风电功率进行了实时预测，并对预测结果进行误差分析。

针对问题一，采用自回归移动平均法、卡尔曼滤波预测算法和指数平滑法分别建立了时间序列模型、卡尔曼滤波模型和指数平滑模型。

实时预测了A P 、B P 、C P 、D P 和4P 及58P 的风电功率，得到了实时预测误差以及均方根误差，并分析了三种方法的准确性。

使用自回归移动平均法能比较精确的预测风电功率。

针对问题二，得到了单台风电机组以及多机总功率的相对误差，分析了风电机组的汇聚对于预测结果误差的影响。

多风电机组的汇聚会改变风电功率波动的属性，从而对预测结果产生较大的影响。

针对问题三，分析了影响风电功率实时预测精度的因素，通过BP 网络神经方法构建了具有更高精度的预测方法，对误差进行分析说明了该方法的有效性。

最后，分析论证了阻碍预测精度的主要因素，如风速、风向、气温等。

并说明了预测精度不能无限提高。

关键词：风电功率预测 时间序列 指数平滑法 卡尔曼滤波法一、问题重述1.1问题背景随着我国经济的迅速发展，能源的消耗日益增加，同时常规能源的利用对我们的环境造成了严重的影响。

所以，发展可再生能源迫在眉睫。

风电是目前可再生能源中唯一可大规模开发利用的洁净能源。

能源问题，至关重要，举世瞩目。

它是工业的血液，生活的必需。

风能与其他能源相比，有其明显的优点：蕴量巨大、可以再生、分布广泛、没有污染。

风能和阳光一样，是取之不尽、用之不竭的再生能源；风力发电没有燃料问题，不会产生辐射或二氧化碳公害，也不会产生辐射或空气污染；而且从经济的角度讲，风力仪器比太阳能仪器要便宜九成多。

