风功率预测系统
风功率预测系统
栖霞风电风功率预测系统介绍
考核系统介绍
杨学良
风电场风功率预测系统介绍
• 一、风功率预测系统介绍 • 二、风功率预测系统操作 • 三、风功率预测系统注意事项
一、风功率预测系统介绍
• 栖霞风电使用北京东润环能科技有限公司研发的风功率预测系统，该系统 主要采用两台服务器的冗余设计（互为备用），位于安全大区II区，通过若 干路由器、隔离装置及防火墙等设备接入调度通信系统。通过天气预报服 务器接收天气预报信息，经过反向隔离装置将文件传输至两台风功率预测 服务器，由风功率预测系统预测未来10天功率预测结果，另外风功率预测 系统接收综合通信系统相关数据，如实时功率、测风塔数据等进行展示， 并将天气预报及风功率预测等数据整理后上报山东省调度系统。
考核系统介绍
• 二、功率预测考核 • 功率预测分日前预测和实时预测两种方式。 • 1、日前预测 • 是指对次日0 时至24 时的风电功率预测预报，风电场每日中午12 点（风场 一般8点）前向电力调度机构提交次日0 时到24 时每15 分钟共96 个时间节 点风电有功功率预测数据和开机容量； • （1）风电场日前风电功率预测上报率按月进行统计、考核，上报率应达到 100%； • （2）风电场日前风功率预测准确率按月进行统计、考核，准确率应大于 （或等于） 80%；
• 风功率预测系统运行中会出现一系列问题，如数据传输、数据接收异常等， 如果不及时处理，容易造成考核。容易造成考核的如下几项： • 1、次日功率不上报：每天8点上报，可以通过上报管理和实时监控查看，不 上报容易造成日前上报率及准确率考核。
（1）天气预报文件长时间未接收，造成无法形成上报数据文件
处理：检查天气预报服务器外网连接是否正常，服务器是否死机，联系厂家 对侧天气预报文件是否正常下发。
风电场风功率预测系统的研究与应用
风电场风功率预测系统的研究与应用随着人们对清洁能源需求不断增加，风力发电作为一种绿色能源逐渐成为重要的发电方式。
但是，由于风力的随机性和不稳定性，风电场的发电效率往往难以保证。
为了解决这一问题，风电场风功率预测系统应运而生。
本文将从研究和应用两个方面进行探讨。
一、研究方面1.1 预测方法风电场风功率预测系统的核心之一就是预测方法。
根据预测方法的不同，可分为传统模型和深度学习模型两类。
传统模型主要包括时间序列模型、回归模型和神经网络模型等。
其中，时间序列模型是应用最广泛的一种模型。
它通过对历史数据进行分析和预测，来预测未来的风功率。
回归模型则是通过对各种因素的分析和建模，来预测未来的风功率。
神经网络模型则是通过对历史数据进行学习，来对未来数据进行预测。
这些传统模型虽然预测精度较高，但对于非线性、非平稳的风电场数据，效果并不明显。
深度学习模型则是近年来发展起来的一种新型模型。
它具有非线性、自适应、高容错性等特点，能够更好地适应风电场的复杂变化。
其中，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）是最受欢迎的两种深度学习模型。
它们的优点是可以自适应地处理变长的序列数据，同时还能够处理风电场数据中的时间依赖性等复杂关系。
1.2 数据采集与处理风电场的风速、风向、温度、湿度等变量会影响风力发电的产量。
因此，要想准确预测风功率，就需要采集和处理这些变量数据。
具体来说，数据采集可以采用现场监测仪器或者卫星遥感技术，数据处理则需要对采集到的原始数据进行清洗、去噪和特征提取等处理，以提高数据的质量和预测的准确性。
1.3 模型优化模型优化是风电场风功率预测系统中的重要环节。
主要包括参数调节、结构优化和训练策略等方面。
通过对模型进行优化，可以提高预测的准确性和稳定性。
二、应用方面2.1 风电场发电调度风电场风功率预测系统的应用最广泛的就是风电场发电调度。
通过对未来风速、温度等数据的预测，可以帮助风电场制定更加有效的发电计划。
风功率预测系统基础知识(精华版)
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。
