【CN109934402A】一种风电场集控中心集中风功率预测系统及其设计方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910180757.6
(22)申请日 2019.03.11
(71)申请人 北京天润新能投资有限公司西北分
公司
地址 830026 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐
市经济技术开发区上海路107号
(72)发明人 景志林 张宁 马辉 梁志平
(74)专利代理机构 北京华仲龙腾专利代理事务
所(普通合伙) 11548
代理人 李静
(51)Int.Cl.
G06Q 10/04(2012.01)
G06Q 10/06(2012.01)
G06Q 50/06(2012.01)
(54)发明名称一种风电场集控中心集中风功率预测系统及其设计方法(57)摘要本发明提供一种风电场集控中心集中风功率预测系统，包括：（1）数据源；（2）数据平台层；（3）应用展示层；集中风功率预测系统采用微服务软件设计模式，系统中的每一个模块都是可以独立分拆、独立部署的微服务，底层使用的Docker容器技术和容器云平台，基于容器云平台上的持续集成、持续部署技术实现系统的快速迭代更新，分为生产控制大区的架构及信息管理大区的架构。还公开了一种风电场集控中心集中风功率预测系统的设计方法，包括步骤：1）设计集中风功率预测系统网络拓扑及电力监控系统安全防护模块；2）设计集中风功率预测系统的预测结果获取与展示模块；3）设计人为干预功率预测
结果的实施策略。权利要求书3页 说明书12页 附图11页CN 109934402 A 2019.06.25
C N 109934402
A
权 利 要 求 书1/3页CN 109934402 A
1.一种风电场集控中心集中风功率预测系统，其特征在于包括：
（1）数据源：作为集中功率预测系统的基础数据来源，基础数据按照电场类别分为风电场数据、光伏电场数据，按照设备类型分为风机数据、逆变器数据、测量设备数据、升压站数据，展示以设备分类列出的数据源，测量设备数据包括风速、辐照度两种电场的实时监测数据，基础数据是通过客户端通过大数据平台的统一数据接口上传到中心端系统中，功率预测厂商的气象和功率预测数据为所述风电场集控中心集中风功率预测系统气象预报预警数据和预测功率数据的数据源，这部分数据通过互联网直接上传到所述风电场集控中心集中风功率预测系统中心端；
（2）数据平台层：用于为统一的所述风电场集控中心集中风功率预测系统中心端提供统一存储和计算资源，所述风电场集控中心集中风功率预测系统的各业务子系统均部署在数据平台层；
（3）应用展示层：是集中功率预测系统的界面，新能源用户通过所述界面实现所有风电场功率预测业务的查询、监控、报表工作。
2.根据权利要求1所述的一种风电场集控中心集中风功率预测系统，其特征在于：所述数据平台层包括统一数据接入服务、统一数据存储池、统一计算资源池、数据仓库、统一数据发布服务，所述数据接入服务基于大数据的采集技术，包括流数据和批数据采集技术Apache Kafka、日志等非结构化数据采集技术Logstash；所述应用展示层包括气象预报预警业务、功率预测业务和业务管理业务，所述气象预报预警业务分为天气数据展示、气象灾害预警、气象数据对比查询，所述功率预测业务分为预测指标展示、预测实测数据对比、上报状态查询与手动补报等功能，所述业务管理业务包括基础信息查询与管理、用户权限设置与管理、综合查询系统、数据归档管理、自由报表系统、测量设备管理系统。
3.根据权利要求1所述的一种风电场集控中心集中风功率预测系统，其特征在于：所述集中功率预测系统采用微服务软件设计模式，系统中的每一个模块都是可以独立分拆、独立部署的微服务，底层使用的Docker容器技术和容器云平台，基于容器云平台上的持续集成、持续部署技术实现系统的快速迭代更新。
4.根据权利要求1所述的一种风电场集控中心集中风功率预测系统，其特征在于：所述集中功率预测系统分为生产控制大区的架构以及信息管理大区的架构，所述生产控制大区分为安全Ⅰ区（控制区）和安全Ⅱ区（非控制区），所述安全Ⅰ区直接实现对电力一次系统的实时监控，纵向使用电力调度数据网络或专用通道，所述安全Ⅱ区在线运行但不具备控制功能，使用电力调度数据网络，与控制区中的业务系统或其功能模块电连接，所述集中功率预测系统在生产控制大区设置防火墙、功率预测服务器、内代理服务器、正向隔离、反向隔离，用于设备数据采集、协议适配、实时监控、告警管理、数据转发，所述集中功率预测系统的服务器把通过反向隔离传输过来的集中功率预测的结果按照电网要求的报文格式，上报给电网；内代理服务器将安全区数据通过正向隔离传输给外代理；所述信息管理大区采集存储服务器集群接受内代理转发的数据，对数据进行反向的解密、解压、数据拆箱匹配信息模型、流计算、数据持久化；获取其他管理信息系统数据，进行数据清洗、转换、加载、持久化，形成跨多数据引擎的清洁能源大数据湖；提供多副本集存储，保证数据的高可用性，查询分析服务集群提供海量异构数据的即席查询服务、多维数据聚合服务、并行化分析引擎、离线分析服务、数据审计核查、质量评估修复、使用痕迹记录等，为上层应用提供RESTful原则的
2
风电功率预测系统功能要求规范
风电功率预测系统功能规范 （试行） 国家电网公司调度通信中心
目次 前言...................................................................... III 1范围. (1) 2术语和定义 (1) 3数据准备 (2) 4数据采集与处理 (3) 5风电功率预测 (5) 6统计分析 (6) 7界面要求 (7) 8安全防护要求 (8) 9系统输出接口 (8) 10性能要求 (9) 附录A 误差计算方法 (10)
