风电场短期风电功率预测软件(1)
风电场短期功率预测
风电功率短期预测方法研究
风电功率短期预测方法研究一、本文概述随着全球能源结构的转型和可持续发展理念的深入人心，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，正受到越来越多的关注和重视。
风电功率的准确预测对于电力系统的稳定运行、能源的有效利用以及风电场的经济运营具有至关重要的意义。
因此，风电功率短期预测方法的研究成为了当前能源领域的一个热点课题。
本文旨在探讨风电功率短期预测方法的研究现状与发展趋势，分析不同预测方法的优缺点，并提出一种基于机器学习算法的风电功率短期预测模型。
该模型能够充分考虑风电场运行过程中的多种影响因素，如风速、风向、气温、气压等，以及风电场的实际运行数据，从而实现对风电功率的精准预测。
本文首先介绍了风电功率预测的背景和意义，阐述了短期预测的重要性和实际应用价值。
然后，对现有的风电功率短期预测方法进行了综述，包括物理方法、统计方法和人工智能方法等。
接着，详细分析了各种方法的原理、适用条件及优缺点，指出了当前研究存在的主要问题和发展方向。
在此基础上，本文提出了一种基于机器学习算法的风电功率短期预测模型。
该模型采用了一种集成学习的方法，将多个单一预测模型的预测结果进行融合，以提高预测精度和稳定性。
本文还引入了一种特征选择算法，用于筛选出对预测结果影响较大的特征，从而进一步提高预测效率。
本文对所提出的预测模型进行了实验验证和性能评估。
通过与多种现有方法的比较，证明了该模型在风电功率短期预测方面具有更高的准确性和可靠性。
本文还讨论了该模型在实际应用中的潜力和局限性，为未来的研究提供了有益的参考。
二、风电功率短期预测基础理论风电功率短期预测是指对未来几小时到几天内的风电场输出功率进行预测。
这种预测对于电力系统的稳定运行、经济调度和能源管理具有重要意义。
风电功率短期预测主要基于气象学、空气动力学、统计学和等多个学科的理论基础。
气象学基础：风电功率的产生直接受风速、风向、空气密度和湍流强度等气象条件的影响。
因此，气象学是风电功率预测的基础。
风电功率预测系统使用手册
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。
风力发电实用软件综合解决方案介绍
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。
大型风电场超短期风电功率预测
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济运行带来了严重的挑战。提高风 电功率预测精度
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途径。
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风电功率短期预测方法研究
风电功率短期预测方法研究风电功率短期预测方法研究引言随着能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，可再生能源的利用日益受到重视。
其中，风能作为最具天然可再生性的能源之一，具有巨大的潜力。
然而，由于风能的波动性和不可控性，风电场的功率预测一直是风电行业面临的一个重要挑战。
本文将探讨风电功率短期预测的方法研究。
1. 风电功率特点及预测需求1.1 风电功率特点风能的变化性使得风电场的功率具有不确定性和波动性。
风电功率的波动性不仅受季节、天气等因素影响，还受到地理位置、设备状况等因素的影响。
因此，准确预测风电功率对于风电场的运行和电网的稳定性至关重要。
1.2 风电功率预测需求风电功率的短期预测是风电场运营管理的重要工作之一。
准确的功率预测有助于优化风电场的发电计划、电网调度和能源市场交易。
同时，风电功率预测还可以提高电网的稳定性，降低外购电力的成本。
2. 风电功率短期预测方法2.1 统计方法统计方法是最常用的风电功率短期预测方法之一。
统计方法通过对历史风电功率数据进行分析和建模，预测未来一段时间内的功率。
常用的统计方法包括回归分析、时间序列分析和灰色系统理论等。
这些方法的预测结果依赖于历史数据的质量和可靠性，在数据采集和处理方面需要注意，同时预测结果也会受到外部因素的干扰。
2.2 物理模型方法物理模型方法基于风能发电机组的特性和物理原理，建立数学模型来预测风电功率。
物理模型方法主要包括基于气象数据和基于风机状态的方法。
基于气象数据的方法需要获取风速、风向等气象数据，并通过数学模型计算风电功率。
基于风机状态的方法则通过监测风机的运行状态和性能参数，结合物理模型进行功率预测。
物理模型方法的预测结果相对准确，但需要耗费大量的时间和资源来建立和更新模型。
2.3 人工智能方法近年来，人工智能方法在风电功率短期预测中得到了广泛应用。
人工智能方法利用机器学习和模式识别等技术，通过对大量的数据进行分析和学习，预测风电功率。
风电场智能功率预报系统技术方案(超短期)