风功率预测系统相关知识讲解
01-功率预测业务—术语定义
数值天气预报 功率预测建模
短期预测
超短期预测
➢ 数值天气预报(NWP)：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， 预算未来一定时间的大气运动状态和天气现象的方法。
➢ 功率预测：以电场的历史功率、历史风速（辐照）、 地形地貌、数值天气预报、风电机组（逆变器）运行 状态等数据建立电场输出功率的预测模型，以风速 （辐照度）、功率或数值天气预报数据作为模型的输 入，得到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，分辨率均为15min。
TRFYF1_20190404_1030_FJ.WPD5分钟一个，当前时刻风机5分钟数 据
TRFYF1_20190404_1030_CFT.WPD5分钟一个，当前时刻测风塔5分 钟数据
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02-功率预测日常维护—日常巡检
工作 规划
保障 措施
02-功率预测日常维护
一、功率预测系统的日常运维 1.确保场站，上传省调功率预测系统.上传数据稳定性，不得出现数据中断、跳变、超 工出作合理范围等异常情况。 规2划.加强天气预报服务器网络连接稳定性监视，不得出现因外网中断无法读取预测系统 天气预报的情况。 3.确保站内网络安全。及时加固新能源场站功率预测服务器、天气预报服务器主机,确 保天气预报服务器与公网连接的防火墙、与II区功率预测服务器连接的反向隔离装置端 口、IP地址和业务配置最小化，严禁违规外联、跨区直联。 4.强化落实站内功率预测系统异常的处理机制。加强运行人员在功率预测系统使用方 保面障的培训，系统异常时运行人员具备及，时处理的能力，必要时各场站需建立与预测 措系施统厂家异常处理支撑机制。
风电场功率预测系统的可靠性与容错性分析
风电场功率预测系统的可靠性与容错性分析近年来，风能作为一种清洁可再生能源，越来越受到世界各国的关注和重视。
风电场功率预测系统作为风电场的关键组成部分，对于风能的有效利用和系统的安全运行具有重要意义。
本文将对风电场功率预测系统的可靠性与容错性进行分析，探讨其隐患与解决方案，以提高风电场系统的效率和可靠性。
首先，我们需要了解风电场功率预测系统的可靠性。
可靠性是指风电场系统在给定时间内能够按照要求正常工作的能力。
可靠性的高低直接影响到风电场的发电能力和系统的稳定性。
在考察可靠性时，需从硬件和软件两个方面进行综合评估。
在硬件方面，风电场功率预测系统主要包括风力测量装置、数据处理设备和系统监控仪表等。
在设计和选择硬件设备时，应考虑其质量、稳定性和寿命。
同时，应预留充足的备用设备和备用部件，以应对可能的故障。
此外，应定期进行设备检测、维护和更新，以保证其正常运行。
在软件方面，风电场功率预测系统的可靠性主要涉及数据处理算法和模型的准确性和稳定性。
因风能的不稳定性和随机性，预测系统需要具备较高的计算能力和准确度。
为此，需要采用先进的算法模型，并结合实时、准确的数据进行分析和预测。
此外，为了提高系统的可靠性，应设计合理的容错机制，当系统发生故障或异常时能够及时报警和切换到备用系统。
其次，我们需要对风电场功率预测系统的容错性进行分析。
容错性是指在系统发生故障或异常情况下，仍能保持系统的正常运行或及时恢复的能力。
容错性的高低决定了系统的可用性和对故障的响应能力。
在设计容错性方面，首先需要对系统的硬件和软件进行合理构建和布置。
硬件方面，通过合理的电气布线、设备选型和冗余设计等措施，可以降低由于设备故障引起的系统中断。
软件方面，需要开发稳定可靠的算法和模型，建立冗余运算环境和切换机制，以保证系统在故障情况下的正常运行。
其次，需要建立完善的监控和报警系统，及时检测和报警系统的故障和异常情况。
通过监测系统可以实时了解系统运行状态，及时采取措施进行修复和恢复。
风电场功率预测系统的实时调度与优化策略
