风电功率预测系统功能规范

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。

风电功率预报与电网协调运行实施细则(试行)第-章总则第一条根据《中华人民共和国可再生能源法》和《节能调度管理办法》，为贯彻落实国家能源局《风电场功率预测预报管理暂行办法》（国能新能(2011)177号)，制定本实施细则。

第二条中国气象局负责建立风能数值天气预报服务平台和业务运行保障体系，为风电功率预测提供数值天气预报公共服务产品和相关技术支持系统。

第三条风电开发企业负责风电场发电功率预报工作，按照要求上报风电场发电功率预报曲线，并执行电网调度机构下发的发电功率计划曲线。

第四条电网调度机构负责电力系统风电发电功率预测工作，建立以风电功率预测预报为辅助手段的电力调度运行机制，保障风电优先调度，落实风电全额保障性收购措施。

风电功率预测预报和并网运行的有关考核办法另行制定。

第五条各有关单位应保证安全接收、传送、应用气象和电力运行等信息，确保涉密信息的获取和使用符合国家相关保密规定。

第二章气象数据服务及功率预测第六条中国气象局负责建立风能数值天气预报公共服务平台体系;制定风电预测预报专业观测网建设和运行技术规定，负责风电预测预报专业观测网观测数据的提交和共享服务管理。

第七条中国气象局负责通过适当方式向风电场企业或风电功率预测技术服务单位等用户免费提供风能数值预报产品。

申请风能公共预报服务的企业和技术服务单位应按有关规定办理备案和登记手续，具体办法由中国气象局制定，并报国家能源局备案。

第八条风电场企业根据风能数值天气预报数据，并结合风电场地形、现场测风塔风能资源实测数据和风电场发电运行统计数据等开展风电场发电功率预报工作。

风电场发电功率预报工作也可由风电场企业委托风电功率预测技术服务单位承担。

第九条风电场要按照有关气象观测规范标准，配套建立实时测风塔，测风塔位置应尽可能具有代表性和不易受风电场尾流效应影响，采集量至少应包括lOm，50m 及轮最高度的风速和风向以及某一层高的气温、气压等信息。

第十条中国气象局可根据全国风能资源观测需要，提出将部分风电开发企业的测风塔纳入全国风能资源观测网的具体方案，经国家能源局批准后实施。

摘要本文针对风电场的功率问题，以预测功率为目标函数，建立了目标预测求解模型，通过对已有数据的处理得到了较为理想的预测结果。

针对问题一，进行较为合理的预测，关键在于选用较为合理的数据处理方法。

方法一为灰色预测法，灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。

其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量。

方法二为加权序时平均法，该方法为一种历史资料延伸预测，以时间为序列，综合事物的各个因素，反应事物发展过程及规律性，并预测其发展规律。

采取10天的数据，建立模型，用matlab求解。

方法三为二次移动平均法，是对一次移动平均数再进行第二次移动平均，再以一次移动平均值和二次移动平均值为基础建立预测模型，计算预测值的方法。

为了消除滞后偏差对预测的影响，在此基础上建立线性趋势模型，利用线性模型求解。

该方法既提高了精度，又降低了波动预测的难度。

针对问题二，对问题一所得数据进行简单分析即可得到结果，所测得的数据与实际数据越接近，则该测量方法越准确。

由概率论中相关结论可知，当数据较多时（P58）比数据单一时（P1）要稳定。

故而有P58的预测相对容易些。

单个机组的预测波动情况较大。

此外，（P1）与（P58）又有极强的线性关系，因为58个机组外界环境相同，个机组大体情况相同，不同是因为个别机组的个别问题造成的。

针对问题三，我们采用自适应滤波法。

它要寻找一组“最佳”的权数，其办法是先用一组给定的权数来计算一个预测值，然后计算预测误差，再根据预测误差调整权数以减少误差。

这样反复进行，直至找出一组“最佳”权数，使误差减少到最低限度。

当数学模型不准确时，人们采用自适应滤波来代替常规卡尔曼滤波以防止滤波精度下降。

至今人们已经提出来许多自适滤波方案。

风功率预测系统设计方案随着社会的发展，传统能源出现面临枯竭的危险，发展新能源经济是当今世界的历史潮流和必然选择。

而二次能源开发中利用风力发电是最有潜力最为环保的方式之一，但这也引出了分布式发电并网难的问题。

由于风能发电的间歇性、不稳定性，并网后对电网冲击巨大，因此，做好风能发电的预测和调控是风力发电并网稳定运行和有效消纳的重要条件。

国外的经验证明，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。

为此，国能日新自主研发的风电功率预测系统，为国家的风电事业发展贡献自己的一份力量。

风就是水平运动的空气，空气产生运动，主要是由于地球上各纬度所接受的太阳辐射强度不同而形成的。

在赤道和低纬度地区，太阳高度角大，日照时间长，太阳辐射强度强，地面和大气接受的热量多、温度较高；在高纬度地区太阳高度角小，日照时间短，地面和大气接受的热量小，温度低。