中国风能储量很大、分布面广，甚至比水能还要丰富。

风电场功率预测系统的实时性与稳定性分析1. 引言风能作为一种可再生能源，具有广阔的应用前景。

然而，由于风能的随机性和不确定性，风电场的功率预测成为提高风电发电效率和管理风电场的重要工作。

本文将从实时性和稳定性两个方面对风电场功率预测系统进行分析。

2. 实时性分析2.1 数据采集与处理风电场功率预测系统的实时性首先取决于数据的采集和处理效率。

传感器网络的布置和数据采集设备的选择对准确获取风速、风向、温度等关键参数十分重要。

同时，数据传输与存储的速度也是影响实时性的关键因素。

为了保证系统的实时性，可以考虑采用分布式存储和高速网络传输技术，以实现数据的快速采集和传输。

2.2 模型建立与参数优化风电场功率预测系统通常采用机器学习和数据挖掘等方法建立功率预测模型。

模型的建立过程中需要考虑模型的准确度和计算效率。

对于实时性要求较高的系统，可以选择简化模型或优化算法，以提高模型的训练和预测速度。

此外，参数的选择和优化也对模型的实时性有着重要影响。

合理选择参数范围和优化方法，可以使模型快速收敛并提高预测准确度。

2.3 实时预测与输出实时预测是风电场功率预测系统的核心功能之一。

在实时预测过程中，需要实时获取最新的环境参数，并根据预测模型进行功率预测。

为了提高实时性，可以使用并行计算技术以及分布式系统架构。

此外，在输出结果时，可以考虑使用可视化技术，将预测结果以直观的图表或曲线的形式呈现，方便用户实时监测和分析风电场的运行情况。

3. 稳定性分析3.1 数据质量与稳定性风电场功率预测系统的稳定性首先取决于数据的质量和稳定性。

数据异常和噪声对模型的训练和预测结果产生较大影响。

因此，在数据采集和处理过程中，需要进行数据清洗和异常值检测等处理，以确保输入模型的数据质量和稳定性。

3.2 模型准确性与稳定性模型的准确性和稳定性是风电场功率预测系统的关键指标。

模型准确性指模型预测结果与实际观测结果的吻合程度，而模型稳定性则是指模型对输入数据的变动和不确定性的敏感程度。

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。

风电场功率预测系统的数据标注与标准化研究随着可再生能源的快速发展和对环境友好能源的需求增加，风电已成为全球范围内最为重要的可再生能源之一。

然而，由于风速的不稳定性和不可控性，风电场的功率输出存在较大的波动性，这给电网的运行和能源调度带来了挑战。

因此，准确预测风电场输出功率是风电场调度和运营管理的关键任务之一。

风电场功率预测系统需要依靠准确、完整的数据来进行模型训练和功率预测。

然而，由于风电场分布广泛、分散且数量众多，数据的获取和标注变得尤为重要。

而数据标注的准确性和标准化程度对于风电场功率预测系统的建模和预测结果至关重要。

数据标注是指对输入数据进行标识和分类的过程。

在风电场功率预测系统中，数据标注主要涉及风速、气温、风向、风电机组扭矩和转速等关键参数的标注。

由于这些参数对于风电场功率输出具有重要影响，因此标注过程的准确性和标准化程度至关重要。

在进行数据标注时，首先需要设计合适的数据采集方案。

数据采集方案应综合考虑风电场的地理分布、风机布局和环境特征等因素，并确保数据采集设备的准确性和稳定性。

通过在各风机设备上安装传感器或监测仪器，并利用现代通信技术和物联网技术实现数据的实时传输和监测，可以有效获取到风电场各个位置的关键参数数据。

在数据标注的过程中，还需要考虑数据的完整性和一致性。

数据的完整性指的是需要在不同时间点和不同位置上获取到合理的数据样本，以反映风电场的多样性和复杂性。

数据的一致性则需要确保在相同的条件下，不同位置的数据样本具有一致的标注标准。

为了提高数据标注的准确性和标准化程度，可以借助人工智能和机器学习的方法。

通过构建合适的标注模型和算法，并利用已有数据进行训练和优化，可以实现对数据的自动标注和分类。

这种方法不仅可提高标注的效率，还能减少人为误差和主观判断。

此外，在处理标注数据时，还需注意数据的标准化处理。

标准化是指将不同类型或不同尺度的数据转化为统一的标准尺度，以便于进行数据分析和建模。

短期风电功率预测
什么是短期风电功率预测? 当日预报：未来 72小时的风电场并网功率预测曲线。每 15 分钟一 个预报点，每天滚动预报一次。
超短期风功率预测
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，电场并网功率预测曲线。 每 15 分钟一个预报点， 每15 分 钟滚动预报一次。
数据上报
短期上报
如果当前时间超过7:30，取当天上报 成功数据，否则取昨天上报数据，成 功数据条数>=3则正常，反之报警
超短期上报
取前一个15分
钟的上报成功
数据，如果有 理论功率上报
正常，反之报 如果当前时间超过
警
8:00，取当天上报成
功数据，否则取昨天
上报数据，成功数据
链路一：上报省调水新处 链路二：上报省调自动化
安全防护
进行网络隔离，规定 数据单向传输，过滤 并筛查数据。
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
3
功能篇
数据上报 实时监测
数据统计 预报
实时监测
测风塔实况
1#，2#测风塔实施数据， 10m，30m，50m，70m， 90m不同层高的风向、风 速，气温气压等的实时数据
全站、机头功率
全站功率以及150台所有机 组的单个机组功率均可采集 到，并可以Excle导出。
风廓图、风向玫瑰图
风廓图记录各层高一段时间 内的风速平均值 风向玫瑰图记录一段时间内 我厂的风向情况
风电功率预测的核心价值
核心价值

风功率预测系统运行规程1 适用范围本规程适用于景泰红山风电场监控系统，说明了风功率预测系统和相关参数，规定了风功率预测系统的操作方法和故障处理。

2 规范性引用文件《国家电网公司技术标准 Q/GDW215-2008电力系统数据标记语言－E 语言规范》《国家电网调〔 2010 〕 201 号风电并网运行控制技术规定》国家电网公司技术标准 Q/GDW432-2010 《风电调度运行管理规范》国家电网公司技术标准 .Q/GDW588-2011 《风电功率预测功能规范》国家电网公司调〔 2010 〕 201 号《风电并网运行控制技术规定》国家电网公司调水〔 2010 〕 348 号《风电场调度运行信息交换规范（试行）》国家电力监管委员会 5 号令《电力二次系统安全防护规定》》国家电力监管委员会电监安全〔2006〕34号《电力二次系统安全防护总体方案》标准《国能新能【 2012 】 208 号文件》3 系统概述风功率预测基本原理：通过实际风速/实际功率转换关系（非线性关系）寻找到预测风速/预测功率转换关系。