风电场功率预测系统的实时调度与优化策略随着能源需求的增长和环保意识的提高，可再生能源的利用逐渐成为解决能源需求的重要途径。
其中，风能作为一种清洁且可再生的能源，得到了广泛的关注和应用。
然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风力发电场在实际运行过程中存在着一定的挑战。
为了更好地协调风电场的运行和电网的需求，实时调度与优化策略成为了风电场功率预测系统中的关键问题。
一、风电场功率预测系统的概述风电场功率预测系统是基于对风速数据的分析和模型建立，预测未来一段时间内风电场的发电功率，从而实现对风电场的实时调度与优化。
预测的准确性对于实时调度和优化决策具有重要意义。
一般来说，风电功率预测可以通过以下几方面的因素来进行分析和建模：1. 风速数据分析：通过对历史风速数据的统计和分析，可以得到风速的概率分布及其变化规律。
这对于选择适当的风速模型和算法有着重要的指导作用。
2. 外部环境因素：风速的变化除了与内部因素有关外，还受到一系列外部环境因素的影响，例如气象因素、地理位置、季节变化等。
考虑这些因素，可以提高预测模型的准确度。
3. 风电机组特性：不同风电机组有着不同的工作特性和性能指标，例如启动风速、切入风速等。
这些特性对于发电功率的预测具有一定的影响，需要在模型中予以考虑。
二、实时调度策略实时调度在风电场的运行过程中起着至关重要的作用。
通过实时收集和分析风速数据，可以及时调整风电机组的工作状态，以实现最优的发电功率输出。
下面介绍几种常用的实时调度策略：1. 基于强化学习的调度策略：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为的方法。
在风电场中，可以通过建立动态规划模型，将风电场的状态和功率输出作为状态和动作空间，通过强化学习算法，不断迭代优化发电功率输出。
2. 模糊控制调度策略：模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法。
在风电场中，通过建立模糊规则库，将风速、风电机组状态等作为输入，发电功率作为输出，通过模糊推理来实现对发电功率的调度。
风功率预测系统
风功率系统
国外风电场发电功率预测系统介绍
在风电功率预测技术研究方面，经过近20 年的发展，风电功率预测已获得了广泛的 应用，风电发达国家，如丹麦、德国、西班牙等均有运行中的风电功率预测系统。
德国太阳能技术研究所开发的风电管理系统（WPMS）是目前商业化运行较为 成熟的系统，目前该系统对于单个风电场的日前预报精度约为85%左右。丹麦RisØ 国家可 再生能源实验室与丹麦技术大学联合开发了Zephyr，目前丹麦所有电网公司均采用了该预 测系统。此外，美国、西班牙、英国、法国、爱尔兰等风电发展较快的欧美国家纷纷开始 开发和应用风电功率预测系统，其中较为成熟的产品还有美国True Wind Solutions 公司开 发的E-Wind，法国Ecole des Minesde Paris 公司开发的AWPPS，西班牙马德里卡尔洛斯 第三大学开发的SIPREóLco以及爱尔兰国立科克大学与丹麦DMI 联合开发的HIRPOM。
辽宁力迅风电控制系统有限公司风功率预测系统 兆方美迪风电功率预报系统 黑龙江大唐晨光依兰风电场
上海交通大学风力发电研究中心
风功率预测系统功能设计标准
《风电场接入电网技术规定》 《风电功率预测系统功能规范》 《风电场风能资源测量方法》 《风电场风能资源评估方法》 《风电调度运行管理规范》 《风电场并网验收规范》 《风电场风能资源测量和评估技术规定》 《电工名词术语》 《继电保护和安全自动装置技术规程》 《电力工程电缆设计规范》 《继电保护设备信息接口配套标准》 《国家电网公司十八项电网重大反事故措施》
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0 时到24 时每1 5 分钟共96 个时间节点风电有功功率预测数据和开机容 量。