这种高纬度与低纬度之间的温度差异，形成了南北之间的气压梯度，使空气作水平运动，风沿水平气压梯度方向吹，即垂直与等压线从高压向低压吹。

地球在自转时，使空气水平运动发生偏向的力，称为地转偏向力，这种力使北半球南方吹向北方的风向东偏转，北方吹向南方的风向西偏转，南半球则相反。

所以地球大气运动除受气压梯度力外，还要受地转偏向力的影响，大气真实运动是这两种力综合影响的结果。

国能日新开发的风电功率预测系统SPWF-3000，具备高精度数值气象预报功能、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。

在即使没有测风塔的情况下，采用国能日新的虚拟测风塔技术，风功率系统短期预测精度超过80%，超短期预测精度超过90%。

一、选择题1，经电网调度机构（修改调整）的运行时段，不对风电场预测诶预报进行考核。

2，风功率预测系统中数据的储存要求所有数据至少保存（10）年。

3，风电场的无功电源包括风电机组及风电场无功补偿装置。

风电场安装的风电机组应满足功率因数在（超前0.95~滞后0.95）的范围内动态可调。

4，风电场停运时测量并网电的电压总谐波畸变率，各次谐波电压和间谐波电压，测试周期为（24）小时。

5，对已并网但不具备合格低电压穿越能力的容量为（1MW）及以上的风电机组，风电场应在一年内完成改造和现场检测，并提交检测验证合格报告。

6，风电场并网应提前（3）个月向电网调度机构提交并网申请书，同时提交风电场相关的详细资料。

7，风电场产生的闪变测试方法是当风电场正常运行时，以不低于（5）KHZ的频率采集并网点电压和电流序列。

8，风电机组的强度，不正确的表述是（风机强度越大越好）。

9，单个风电场功率的短期预测月均方根误差应小于（0.2）。

10，调度端和场站端的风电功率预测系统均应运行于电力二次系统安全（Ⅱ）区。

11，应用软件进行风能资源评估时，为了使结果比较准确，所用粗糙度数据的范围应在场址范围外至少外延（20）KM。

12，测风塔测风单项数据中断时间超过（10）天，单项年度有效数据完整率低于（90%）的定为测风塔一类障碍。

13，风电场有功功率设定值控制允许的最大偏差为风电场装机容量的（5）%。

14，风电场变电站应配备故障录波设备，该设备应具有足够的记录通道并能够记录故障前（10）秒到故障后60秒的情况，并配备至电网调度机构的数据传输通道。

15，风电场包括升压站计算机监控系统或远动通信终端RTU，同步相量测量装置PMU等直接实现对风电场一次系统实时监控的生产业务系统和功能模块，应处于（生产控制大区的控制区）。

16，对于直接接入公共电网的风电场，其配置的容性/感性无功容量应能够补偿风电场满发时场内汇集线路、主变压器的感性/容性无功及风电场送出线路的（50%）感性/容性无功之和。

风电功率预测系统的应用研究摘要：对风电场进行功率预测是风电大规模并网的必然要求,本文总结研究了风电功率预测系统的政策标准、技术要求、系统构成与预测方法,并对研究应用现状及未来发展趋势进行了探讨。

关键词：风电功率预测风电接入电网调度数值天气预报随着环境问题与能源短缺的现象在不断的严重,近些年在我国的风力发电得到了迅猛的发展。

然而对于电网的安全稳定运行来说,由于风电场输出的功率存在的特点(波动性、随机性、间歇性)和大规模的风电场的集中并网的因素,给其带来了巨大的挑战。

对风电场功率进行预测是增强风电接入能力、提高电网调峰水平、改善电力系统运行安全性与经济性的有效手段[1]。

风电功率预测是指风电场根据气象条件、统计规律等技术和手段,提前对一定运行时间内风电场发电有功功率进行分析预报,向电网调度机构提交预报结果,以提高风电场与电网协调运行的能力。

电网调度机构根据功率预测结果综合考虑系统运行要求,编制并下达风电场发电计划。

风电场执行发电调度计划曲线和调度指令,及时调整有功出力。

2011年6月,国家能源局出台《风电场功率预测预报管理暂行办法》,对风电场应用风电功率预测系统提出了明确要求,要求所有并网风电场均应建设风电功率预测系统和发电计划申报工作机制[2]。

1 技术要求为规范我国刚刚起步的风电功率预测技术,国家能源局和国家电网公司在2011年分别发布了《风电场功率预测预报管理暂行办法》和《风电功率预测功能规范》,对风电功率预测系统提出统一、详细的技术要求[2～3]。