风功率预测系统在提高电网公司消纳能力、促进节能减排的同时也对提高风电企业运营管理效率具有重要意义，可以为风电企业带来直接经济效益。

风发电功率预测可以帮助电网调度合理安排常规电源发电计划，减少因风电并网而增加的旋转备用容量，增加风电上网小时数，减少温室气体排放的同时也为风电企业带来直接经济效益；通过对未来风电功率的预测，有利于风电企业提升运营效率和科学管理水平，例如可以在阴天、多云天，安排检修计划，增加发电小时数，提高经济效益；通过风发电功率预测，有利于电网合理安排运行方式和应对措施，提高电力系统的安全性和可靠性。

3.1系统架构风电功率预测系统包括：UPS电源、蓄电池（8组）、测风塔、内网服务器（风功率预测服务器）、外网服务器（数值天气预报服务器）、网络安全隔离设备（反向型）、风电功率预测交换机、PC工作站等。

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。

电力系统中的风电功率预测模型构建与分析在当今能源紧缺和环境保护日益重要的背景下，可再生能源的应用越来越广泛。

风能作为一种清洁、可再生的能源形式，已经成为当今电力系统中的重要组成部分。

然而，由于风能的不稳定性和难以预测性，风电功率预测成为了电力系统规划、调度和运营中的关键问题。

因此，构建准确且可靠的风电功率预测模型对于电力系统的稳定运行和经济性至关重要。

为了解决风电功率预测问题，研究人员们提出了各种预测模型。

下面将介绍几种常用的风电功率预测模型，并分析它们的特点和适用范围。

1. 物理模型物理模型基于风能的物理特性和机理原理，通过建立风力发电机和风速之间的数学模型来预测风电功率。

该模型需要大量的风速、温度、湿度等气象数据和风电机组的运行参数，并考虑地形、大气稳定度等因素的影响。

物理模型的优势在于能够准确地预测风电功率，尤其适用于中长期功率预测。

然而，物理模型对数据的要求高，需要大量的气象数据和风电机组运行参数，且计算复杂，因此不能满足实时预测的需求。

2. 统计模型统计模型通过对历史风速和风电功率数据的统计分析来建立预测模型。

常用的统计模型包括时间序列模型、回归模型和人工神经网络模型。

时间序列模型基于时间序列的特性，通过对历史数据的自相关性和趋势进行分析来预测未来的风电功率。

回归模型则通过建立风电功率和气象数据之间的线性或非线性回归关系来进行预测。

人工神经网络模型则是通过模拟神经元之间的连接和运算过程来建立预测模型。

统计模型具有计算简单、预测准确度较高的特点，适用于短期和中期功率预测。

3. 智能优化模型智能优化模型结合了机器学习和优化算法，通过对大量历史数据的学习和训练来建立风电功率预测模型。

常用的智能优化模型包括遗传算法、粒子群算法和支持向量回归等。

这些方法能够自动地从海量数据中提取风能的规律和特征，并建立高精度的预测模型。

智能优化模型通过不断的学习和适应能够提高预测的准确性，并优化预测模型的参数。

风电场发电功率预测和系统<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。

</i>风电场发电功率预测和系统刘兴杰,lxj5085@ 刘兴杰,lxj5085@ ***** ***-*****-9-23<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。

</i>本次交流的主要内容一、风电场发电功率预测的背景和意义二、风电场发电功率预测三、风电场发电功率预测系统四、总结<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。

</i>一、风电场发电功率预测的背景和意义1. 风电的大力发展2. 风电大力发展带来的挑战3. 风电场发电功率预测的意义4. 小结<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。

</i>一、风电场发电功率预测的背景和意义1. 风电的大力发展1400 1200 1000 800 600 400 200 0 ***** ***** 2006 2007 2008发电量风电场个数220 200 180 160 140发电量发电量风电场个数120 100 80 60 40 20 0计划在2020年使风电装机达到1亿千瓦！且我国的风电大多集中在某些区域！年份近10年我国风电的发展<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。

</i>一、风电场发电功率预测的背景和意义2. 风电大力发展带来的挑战对电力系统安全稳定运行的影响对电力系统电能质量的影响对电力系统经济运行的影响对风电场自身的影响<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。

</i>一、风电场发电功率预测的背景和意义3. 风电场发电功率预测的意义为风电场服务：能够为风电场合理安排检修计划、为风电场服务：能够为风电场合理安排检修计划、参与市场竞争提供支持，降低风电场的运行成本等。