前言 为了规范风电调度技术支持系统的研发、建设及应用，特制订风电功率预测系统功能规范。 本规范制订时参考了调度自动化系统相关国家标准、行业标准和国家电网公司企业标准。制订过程中多次召集国家电网公司科研和生产单位的专家共同讨论，广泛征求意见。 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、信息要求、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。 本规范由国家电网公司国家电力调度通信中心提出并负责解释； 本规范主要起草单位：中国电力科学研究院、吉林省电力有限公司。 本规范主要起草人：刘纯、裴哲义、王勃、董存、石永刚、范国英、郭雷。
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，预测未来一定时段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 Forecasting 0h~4h的风电输出功率预测，时间分辨率不小于15min。
水电、新能源集控中心调度管理考核细则(征求意见稿)
水电、新能源集控中心调度管理考核细则 （征求意见稿） 1 总则： 1.1.为保障华电新疆公司新能源集控中心（以下简称集控中心）所监控的风电场、光伏电站和水电站安全、优质、经济运行，促进华电新疆公司新能源协调发展，根据国网公司《西北区域发电厂并网运行管理实施细则（试行）》、《西北区域并网发电厂辅助服务细则》、《新疆电网调度规程》、《新能源不安全时间安全管理办法（试行）》，结合华电新疆公司新能源集控中心的实际情况，特制定华电新疆公司《水电、新能源集控中心调度管理考核细则》。 1.2.本细则适用于纳入华电新疆分公司新能源集控中心各风电站、光伏电站和水电站，以及后续接入的风电站、光伏电站和水电站。 2 规范性引用文件 （略） 3 管理内容及考核 所有纳入华电新疆发电有限公司水电、新能源集控中心监控的风电场、光伏电站和水电站必须严格执行《西北区域发电厂并网运行管理实施细则（试行）》、《西北区域并网发电厂辅助服务细则》、《新疆电网调度规程》，否则除按以上“两个细则”考核外，还需承担管理责任。 3.1 场站配合的工作 3.1.1风电场、光伏电站和水电站应严格服从集控中心和相关调度机构的指挥，迅速、准确执行调度指令，不得以任何借口拒绝或者拖延执行。接受调度指令的风电场、光伏电站和水电站值班人员认为执行调度指令将危及人身、设备或系统
安全的，应立即向发布调度指令的调度机构值班调度人员报告并说明理由，由集控中心和调度机构值班调度人员决定该指令的执行或者撤销。对于无故延缓执行调度指令、违背和拒不执行调度指令的风电场、光伏电站和水电站，将给予通报，并追究相关责任人的相关责任。 3.1.2风电场、光伏电站和水电站调管设备各项操作应按照《新疆电网调度规程》、《华电新疆公司新能源集控中心调度规程》和相关规定执行,未经集控中心和调度机构同意不得擅自开停机、擅自变更调管设备状态、擅自在调管设备上工作。 3.1.3不属于调管的设备，但操作后对系统运行方式有影响或需要电网调度进行相应的配合操作时，集控中心值班长和各场站运行值班人员应在得到电网值班调度员的同意后才能进行操作。汇报程序：场站值班员向集控值班长汇报，获得调度员批准后有集控值班长项场站值班员下达执行命令。 3.1.4加装AGC设备的风电场、光伏电站和水电站应保证其正常运行，不得擅自退出并网场站和机组的AGC功能，AGC参数发生变化后，场站应及时完成相关设备改造，并在相关调度机构配合下完成AGC试验和测试，在调度机构下达限期试验及测试书面通知后，按期完成此项工作。 3.1.5加装AVC设备的并网风电场、光伏电站和水电站应保证其正常运行，不得擅自退出AVC功能，AVC场站、机组的调节容量发生变化时，应提前一周报相应集控中心和调度机构备案。 3.1.6并网运行的水电机组应投入一次调频功能，且运行中不得擅自退出机组一次调频功能。 3.1.7风电场、光伏电站和水电站应严格执行相关调度机构的励磁系统、调速系统、AGC、自动化设备和通信设备等有关系统参数管理规定。风电场、光伏电站和水电站应按集控中心和相关调度机构的要求书面提供设备（装置）参数，设备（装置）参数整定值应按照相关调度机构下达的整定值执行。风电场、光伏电站和水电站改变设备（装置）状态和参数前，应经相关调度机构批准。并网风电场、光伏电站和水电站不得擅自改变设备（装置）的状态和参数。在系统接线或运行方式发生变化时，或其他需要的情况下，发电企业内部与电网有关的继电保护和安全稳控装置，应按相关调度机构要求及时校核更改保护定值及运行状态。
风电功率波动性的分析
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： B 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）： 所属学校（请填写完整的全名）：东北电力大学 参赛队员(打印并签名) ：1. 张盛梅 2. 齐天利 3. 孔晖 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：张杰 日期2014 年 8 月 20日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