1.1 性能要求风电功率预测分为日预报和实时预报两种方式。

日预报要求风电场每日向电网调度机构提交次日0时到24日每15分钟共96个时间节点的风电有功功率预测数据和开机容量。

实时预报要求风电场每15 min滚动上报未来15 min～4 min风电功率预测数据和实时风速等气象数据。

风电场发电预测预报考核指标为风电场发电预测准确率、合格率和上报率。

日预测曲线最大误差应不超过25%,实时预测误差不超过15%,全天预测结果的均方根误差小于20%,月可用率大于99%。

风功率预测系统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。

公司代理产品有：加拿大EVANS控制台产品等。

预测准确度高。

风力发电场风电功率预测研究与应用随着对可再生能源的追求和发展，风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式，正逐渐成为全球范围内的主要电力来源之一。

然而，风力发电的不稳定性和不可控性给其可靠性和经济性带来了挑战。

因此，风电功率的预测对于提高风力发电场的运行效率和电网稳定性具有重要意义。

本文将对风力发电场风电功率预测的研究和应用进行探讨。

一、风力发电场风电功率预测的意义风力发电场的风电功率预测对于电网调度、能源规划和市场运营等方面具有重要作用。

准确的风电功率预测可以帮助电网运营者合理调度能源供给，平衡供需关系，避免能源浪费和高昂的调度成本。

另外，风电功率预测还可以为风力发电场的维护和安全提供重要的参考，帮助运营商做出及时的决策，减少事故隐患和损失。

二、风力发电场风电功率预测的方法1. 基于统计模型的方法：传统的风电功率预测方法主要采用时间序列分析、回归模型和人工智能算法等。

通过对历史观测数据的分析，建立预测模型，预测未来的风电功率。

常用的统计模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、灰色模型（GM）、支持向量机（SVM）等。

2. 基于数学物理模型的方法：这种方法基于对风能转换的物理过程的理解和建模，结合实测数据进行模拟和预测。

通常使用的数学物理模型包括机理模型、气象模型和计算流体力学模型等。

这些模型可以更准确地刻画风场的空间分布和变化规律，提高风电功率预测的准确性。

3. 基于混合模型的方法：为了克服单一模型的局限性，研究者们提出了一系列基于混合模型的风电功率预测方法。

这种方法通过将不同模型的优势进行结合，提高预测结果的准确性和稳定性。

常见的混合模型包括模型融合方法、模型校正方法和模型组合方法等。

三、风力发电场风电功率预测的关键技术和挑战1. 数据采集与处理：风力发电场的风速、风向和风电功率等数据是进行风电功率预测的基础。

准确、稳定和全面的数据采集非常关键。

同时，对采集到的数据进行质量控制和预处理也是保证预测精度的关键。

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。

风电场接⼊电⽹具体要求风电场接⼊电⽹具体要求依照国⽹公司企业标准Q／GDW_392-2009《风电场接⼊电⽹技术规定》和《风电功率预测系统功能规范》的要求，对风电场接⼊电⽹提出如下要求。

⼀、风电场接⼊系统的技术要求1 风电场有功功率1.1 基本要求风电场应具备有功功率调节能⼒，能根据电⽹调度部门指令控制其有功功率输出。

为了实现对有功功率的控制，风电场需配置有功功率控制系统，接收并⾃动执⾏调度部门远⽅发送的有功功率控制信号，确保风电场最⼤有功功率值及有功功率变化值不超过电⽹调度部门的给定值。

1.2 有功功率变化限值风电场应具有限制其有功功率变化的能⼒，在风电场并⽹以及风速增长过程中，风电场有功功率变化应当满⾜电⽹调度部门的要求。

有功功率变化包括1min有功功率变化和10min 有功功率变化。

风电场有功功率变化限值的推荐值可参考表1。

有功功率变化超出最⼤有功功率变化限值的情况可以接受。

风电场有功功率变化限值电⽹调度部门可根据所接⼊电⽹的调频能⼒及其他电源调节特性做相应修改。

1.3 紧急控制在电⽹紧急情况下，风电场应根据电⽹调度部门的指令来控制其输出的有功功率，并保证风电场有功控制系统的快速性和可靠性。

必要时可通过安全⾃动装置快速⾃动切除或降低风电场有功功率。

a）电⽹故障或特殊运⾏⽅式下要求降低风电场有功功率，以防⽌输电设备发⽣过载，确保电⼒系统稳定性。

b）当电⽹频率⾼于50.2赫兹时，依据电⽹调度部门指令降低风电场有功功率，严重情况下可以切除整个风电场。

c）若风电场的运⾏危及电⽹安全稳定，电⽹调度部门有权暂时将风电场切除。

事故处理完毕，电⽹恢复正常运⾏状态后，应尽快恢复风电场的并⽹运⾏。

2 风电场功率预测风电场应配置风电功率预测系统，系统具有0～48h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的风电场发电功率预测曲线，预测值的时间分辨率为15min。