风电场功率预测系统的经济性与可行性分析
风电场功率预测系统的经济性与可行性分析引言：随着能源需求的增加和环境保护意识的提升，可再生能源成为了全球能源发展的重要方向之一。
其中，风能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的关注。
然而，风能的不稳定性和间歇性给其在能源系统中的应用带来了一定的挑战。
为了更好地利用风能，开发一套功率预测系统成为了必要的选择。
本文将对风电场功率预测系统的经济性与可行性进行分析。
一、风电场功率预测系统的定义和原理风电场功率预测系统是使用多种技术和方法，通过对气象数据、风能机组运行情况等多因素进行分析和建模，对未来一段时间内的风电场发电功率进行预测的系统。
其原理主要包括以下几个方面：1. 气象数据获取：通过气象站点或者遥感技术获取各种气象数据，如风速、风向、气温等。
2. 数据处理与特征提取：对获取的气象数据进行处理和分析，提取特征变量，如平均风速、风速变化率等。
3. 基于模型的预测算法：根据历史数据和实时数据建立预测模型，应用机器学习、统计学等方法，预测未来一段时间内的发电功率。
4. 系统输出与反馈控制：根据预测结果，进行功率调整、储能控制等策略，实现对发电系统的智能化控制。
二、风电场功率预测系统的经济性分析1. 节约成本：风电场功率预测系统可以提高风电场的发电效率，降低电力系统的短缺风险和备用发电成本。
预测准确性的提升将减少因风电波动带来的非计划停运和风电机组的失配调整，节约维护成本和运营成本。
2. 提高资源利用率：通过精准的风电功率预测，可以合理安排电网运行、储能系统的充放电以及风电机组的调度，最大限度地利用风能资源，提高风电场的发电量和出力率，提高资源利用率。
3. 增加收益：风电场功率预测系统可以帮助电力公司优化电网调度和储能系统运行，减少储能设备的充放电次数，延长其使用寿命，降低维护费用。
有效的功率预测还可以实现风电场与电力市场的良好协调，通过灵活调度，获取对电网的附加价值，增加风电场的收益。
三、风电场功率预测系统的可行性分析1. 数据可靠性：风电场功率预测系统的可行性首先依赖于准确、可靠的气象数据。
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风功率预测
由于风能的随机性、间歇性特点，对电网的运行调度的带来困难，影 响了电网的安全稳定运行，并成为了制约风电大规模接入的关键技术问 题。
风电功率预测是指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。
风功率系统
? 国外风电场发电功率预测系统介绍
在风电功率预测技术研究方面，经过近 20 年的发展，风电功率预测已获得了广泛的 应用，风电发达国家，如丹麦、德国、西班牙等均有运行中的风电功率预测系统。
德国太阳能技术研究所开发的风电管理系统（ WPMS ）是目前商业化运行较为 成熟的系统，目前该系统对于单个风电场的日前预报精度约为 85%左右。丹麦 Ris? 国家可 再生能源实验室与丹麦技术大学联合开发了 Zephyr ，目前丹麦所有电网公司均采用了该预 测系统。此外，美国、西班牙、英国、法国、爱尔兰等风电发展较快的欧美国家纷纷开始 开发和应用风电功率预测系统，其中较为成熟的产品还有国 True Wind Solutions 公司开 发的E-Wind ，法国 Ecole des Minesde Paris 公司开发的 AWPPS ，西班牙马德里卡尔洛斯 第三大学开发的 SIPREóLco以及爱尔兰国立科克大学与丹麦 DMI 联合开发的 HIRPOM 。
根据中国可再生能源学会风能专业委员会（中国风能协会）统计，截至 2010年12 月，中国市场（不包括台湾地区）风电机组装机容量已经达到 18927.99MW，年同比增长37.1%，累计安装风电机组34485 台，年同比增 长73.3%。
风功率
风功率密度是指，与风向垂直的单位面积中风所具有的功率，IS单位为：W/㎡ （瓦特／平方米） 风功率密度的计算方法如下，设定时段的平均风功率密度表达式为：