风电功率波动性的分析 摘要 风电机组的发电功率主要与风速有关，由于风的不确定性、间歇性以及风电场内各机组间尾流的影响，使得风力发电机不能像常规发电机组那样根据对电能的需求来确定发电。研究风电功率的波动特性，不论对改善风电预测精度还是克服风电接入对电网的不利影响都有重要意义。 对于问题1a，我们利用MATLAB软件做出了3日内的功率波动图，发现功率的波动曲线上下不断震荡，所以我们采用一段数据来进行分析（即从波谷到波峰再到波谷），利用MATLAB软件拟合工具箱中的dfittool对数据进行曲线拟合，并选出几种较为符合的概率分布，根据对数似然函数值的大小确定最佳的概率分布。 对于问题1b,利用MATLAB软件编程，将数据每天筛选出一个数据，利用SPSS软件对数据绘制P-P图，并与选出的最好的概率分布图作比较，求出其分布参数。 对于问题2，将数据每隔12个数据筛选出一个数据，并用问题1a的方法绘制曲线拟合和概率分布的比较，选出最好的概率分布，并计算每种分布下的数值特征。 对于问题3，首先利用MATLAB软件绘制出时间窗宽分别为5s和1min时的功率波动图，发现两者的概率的波动情况基本相同，分别计算两种情况下的信息波动率以及信息波动损失率，得出结论为两者的波动基本相同，但是时间窗宽为5s时会有局部信息损失。 对于问题4，我们筛选出时间窗宽为1min、5min、15min的数据，并利用MATLAB软件进行曲线拟合以及概率分布的拟合，并计算出每种概率分布下的特征值，用相同的方法求1min和5min时的信息波动率，计算得出信息波动损失率为0.27%。 对于问题5，采用灰色预测模型对数据进行预测。利用5min和15min的功率预测之后的功率走向，并分析方法的优缺点。 论文的创新之处有： 模型中利用MATLAB软件编程的方法进行数据的筛选，可以筛选出任意时间窗宽的数据。 关键词：风电机组；概率分布；功率预测；SPSS
大唐风电有限公司集控中心建设工程项目技术协议
大唐**风电有限公司 集控中心工程建设 技术协议 甲方：大唐**风电有限公司 乙方： 签订日期：二○一六年十月
目录 1.总则 (5) 2.工程概况 (6) 3.设计和运行条件 (9) 4.技术要求 (10) 4.1. 总则 (10) 4.2. 基本要求 (10) 4.2.1. .................................................................................................... 技术文档要求11 4.2.2. ............................................................................................ 系统接口实现要求11 4.2.3. ................................................................................................ 数据库系统要求12 4.2.4. ................................................................................................ 系统的性能要求12 4.2. 5. ............................................................................................ 系统的安全性要求14 4.3. 实现技术原则 (14) 4.3.1. ............................................................................................ 软件实现技术原则14 4.3.2. .................................................................................... 人机界面实现技术原则14 4.3.3. ........................................................................................ 系统安全性技术原则15 4.4. 范围 (15) 4.4.1. ........................................ 乙方的供货范围（提供具体品牌、型号、参数）15 4.4.2. .................................................................................................... 乙方工作范围26 4.4.3. .................................................................................................... 甲方工作范围26 5.集控中心功能要求 (26) 5.1. 监控中心 (27) 5.1.1. ................................................................................................ 