风电场智能功率预报系统技术方案内蒙古东润能源科技有限公司二〇一五年目录1 系统概述 (1)1.1 风电功率预测（风电场智能功率预报系统V1.0） (1)1.2 风电功率预测（风电场智能功率预报系统V1.0）的核心价值 (1)1.3 用户收益 (1)2 设计依据 (2)2.1 设计标准 (2)2.2 设计原则 (3)3 系统构架 (3)3.1 系统架构拓扑图 (3)3.2 实时测风塔系统 (4)3.3 数值天气预报 (7)3.4 通信接口系统 (8)3.5 网络安全隔离装置 (8)4 风电场智能功率预报系统功能 (13)4.1系统功能概述 (13)4.2 数据接口 (19)5 技术指标 (19)5.1 功率预测 (19)5.2 统计分析 (20)5.3 系统界面 (21)5.4 数据上传 (21)5.5 系统性能 (22)5.6 系统特点 (22)6 技术优势 (22)6.1 数字建模 (22)6.2 实时测风系统及风资源评估 (23)6.3 通讯接口 (23)6.4 数值天气预报落地优化 (24)6.5 服务团队 (24)7 质量保证 (25)7.1 评审机制 (25)7.2 测试机制 (25)7.3 容错机制 (25)8 售后服务 (25)8.1 服务内容 (25)8.2 服务体系 (26)9 项目实施 (27)9.1 实施准备 (27)9.2 项目收资 (28)9.3 系统建模 (29)9.4 通信接口开发 (29)9.5 气象观测站建设 (29)9.6 配套硬件采购 (29)9.7 现场安装调试 (30)9.8 文档与培训 (30)9.9 项目验收 (30)10 风电场智能功率预报系统超短期预测配置单 (31)1 系统概述1.1 风电功率预测（风电场智能功率预报系统V1.0）随着风电并网规模的不断增加，风电对电力系统的影响也越来越显著，而我国风能资源丰富的地区一般人口稀少，经济欠发达，电力负荷量小，电网结构相对薄弱。
风电场风电功率短期预测技术
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。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
3.预测方法比较
选择两种不同的预测方法，设置预测时间长度，显示 两种方法的预测功率表格以及预测精度，将精度较大 的方法作为比较结果弹出。
4.系统管理
数据初始化：可以选择原始数据、预测数据、误差统计 数据、时间数据中的部分或者全部进行数据清空。
数据库恢复与备份：设置数据库路径将所选数据 备份或恢复。
六、经费使用情况
软件著作权代理费：600元 软件著作权官费： 600元 总计：1200元
风电场短期风电功率预测软件
一、项目简介
本项目专门针对风电场数台风电机组短期风电功率 预测和检验的软件的设计与编写。 从商业用途与教学用途设计了两种软件。分别可实 现通过不同预测模型预测短期风电功率和预测后对方 法进行比较的功能。
二、取得成果
风电场短期风电功率预测系统软件一套， 风电功率预测教学系统软件一套。
时序图
以折线图形式展现，显示误差统计的时序图， 可以excel文件形式将数据导出、保存
频率分布图
以柱状图形式显示某段时间内统计出来的误差的频率分 布图，每一列表示误差值为' * '时出现的次数。可以 excel文件形式将数据导出、保存。
6.关于
7.退出
实现系统的安全退出
四、风电功率预测教学系统
用户管理
两种用户角色： 普通用户、管理员
普通用户只具备 浏览权限，管理员 可对用户进行添加、 修改、删除操作， 对所有模块有操作 使用功能。
添加用户
删除用户
风机配置
主要用来配置风机型号、 机组型号、额定风速等 信息
风场配置
主要用来设置风电 场的信息
用户可根据需要进 行添加、删除操作
添加风机信息 删除电厂信息
1.预测方法介绍
----------------神经网络预测
1.预测方法介绍
----------------灰色预测
1.预测方法介绍
----------------非线性预测
1.预测方法介绍
----------------时间序列预测
2.进行预测
通过设置预测方法、预测时间长度，进行功率数据 的预测并将预测数据导出
预测设置
实现对短期预测启动时间、预测数据数据源、计划开机容量、 限电计划的设置。
3.历史数据
设置起始时间和截止时间，对历史数据进行查询、导出 导出文件默认以excel文件形式保存
4.功率预测
分为短期功率预测和超短期功率预测两个模块。
短期功率预测显示从当前或前一日期的0点到未来共 24小时的功率预测数据，同时显示当前时间点往前的 实发功率，以每15分钟为一个间隔显示。
软件使用说明书各一套 软件著作权两项
三、风电场短期风电功率预测系统
1.登陆功能
对系统的任何操作，需在 用户登录之后才可以进行。
如果登录不成功会弹出对 话框进行提示。
实现了用户登录，密码管 理，权限管理功能。
登陆成功，软件页面显示
登陆失败，软件弹出对话框进行提示
2.系统配置
用户管理 风机配置 风场配置 预测设置
超短期功率预测显示过去和未来4小时的功率预测数示方式为曲线和列表的形式。为便于观察，图中 曲线可进行缩放操作。
短期功率预测：
超短期功率预测：
5.统计分析
误差统计 时序图 频率分布图
误差统计
通过设置开始时间和结束时间查询可得这段时间内的短期风电 功率曲线，包括实发功率曲线和预测功率曲线两个部分。 另外，软件内部会根据得到的实发功率和预测功率数据进行计 算，得到平均绝对误差和均方根误差，在曲线图上方显示。 数据可以默认以excel文件形式导出、保存。
5.工具
实现记事本、计算器、office-word、office-excel 的快捷使用。
五、项目创新点
软件可用于处理大型数据，具有智能化界面；可以 选择预测模型、预设阈值参数等，操作简单。
软件可与时时测量系统相连，实现实时数据的滚动 预测，提高预测精度。
分别用于商业用途和教学用途，既可以用于风电场 短期功率预测，给工作人员提供可靠的预测数据，也 可用于学校的教学和科研辅助工具，使用方便。