电力系统中的风电功率预测算法随着全球气候变化和环保意识的持续提高，风电作为一种清洁能源，被广泛运用于各地的电力系统中。

然而，由于风速和风向的不可预测性，风电的发电量也具有一定的随机性，这给电力系统的稳定运行带来了一定的挑战。

因此，如何准确预测风电的发电量，对于电力系统的安全稳定运行至关重要。

本文将介绍电力系统中的风电功率预测算法。

一、风电功率预测的重要性风电的发电量与风速、风向、空气密度、风机叶片的转数等因素密切相关。

这些变量是具有一定随机性的，因此风电的发电量也具有可预测性差、波动性大等特点。

为了实现电力系统的平稳运行，我们需要对风电的发电量进行准确预测，以便更好地规划电力系统的调度和运行。

二、风电功率预测的方法风电功率预测是基于多因素的数据分析和处理，其主要方法如下：1.基于物理模型的预测方法基于物理模型的预测方法是通过对风力机的工作原理、转子运动过程、空气动力学原理等进行建模和仿真分析，来推断风电的发电量。

这种方法的精度较高，但模型建立和参数调整需要较高的技术水平和大量的数据支持。

2.基于统计学的预测方法基于统计学的预测方法是通过对历史风功率数据的分析和处理，来推测未来的发电量。

这种方法的优点是精度较高，建模和参数调整相对容易。

但是，对于其它未知因素的影响，如天气变化、设备损耗等，该方法往往无法考虑在内。

3.基于深度学习的预测方法随着人工智能的发展，基于深度学习的预测方法也逐渐应用于风电功率预测中。

这种方法通过对大量的数据集进行训练，以构建一个高效的神经网络，来实现对未来风电发电量的预测。

三、风电功率预测算法的实现风电功率预测算法的实现需要满足以下条件：1.数据的采集与处理通过传感器、监控系统等采集设备对风电发电量、风速、风向、气温、空气湿度等数据进行实时监控和采集，并对数据进行滤波、修正等处理。

2.模型的建立与参数调整建立适合当前环境的风电预测模型，并对模型的参数进行调整和优化。

模型的建立可以采用上述介绍过的三种方法之一。

数据上报
短期上报
如果当前时间超过7:30，取当天上报 成功数据，否则取昨天上报数据，成 功数据条数>=3则正常，反之报警
超短期上报
取前一个15分
钟的上报成功
数据，如果有 理论功率上报
正常，反之报 如果当前时间超过
警
8:00，取当天上报成
功数据，否则取昨天
上报数据，成功数据
链路一：上报省调水新处 链路二：上报省调自动化
按照风速和功率对未来四 小时的风况和出力进行预
测超短期功率预测
短期功率预测
最长可预测未来七天的数 据，可以按功率，风速，
发电量预测。
数值预报，功率风速对比
主要是预报数据与实况数 据做对比分析。
4
功率预测考核
短期功率预测 风功率预测上传
短期积分电量 测风塔，风机上传
功率预测考核
短期功率预测考核
日前风功率预测日均方根误差应小于 20%
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安全防护
进行网络隔离，规定 数据单向传输，过滤 并筛查数据。
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
3
功能篇
数据上报 实时监测
数据统计 预报
功能篇
数据上报
环境实况、功率实况、数值预报、 短期预测、超短期预测、短期上 报、超短期上报、气象要素上报 等数据。
实时监测
对测风塔实况，全站功率，机头功 率，风廓图，风向玫瑰图等实施数 据的监测