数据采集与传输27 5.1.2. ................................................................................................ 数据处理及存储30 5.1.3. ............................................................................................................ 实时监视35 5.1.4. ............................................................................................................ 远程控制41 5.1.5. ............................................................................................................ 报警系统42
风电场发电量计算方法
发电量计算梳理 发电量计算部分，我们所要做的工作是这样的： 当拿到标书（可研报告）等资料后，我们首先要提澄清（向业主索要详细发电量计算所需的资料）；然后选择机型（确定该风电场适合用什么类型的风机）；最后进行发电量计算。 一、澄清 下面列出了发电量计算需要的所有内容，提澄清的时候，缺什么就列出来。 风电场详细发电量计算所需资料汇总 （1）请业主提供风电场的可研报告； （2）请业主提供风电场内的测风塔各高度处完整一年实测风速、风向、风速标准偏差数据，以及测风塔的地理位置坐标； （3）请业主提供测风塔测风数据的密码； （4）风电场是否已确定风机布置位置，若已确定风机位置，请提供相应的固定风机点位坐标； （5）请业主提供风电场的边界拐点坐标； （6）请业主提供风电场内预装轮毂高度处的50年一遇最大风速； （7）请业主提供风电场场址处的空气密度； （8）请业主提供预装轮毂高度处15m/s湍流强度特征值； （9）请业主提供风电场的海拔高度以及累年极端最低温度； （10）请业主提供风电场内测风塔处的综合风切变指数； （11）请业主提供风电场影响发电量结果的各项因素的折减系数。
https://www.360docs.net/doc/2417923004.html,/SELECTION/inputCoord.asp 第二步：打开Global Mapper软件，将.dxf和.zip地形文件拖入。 设置“投影”：Gauss Krueger(3 degree zones)\Gauss Krueger(6 degree zones)； 设置“基准”：XIAN 1980(CHINA)\BEIJING 1954； 设置“地区”：Zone x(xxE-xxE)。 1 将.dxf拖入Global Mapper并设置好投影及基准后，将鼠标放于地图任意位置，软件右下角会显示点位坐标。完整坐标表示应该为横坐标8位，纵坐标7位。而横坐标的前两位经常被省去，如果你看到的是横坐标6位，纵坐标7位，那么横坐标的前两位就是被省略的。此时要人为对地图进行整体偏移。偏移量为“地区”Zone后的数值，见下图。
风电机组功率特性评估
风电机组功率特性评估 作者:国能日新 一、概念和意义 风电机组功率特性评估是指对已经投产运行的风力发电机组的设计目标进行的系统、客观的分析和评价。通过对机组实际运行状况的检查总结和分析评价，确定是否达到预期目标。 风电机组功率特性评估工作对风电场的建设和发展有着重要的意义。目前风电场存在设计发电量与实际发电量不符的情况。国能日新公司风电场风电机组后评估解决方案通过对风电机组实发功率特性的测试和评估，深入了解风电场设计效益与实际效益之间的差异，找出风电场设计、管理或风电机组自身存在的一些问题，给风电场科学运营以及未来风电场风电机组选型提供有力依据。 二、执行流程 1、数据收集和分析 （1）数据收集 风电机组功率特性评估需收集风电场监控系统中记录的所有风机运行发电数据、现场测风塔数据、当地气候数据以及风电机组的技术文档等资料。 （2）数据分析 检查测风塔原始数据，对其进行完整性和合理性分析，检验出缺测和不合理数据，经过数据净化、再分析处理，整理出一套连续一年完整的逐小时测风数据，进而与风电机组数据进行相关性对比分析。 2、风资源评估 利用风电场并网运行以后的风能资源数据，进行风电场风能要素分析，并与风电场前期可研阶段的数据进行对比分析，总结评估经验，为后期项目开发建设提供支持。 风能要素包括：风速、风向、风功率、空气密度等。 3、功率特性分析 （1）数据净化
在实际发电过程中，风电机组可能人为停机、故障、或者采集缺失、数据错误，因此必须对风电机组的原始数据进行合理性检验和数据净化。通过数据的合理性检验，可以得到基本有效和完整的发电数据，而数据净化可以保证所采集的数据都是可以用于风电机组性能评估的有效发电数据。 （2）数据处理 由于测风塔数据和风机数据记录方式、时标不同的原因，需要依据最大相似度的原则使二者的时间坐标保持一致。此处，将采用最先进的粒子群优化算法对时标进行寻优。保证二者时间坐标的完美统一。 （3）相关性分析 通过上述数据净化及数据处理，再把测风塔数据合理的映射到风机的坐标位置。按照最大相关度方法，对数据进行线性和非线性回归分析，进而得到每台风电机组实际的风资源数据序列，通过与每台机组发电数据在时间轴上对齐，便可得出与风机功率特性曲线极为相近的图形。 （4）曲线生成 通过上述分析和处理获得原始图形。为得到机组的实测功率曲线，必须在原始图形的基础上进行最终的曲线拟合，获得一条完整的功率特性曲线，即体现风电机组实际出力能力的功率特性曲线图。 三、案例分析 1、中广核云南楚雄牟定大尖峰风电场功率特性评估 云南省楚雄州牟定大尖峰风电场位于云南省楚雄州牟定县西南部山地，高程2100~2500m，属于高山地形。现安装33台单机容量为1.5MW的风力发电机组，总装机容量49.5MW。 2、武汉凯迪平陆凯迪风口风电场功率特性评估 武汉凯迪平陆风口风电场一期36台风电机组功率曲线性能测试工程，包括武汉国测诺德10台1.0MW机组和东汽26台1.5MW机组，装机容量为49MW。 通过对风场风电机组实际运行数据进行采集、净化、相关性及数据处理，最终完成全场风能资源综合分析、风电机组可利用率分析、风电机组可靠性及发电量分析，并根据分析结果对风场未来运营提供建议信息。（技术支持：北京国能日新系统控制技术有限公司）