风功率预测系统功能规范
国家能源局关于印发风电场功率预测预报 管理暂行办法的通知 国能新能(201 1) 177 号
? 预测预报要求
? 风电功率预报分日预报和实时预报两种方式。 日预报是指对次日0时至24 时的预测预报，实时预报是指自上报时刻起未来15 分钟至4 小时的预测预报， 时间分辨率均为15 分钟。
Prediktor WPPT
使用物理模型，考虑了尾流等的影响
利用自适应最小平方根法和指数遗忘算法相结合给出 0.5-36h的预测
1994 1994
丹麦科技大学
Zephy
集合了上边两个模型，可以提供0-9h和36-48h的预测 2003
西班 牙
西班牙可再生能源中 LocalPred-
心开发
RegioPred
西班牙卡洛斯Ⅲ大学 siperólico
物理模型 统计模型
2001 2002
美国 AWS Truewind
E-Wind
包括一组高精度的三维大气物理数学模型、适应性统 计模型、风电场输出模型和预测分发系统
1998
引自：华北电大风功率预测系统
风功率预测系统
? 国内风电场发电功率预测系统介绍 ? 国电南瑞NSF3100风电功率预测系统 ? 华北电大风功率预测系统 ? 北京中科伏瑞电气技术有限公司FR3000F风电功率预测系统 ? 东润环能（北京）科技有限公司风电功率预测软件 大唐突泉老爷岭风电场一期49.5MW工程 ? 中国电力科学研究院新能源研究所 风电功率短期预测系统 ? 陆丰宝丽华新能源电力有限公司 风功率预测系统
? 弱点
具有间歇性强、随机性大、可调度性弱等特点，大规模接入后对电网运行 会产生较为明显的影响。
风电使用现状
目前，我国正在发展的大容量风电场通常表现出显著的区域集中性，大 型风电场对电网产生的影响必然显著区别于国外分布式风电发展模式。同 时，我国风资源丰富、适宜建设大型风电场的地区存在局部电网建设相对 薄弱的情况，为保障电网运行的安全稳定，有时需采取限制风电场发电功 率的措施。
? 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0 时到24 时每1 5 分钟共96 个时间节点风电有功功率预测数据和开机容 量。
? 实时预报要求并网风电场按规定要求每15 分钟滚动上报未来1 5 分钟至4 小时风咆功率预测数据和实时的风速等气象数据。
? 风电场功率预测系统提供的日预测曲线最大误差不超过25% ;实时预测误 差不超过15 % 。全天预测结果的均方根误差应小子20% 。
引自：国电南瑞NSF3100
风功率预测系统
? 国外风电场发电功率预测系统介绍
开发商
模型名称 特点
投运时间
ISET 德国
德国奥尔登堡大学
AWPT Previento
提供1-8h的预测，根据数值天气预报，使用神经网络 计算输出功率
2001
使用物理模型，在较大的区域内给出2天的预测结果 2002
Ris? 丹麦 丹麦科技大学
? 辽宁力迅风电控制系统有限公司风功率预测系统 ? 兆方美迪风电功率预报系统 黑龙江大唐晨光依兰风电场
上海交通大学风力发电研究中心
风功率预测系统功能设计标准
? 《风电场接入电网技术规定》 ? 《风电功率预测系统功能规范》 ? 《风电场风能资源测量方法》 ? 《风电场风能资源评估方法》 ? 《风电调度运行管理规范》 ? 《风电场并网验收规范》 ? 《风电场风能资源测量和评估技术规定》 ? 《电工名词术语》 ? 《继电保护和安全自动装置技术规程》 ? 《电力工程电缆设计规范》 ? 《继电保护设备信息接口配套标准》 ? 《国家电网公司十八项电网重大反事故措施》
风电功率预测系统
目录
? 风电概述 ? 风电使用现状 ? 风功率预测系统功能规范 ? 风功率预测系统功能介绍 ? 风功率预测系统硬件建设 ? 风功率预测系统指标 ? 总结
风电
? 概念 风电是风能发电或者风力发电的简称。
? 优点 风能是一种清洁的可再生能源，其资
源丰富、转化效率高、产业化基础好、 经济优势明显、环境影响小