近海风电场项目风功率预测系统技术协议样本 近海风电场项目风功率预测系统技术协议江苏响水近海风电场项目风功率预测系统招标技术文件技术协议二○一五年三月一五年五月杭州响水本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿。 文档如有不当之处，请联系本人或网站删除。 本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿。 文档如有不当之处，请联系本人或网站删除。 第一章总则本技术规范书技术协议适用于江苏响水近海风电场工程风电功率预测系统。 本技术规范书技术协议提出的是最低限度的技术要求，并未对一切技术细节作出规定，，也未充分引述有关标准和规范的条文，投标方卖方应提供符合本规范书和工业标准的优质产品。 投标方卖方应具备风功率预测系统的制造资质和经验，可根据需要提供预测系统建设的解决方案。 如果投标方卖方没有以书面形式对本规范书的条文提出异议，则意味着投标方卖方提供的设备完全符合本规范书技术协议的要求。 如有异议，不论是多么微小，都应在报价书中以“对规范书的意见和同规范书的差异”为标题的专门章节中加以详细描述。 风功率预测系统是预测风电场未来发电能力的重要手段，是推动风电行业持续健康发展的必要条件之一。 根据国家电网公司的要求，风电场需要上报测风塔自动气象站实时采集的数据、风功率预测结果等内容。 为此，投标方卖方承担的工作内容包括((但不限于)):: （11）提供测风塔侧无线发射设备和风机侧的无线接收设备各11套，将测风塔自动气象站所采集的数据接入到无线发射设备，通过无线传输到风机侧，再借用风机V35kV光电复合缆中光纤的备用芯将数据传输。 到陆上集控中心中控室。 投标人卖方需负责完成整个传输通道的各项接口配合工作，向调度中心传送实时测风数据。 （22）风功率预测系统的建设::包括中心站的硬件、平台软件、短期风功率预测软件、超短期风功率预测软件等，并向调度中心报送预测功率数据。 （33）提供系统预验收后第一年的气象预报数据服务。 （44）系统框架具体内容，参见技术文件提供的件附件11《供货范围、备品备件及技术参数表》、附件22《风电场风电功率预测系统结构图》和附件33《信息传送网络拓扑图》。 测风塔和自动气象站由招标人买房负责建设。 本技术规范书技术协议所使用的标准如遇与投标方卖方所执行的标准不一致时，按较高标准执行。 本技术规范书技术协议经买卖双方确认后作为订货合同的技术附件，与合同正文具有同等的法律效力。 本技术规范书技术协议未尽事宜，由买卖双方协商确定。 带格式的:缩进:首行缩进:00字符本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿。 文档如有不当之处，请联系本人或网站删除。 第二章技术规范标准和规范风电功率预测系统采用的所有设备及备品备件的设计、制造、检查、试验及特性都应遵照版最新版IEC标准和中国国家标准（GB标准）及国家电力行业标准（DL标准）。 主要标准如下:（但不仅限于此）?Q/GDW392-《风电场接入电网技术规定》?GB-T18709-《风电场风能资源测量方法》?GB-T18710-《风电场风能资源评估方法》?Q/GDW432-《风电调度运行管理规范》?Q/GDW588-《风电功率预测功能规范》?GB14285-《继电保护和安全自动装置技术规程》?GB50217-《电力工程电缆设计规范》?DL/T677-1999《继电保护设备信息接口配套标准》?GB/T《电磁兼容试验和测量技术供电系统及所连设备谐波、谐间波的测量和测量仪器导则》?GB～电子测量仪器电磁兼容性试验规范?GB/T电工电子产品基本环境试验规程试验A:低温试验方法（eqv IEC60068-2: 1974、IEC60068-2-1A:1978）?GB/T电工电子产品基本环境试验规程试验B:高温试验方法（eqv IEC60068-2-2:1974）?GB/T电工电子产品基本环境试验规程程试验Db:交变湿热试验方法（eqv IEC60068-2-30:1980）?GB/T电工电子产品环境试验第第2部分:试验方法试验Ea和导则:冲击试验方法（idt IEC60068-2-27:1987）?GB/T电工电子产品环境试验第第2部分:试验方法试验Fc和导则:振动(正弦)试验方法（idt IEC60068-2-6:1982）本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿。 文档如有不当之处，请联系本人或网站删除。 ?GB2829-1981周期检查计数抽样程序及抽样表?GB/T4208-1993外壳防护等级(IP代码)(eqv IEC60529:1989)?GB低压电子及电气设备发射谐波电流的限值（单相≤16A）(idt IEC61000-3-2:1995)?GB/T电磁兼容性试验和测量技术静电放电抗扰度性试验(idt IEC61000-4-2:1995)?GB/T电磁兼容性试验和测量技术射频电磁场辐射抗扰度试验(idt IEC61000-4-3:1995)?GB/T电磁兼容性试验和测量技术快速瞬变电脉冲群抗扰度试验(idt IEC61000-4-4:1995)?GB/T电磁兼容性试验和测量技术浪涌（冲击）抗扰度试验(idt IEC61000-4-5:1995)?GB/T电磁兼容性试验和测量技术电压暂降、短时中断和电压变化的抗扰度试验(idt IEC61000-4-11:1994)?GB测量、控制和试验室用电气设备的安全要求第一部分通用要求(idt IEC60348:19)?《风电并网运行控制技术规定》国家电网公司（）201号?《电力二次系统安全防护规定》国家电监会（）5号令?《《风电场风能资源测量和评估技术规定》发改能源[]1403号?《国家电网公司十八项电网重大反事故措施》?《江苏风电场集中接入通讯协议》?《江苏风电功率预测系统协调运行细则》?《钢结构防护涂料系统的防腐蚀保护》(ISO12944)所有标准都应是最新版本，如标准间出现矛盾时，则按最高标准执行或按双方商定的标准执行。 工程概况风电场概述江苏响水近海风电场项目位于响水县灌东盐场、三圩盐场外侧海域，风电场离岸距离约约10km（风电场中心离岸最近距离），。 装风电场拟安装37台单机容量为为4MW的风电本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿。 文档如有不当之处，请联系本人或网站删除。 机组度（西门子，轮毂高度90m））和和18台单机容量为3MW的风电机组（金风，轮毂高度85m））量，总装机容量202MW。 风电场配套建设一座220kV海上升压站。 风电机组升压后过通过10回35kV海缆接入升压站35kV母线，并经由2台220kV主变升压后以一回回220kV三芯海缆送至陆上集控中心，为在陆上集控中心转接为220kV架空线后送入220kV德丰变电站。 置江苏响水近海风电场项目设置220kV海上升压站，在近海陆地设置远程集控中心。 海上升压站拟采用无人值班方式运行，在近海陆地远程集控中心实行海上风电场的实时远程监控。 江苏响水近海风电场项目由江苏省调、盐城地调两级调度管理，远动信息直送江苏省调及盐城地调。 使用环境:<1000m多年平均气温:℃℃极端最高气温:℃℃极端最低气温:－－17℃多年平均值:80%水平加速度:垂直加速度:安全系数:??中其中g为重力加速度，IV安装场所:户内户外运行地点处于海平面上、海边和雷击区。 投标人卖方应负责确保所有硬件在高盐份、潮湿、高静电、高噪音环境下的安全运行，并具有足够的抗雷电干扰措施。 设备的防腐防潮性能，应满足中国船级社相关规范之要求。 本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿。 文档如有不当之处，请联系本人或网站删除。 第三章技术参数和性能要求海上测风塔数据传输技术要求（不含在本招标范围内））。 ）（不含在本招标范围内）。 由于测风塔距离陆上集控中心控制室较远，超过无线传输范围，拟采用无线将数据传输至符合传输距离要求的某台风机（m2km）内），然后借用风机V35kV海底光电复合缆的中的备用纤芯传到陆上集控中心中控室风电功率预测系统，传送时间间隔5min。 投标人卖方需提供测风塔和风机侧的无线发射和无线接收设备各11套，并进行数据接入、光纤熔接、通道测试等配套工作。 系统数据采集不仅要满足风电场风功率预测系统的要求，更要满足国家电网风功率预测系统的要求，确保国家电网风功率预测系统建模的需要。 设备要求概述。 ((非S WINDOWS操作系统))，，采用高可靠性笔记本硬盘或电子盘存储数据，不依靠带有转动风扇的工控机或类似的装置，保证整个系统抗干扰性好，可靠性高。 、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；功率预测技术要求数据采集范围数据采集至少应包括数值天气预报数据、测风塔实时测风数据、风电场实时功率数据和风电机组及风电场运行状态数据等。 数据采集要求1)所有数据的采集应能自动完成，并支持通过手动方式补充录入。 22）数值天气预报数据应取自专业的数值天气预报生产机构，至少应包括风速、风向、气温、气压、湿度等常规气象信息，数据时间间隔应为15min，至少每日一次，包括次日零时起未来33天的气象预报。 33))风电场实时功率数据的采集周期应不大于1min，其中::a a）电网调度机构的风电功率预测系统的数据应取自所在安全区的基础数据平台；b b）风电场风电功率预测系统的实时功率数据应取自风电场升压站计算机监控系统，数据本文档所提供的信息仅供参考之用，不能作为科学依据，请勿模仿。 文档如有不当之处，请联系本人或网站删除。 为V220kV线路出线侧功率。 44))风电场运行状态数据（开机容量）数据采集要求::a a）风电场运行状态应取自风电场监控系统，采集频率为15min。 b b）可根据单台机组的运行状态情况累加得到风电场当前开机容量数据，风电场开机容量为风电场实际运行机组额定总容量的总加。