河北建投新能源有限公司张家口集控中心调试方案(秋林)
河北建投新能源有限公司张家口集控中心调试方案（秋 林） 河北建投新能源有限公司张家口集控中心调试方案 河北建投新能源有限公司张家口集控中心升压站综自系统调试方案 (秋林风电场部分) 编写: 审核: 批准: 二零一四年八月 河北建投新能源有限公司张家口集控中心调试方案 一、项目简介 河北建投新能源有限公司张家口集控中心一期工程将接入曹碾沟、卧龙山、桦树岭、清三营、秋林、莲花滩、五花坪、长风、如意河共计9个风电场，对上述风电场实施远程监控调度。本项目由河北省电力勘测设计研究院设计，主站设备由南京南瑞继保工程有限公司生产，施工任务由清华同方股份有限公司承担。 二、本方案调试范围 本方案针对秋林风电场升压站监控系统与集控中心联调工作编制。 三、调试条件 3.1张家口集控中心数据服务器搭建调试完成，各工作站运行稳定。 3.2调度数据网设备及数据通道调试完成。 3.3秋林风电场侧远动及调度数据网设备安装调试完成。 3.4秋林风电场与集控中心主站通讯稳定，数据传输正常。 四、组织机构及职责划分
4.1 组织机构 组长:沙济通 副组长:张志刚占伟 成员:尚艳超崔文星李朋辉李波秦振振 4.2 职责划分 第 1 页共6 页 河北建投新能源有限公司张家口集控中心调试方案组长:全面领导本项目建设工作 副组长:负责本项目具体实施工作 成员:尚艳超负责本项目的安全工作 崔文星负责本项目通讯专业及协调工作 李朋辉负责本项目电气专业及协调工作 李波负责设备安装施工工作 秦振振负责全面调试工作 五、调试时间及停电计划 4.1 计划联调计划:2014年9月27日6:00—2014年9月28日22:00 4.2 计划停电计划:2014年9月27日6:00—2014年9月28日22:00 4.3 计划停电范围:秋林风电场58台风电机组停运;220kV桦秋线停运; 秋林风电场全场停运。 第 2 页共6 页 河北建投新能源有限公司张家口集控中心调试方案 五、电气主接线图
风电理论发电功率及受阻电量计算方法
风电理论发电功率及受阻电量计算方法 第一章总则 第一条为进一步完善电网实时平衡能力监视功能，规范日内市场环境下风电理论发电功率及受阻电量等指标的统计分析，依据《风电场理论可发电量与弃风电量评估导则》（NB/T 31055-2014）、《风电场弃风电量计算办法（试行）》（办输电〔2012〕154号）、《风电受阻电量计算办法》（调水〔2012〕297号）的有关要求，制定本方法。 第二条本方法适用于国家电网公司各级电力调度机构和调管范围内并网风电场开展理论发电功率及受阻电量统计计算工作。 第二章术语与定义 第三条风电场发电功率指标包括理论发电功率和可用发电功率。风电场理论发电功率指在当前风况下场内所有风机均可正常运行时能够发出的功率，其积分电量为理论发电量；风电场可用发电功率指考虑场内设备故障、缺陷或检修等原因引起受阻后能够发出的功率，其积分电量为可用发电量。 第四条风电场受阻电力分为场内受阻电力和场外受阻电力两部分：场内受阻电力指风电场理论发电功率与可用发电功率之差，其积分电量为场内受阻电量；场外受阻电力指
风电场可用发电功率与实发功率之差，其积分电量为场外受阻电量。 第五条全网理论发电功率指所有风电场理论发电功率之和；全网可用发电功率指风电场总可用发电功率与考虑断面约束的风电总受阻电力之差；可参与市场交易的风电富余电力指全网可用发电功率与实发功率之差。 第六条全网场内受阻电力指所有风电场场内受阻电力之和；全网断面受阻电力为因通道稳定极限、电网设备检修、电网故障等情况导致的风电受阻；全网调峰受阻电力指全网可用发电功率与实发功率之差。 第三章数据准备 第七条计算风电场理论发电功率和受阻电力需准备的数据有：样板机型号及其数量、全场风机型号及其数量、样板机实时出力、全场风机状态信息、风机轮毂高度、风轮直径、风机经纬度坐标、风机风速-功率曲线、风电场区域地形地貌数据、测风塔经纬度坐标及其层高、实时测量风速和风向、机舱风速等。 第四章风电场理论功率计算方法 第八条风电场理论功率及受阻电量计算主要有三种方法：样板机法、测风塔外推法和机舱风速法。风电场可根据具体情况，采用一种或多种计算方法。
亚控风电集控中心解决方案
亚控风电集控中心解决方案 一、方案概述 风电场集控中心监控系统是为了实现风电公司对其地域分散的多个风电场进行远方监视与控制的要求，其目的是为了提升风力发电场综合管理水平，实现“无人值班、少人值守、区域检修”的科学管理模式，减少运行维护成本。 本系统的建设目标是采集、整理厂内各生产实时控制系统的各类生产实时数据，建立统一的厂级实时历史数据库平台，实现过程数据的统一、长期存储。并以此为基础，实现厂级生产过程信息远程实时监视控制、趋势分析、实时报警等功能；自动产生各类报表以满足风电场对于生产过程的管理要求，确保机组安全、高效运行。 二、方案亮点 接口丰富（比如Modbus、OPC、DL104、DL103、DISA等），可以采集不同厂家、不同协议的风机或远动设备的数据，所有风机或远动数据集中到一台计算机上，便于分析管理； 分布式系统架构，实现远程管理； 采用统一的数据平台，所有数据共享，维护成本低； 支持透过网闸的功能； 支持数据镜像和系统集群冗余； 纯分布式的结构平台，系统扩展十分方便； 数据库支持多种数据压缩方式； 支持历史回放，再现历史，方便查找故障及事故原因 设备故障预测大大提高设备的可靠性； 无限扩展的分析工具，有效提高风机的运行效率。 三、系统架构
亚控科技 的KingSCADA自动化软件产品为风电集中监控系统提供了灵活的软件解决方案。可靠的实时历史数据库KingHistorian存储风场的海量数据。计算软件KingCalculation和报警软KingAlarm&Event对数据库海量数据进行数据统计分析、预 警、设备管理、运行优化等数据挖掘提高设备的利用率及风机发电率。
风电功率预测系统功能规范
风电功率预测系统功能规范（试行） 前言 为了规范风电调度技术支持系统的研发、建设及应用，特制订风电功率预测系统功能规范。本规范制订时参考了调度自动化系统相关国家标准、行业标准和国家电网公司企业标准。制订过程中多次召集国家电网公司科研和生产单位的专家共同讨论，广泛征求意见。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、信息要求、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。本规范由国家电网公司国家电力调度通信中心提出并负责解释；本规范主要起草单位：中国电力科学研究院、吉林省电力有限公司。本规范主要起草人：刘纯、裴哲义、王勃、董存、石永刚、范国英、郭雷。 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，预测未来一定时段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 Forecasting 0h~4h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5min。 3.2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及以上高程的风速和风向以及气温、气压等信息；c）数据的时间分辨率应不小于10min。 3.3历史数值天气预报历史数值天气预报数据应与历史功率数据相
【CN109934402A】一种风电场集控中心集中风功率预测系统及其设计方法【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910180757.6 (22)申请日 2019.03.11 (71)申请人 北京天润新能投资有限公司西北分 公司 地址 830026 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐 市经济技术开发区上海路107号 (72)发明人 景志林 张宁 马辉 梁志平 (74)专利代理机构 北京华仲龙腾专利代理事务 所(普通合伙) 11548 代理人 李静 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称一种风电场集控中心集中风功率预测系统及其设计方法(57)摘要本发明提供一种风电场集控中心集中风功率预测系统，包括：（1）数据源；（2）数据平台层；（3）应用展示层；集中风功率预测系统采用微服务软件设计模式，系统中的每一个模块都是可以独立分拆、独立部署的微服务，底层使用的Docker容器技术和容器云平台，基于容器云平台上的持续集成、持续部署技术实现系统的快速迭代更新，分为生产控制大区的架构及信息管理大区的架构。还公开了一种风电场集控中心集中风功率预测系统的设计方法，包括步骤：1）设计集中风功率预测系统网络拓扑及电力监控系统安全防护模块；2）设计集中风功率预测系统的预测结果获取与展示模块；3）设计人为干预功率预测 结果的实施策略。权利要求书3页 说明书12页 附图11页CN 109934402 A 2019.06.25 C N 109934402 A
权 利 要 求 书1/3页CN 109934402 A 1.一种风电场集控中心集中风功率预测系统，其特征在于包括： （1）数据源：作为集中功率预测系统的基础数据来源，基础数据按照电场类别分为风电场数据、光伏电场数据，按照设备类型分为风机数据、逆变器数据、测量设备数据、升压站数据，展示以设备分类列出的数据源，测量设备数据包括风速、辐照度两种电场的实时监测数据，基础数据是通过客户端通过大数据平台的统一数据接口上传到中心端系统中，功率预测厂商的气象和功率预测数据为所述风电场集控中心集中风功率预测系统气象预报预警数据和预测功率数据的数据源，这部分数据通过互联网直接上传到所述风电场集控中心集中风功率预测系统中心端； （2）数据平台层：用于为统一的所述风电场集控中心集中风功率预测系统中心端提供统一存储和计算资源，所述风电场集控中心集中风功率预测系统的各业务子系统均部署在数据平台层； （3）应用展示层：是集中功率预测系统的界面，新能源用户通过所述界面实现所有风电场功率预测业务的查询、监控、报表工作。 2.根据权利要求1所述的一种风电场集控中心集中风功率预测系统，其特征在于：所述数据平台层包括统一数据接入服务、统一数据存储池、统一计算资源池、数据仓库、统一数据发布服务，所述数据接入服务基于大数据的采集技术，包括流数据和批数据采集技术Apache Kafka、日志等非结构化数据采集技术Logstash；所述应用展示层包括气象预报预警业务、功率预测业务和业务管理业务，所述气象预报预警业务分为天气数据展示、气象灾害预警、气象数据对比查询，所述功率预测业务分为预测指标展示、预测实测数据对比、上报状态查询与手动补报等功能，所述业务管理业务包括基础信息查询与管理、用户权限设置与管理、综合查询系统、数据归档管理、自由报表系统、测量设备管理系统。 3.根据权利要求1所述的一种风电场集控中心集中风功率预测系统，其特征在于：所述集中功率预测系统采用微服务软件设计模式，系统中的每一个模块都是可以独立分拆、独立部署的微服务，底层使用的Docker容器技术和容器云平台，基于容器云平台上的持续集成、持续部署技术实现系统的快速迭代更新。 4.根据权利要求1所述的一种风电场集控中心集中风功率预测系统，其特征在于：所述集中功率预测系统分为生产控制大区的架构以及信息管理大区的架构，所述生产控制大区分为安全Ⅰ区（控制区）和安全Ⅱ区（非控制区），所述安全Ⅰ区直接实现对电力一次系统的实时监控，纵向使用电力调度数据网络或专用通道，所述安全Ⅱ区在线运行但不具备控制功能，使用电力调度数据网络，与控制区中的业务系统或其功能模块电连接，所述集中功率预测系统在生产控制大区设置防火墙、功率预测服务器、内代理服务器、正向隔离、反向隔离，用于设备数据采集、协议适配、实时监控、告警管理、数据转发，所述集中功率预测系统的服务器把通过反向隔离传输过来的集中功率预测的结果按照电网要求的报文格式，上报给电网；内代理服务器将安全区数据通过正向隔离传输给外代理；所述信息管理大区采集存储服务器集群接受内代理转发的数据，对数据进行反向的解密、解压、数据拆箱匹配信息模型、流计算、数据持久化；获取其他管理信息系统数据，进行数据清洗、转换、加载、持久化，形成跨多数据引擎的清洁能源大数据湖；提供多副本集存储，保证数据的高可用性，查询分析服务集群提供海量异构数据的即席查询服务、多维数据聚合服务、并行化分析引擎、离线分析服务、数据审计核查、质量评估修复、使用痕迹记录等，为上层应用提供RESTful原则的 2
IEC 61400-12-2 2013基于机舱风速计的风电机组功率特性测试 20140606
GB/T××××－××××／IEC61400-12-2：2013 IEC引言 IEC 61400-12部分的目的是提供一种统一的使用机舱风速计测试、分析、报告单个风力发电机组功率特性的方法。该标准只应用在尺寸足够的水平轴风力发电机组，且机舱风速计不受风力发电机组叶片及机舱严重影响进而不影响风力发电机组功率特性的情况下。本标准的目的是在IEC 61400-12-1：2005提出的要求不可行的时候使用本标准提出的方法。从而保证在目前的测试技术和测试设备水平下结果的一致性、准确性和可重复性。 本标准规定的程序表述了如何利用机舱风速计根据测量功率曲线和估计年发电量表征风力发电机组的功率特性。在此程序中，风速计安装在被测风力发电机组机舱上或附近，风速计在这个位置上测得的风速受到风轮的严重影响，本程序包括了确定和应用合适的修正来解决这一问题的方法。然而，需要注意的是，与完全按照IEC 61400-12-1:2005进行的测试相比，这种修正增加了不确定度。本程序也提供了确定测量不确定度的方法，包括不确定度源的评估，以及在报告功率和年发电量中的合成不确定度的推荐值。 功率特性测试的关键因素是风速的测量。即使风速计在高品质风洞中做过校准，风矢量的大小和方向的波动可以导致在测试现场中不同的风速计表现出不同的特性。此外，近风力发电机组机舱处的气流条件复杂多变，对于风速计的选择和安装需要特别考虑，这在标准中也做出了说明。 本标准将使设计风力发电机组的制造、安装、规划、许可、运营、使用和监管的各方受益。如果合适，标准推荐的准确的测试和分析技术可以被各方应用，保证风力发电机组开发和运营技术的一致性、准确性和持续发展。依据本标准给出的测量和报告编写程序能得到他人可重复的准确结果。 同时，标准使用者应该意识到由于风切变和湍流强度较大的变化以及数据筛选标准的选择而引起的误差。因此，使用者应该在功率特性测试开展之前考虑到这些误差的影响和与测试目的相关的数据筛选标准。 I
风功率预测对风电场的重要意义
风功率预测对风电场的重要意义 风功率预测是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、数值天气预报等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，预测风电场未来的有功功率。 风功率预测系统对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。电力系统是一个复杂的动态系统，维持发电、输电、用电之间的功率平衡是电网的责任。没有风电的电力系统，电网调度机构根据日负荷曲线可以制定发电计划，满足次日电力的需求。风电场输出功率具有波动性和间歇性，风电的大规模接入导致发电计划制定难度大大增加，风电给电力系统的调度运行带来巨大挑战。对风电场输出功率进行预测是缓解电力系统调峰、调频压力，提高风电接纳能力的有效手段之一，同时，风电场开发企业也可以利用风电预报选择风力较小的天气合理安排风电机组设备的检修，尽可能减少因风电机组检修无法发电带来的发电量损失。 一、风功率预测预报要求 电网调度部门对风电功率预测的基本要求有两个：一是日预报，即次日零时至二十四时的预测预报，时间分辨为十五分钟。二是实时预报，即自上报时刻起未来十五分钟至四小时的预测预报，时间分辨不小于十五分钟。 日预报要求并网风电场每日在规定时间前按规定要求向电网调度机构提交次日零时到二十四时每十五分钟共九十六个时间节点风电有功功率预测数据和开机容量。试试预报要求并网风电场按规定要求每十五分钟滚动上报未来十五分钟至四小时风电功率预测数据和实时的风速等气象数据。 二、影响风功率预测准确率因素
影响风电场风电功率预测准确率的因素有很多，其中数值天气预报的影响最大。数值天气预报预测的是风速、风向、气温、气压等气象数据，是风电场开展风电功率预测的基础和输入，能否得到准确的数值天气预报对风电功率预测准确率有很大影响。但是，由于风的随机性、不确定性，再加上我国很多风电场都建在边远地区，地形差异较大，短时间会有风的快速变化，导致近地面的风速数值预报难度很大。我们都知道风功率与风速的三次方成正比，所以风速数值预报的准确性会直接影响风功率预测的准确率。 另外，风电功率预测方法也是影响预测的准确率的关键因素。目前国内风功率预测方法主要有基于统计的方法和基于物理建模的方法。统计方法是指不考虑风速变化的物理过程，而根据历史统计数据找出天气状况与风场出力的关系，然后根据实测数据和数值天气预报数据对风电场输出功率进行预测；物理方法是指根据数值天气预报模式的风速、风向、气压、气温等气象要素预报值以及风电场周围等高线、粗糙度、障碍物等信息，采用微观气象学理论或计算流体力学的方法计算得到风电机组轮毂高度的风速、风向等气压信息，然后根据风电机组的功率曲线计算得到每台风电机组的测功率，再考虑风电机组间的尾流影响，最后对所有风电机组的预测功率求和得到风电场的预测功率。因统计方法和物理方法都对数据都有很高要求，如果数据本身不是很完整，或者经过人为影响，或者得到的数据是错误的，都会影响到风电功率预测结果的准确度。 三、风功率预测系统的定义 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。
大唐集团公司风电场集控中心建设原则
中国大唐集团公司 风电场集控中心建设原则 （征求意见稿） 2011 年9月
目录 一、建设风电场集控中心的必要性 (1) 二、建设风电场集控中心的目标和条件 (1) 三、区域集控中心的设置原则 (3) 附件：风电场集控中心的技术要求 (4)
一、建设风电场集控中心的必要性 随着集团公司风电项目开发和建设规模的发展，风电场运维管理面临项目位置分散、人员需求增长过快等困难。同时，电网对风电场运维管理的安全性、可靠性，以及对于异常信号、设备缺陷处理的准确和及时提出了更高的要求，特别需要有与之匹配的技术手 段、管理机制和系统组织方案，实现强大的告警功能和完善的监视功能。 风电场集中控制中心可以通过为上层电力应用提供服务的支撑 软件平台和为发电和输电设备安全监视和控制、经济运行提供支持 的电力应用软件，实现风电场集中数据采集、监视、控制和优化， 并且可以在线为调度和监控人员提供系统运行信息、分析决策工具和控制手段，保证系统安全、可靠、经济运行。 对风电企业自身来讲，建立集控中心是利用科技手段对区域风 电场及升压站实现“无人值班，少人值守”的一种运行管理模式， 通过远近结合，实现对各风场和受控站进行运行监视、倒闸操作、 事故异常处理、设备的巡视与维护以及文明生产等全面运行管理。同时，减少人员，提高劳动生产率。 二、建设风电场集控中心的目标和条件 1、满足现代化生产管理要求 满足电网管理的要求，使电网调度和运行人员可以对电网中的 设备状态进行监视、控制、统计、分析，制定科学合理的运行方式和检修计划，保证电网的安全运行和高质量供电。 满足负荷预测的要求，合理安排风电场的发电计划，降低电能
风电场一期(49.5MW)工程风电场功率预测技术规范
***风电场一期（49.5MW）工程风功率预测系统 招标文件 招标人： 招标代理机构： 设计单位： 2013年3月
1 总则 1.1 概述 1.1.1本技术规范书叙述了拟安装在***风电场的风电场功率预测系统的硬件及软件技术要求。本技术规范书提供给风电场功率预测系统供货商作为其编写技术建议书和报价之用。 1.1.2 本次工程招标采购的买方为***，卖方为风电场功率预测系统的供货商。系统的最终用户为巴彦塔拉风电场。设计单位为***。 1.1.3 卖方应仔细阅读本技术规范书所列的各项条款和技术要求，所提供的设备和服务应满足本技术规范书的技术指标和功能要求，不应有大的偏差。卖方也可以建议能满足本技术规范书要求的类似系统、设备，但应对其技术性能方面与本技术规范书之间存在的差异加以详细说明。 1.1.4本规范书提出的是以IEC标准为基础的技术要求，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，投标者应提供符合IEC最新版本的标准和本规范书要求的成熟系统和优质产品。 如果投标者提供的设备与本技术规范书的要求有差异，应在投标书中以“设备技术偏差”为标题的专门章节中加以详细描述。 1.1.5 投标者提供的设备必须是标准的，技术上是先进和成熟的，元器件、材料是崭新的，软件版本是最新的。投标者必须保证系统的整体性能指标。 1.1.6 技术规范书经双方确认后，作为合同的附件，与合同正文具有同等的法律效力。 1.1.7 本技术规范书中涉及的有关商务方面的内容，如与招标文件的商务部分有矛盾时，以商务部分为准。 1.1.8 本技术规范书未尽事宜，由招标方和投标者在合同技术谈判时协商确定。 1.1.9 在合同生效期间，下述文件与合同具有同样法律效力： ●设计联络会的会议纪要 ●所有卖方对技术问题的澄清及买方确认的文件 1.1.10 本技术规范书的解释权归买方。