线性模型的风电场发电量计算研究
风电功率预测问题
风电功率预测问题摘要本文对风电场的发电功率进行了分析和研究，并进行尽可能准确地预测，分别以时点与电机组数量为相对单一变量，给出了较为精确的风电场发电功率的预测模型，并根据预测误差和对其他因素的考虑，构建了具有更高精确度的预测模型。
对于问题一，分别采用了时间序列法、卡尔曼滤波法、BP神经网络预测算法三种方法对风电场的发电功率进行预测及误差分析。
通过对三种预测方法的比较，考虑到时间序列模型建模简单，具有较好的短期预测精度，是最常用的线性预测模型；根据某风机的输出功率，首先利用时间序列分析建立一个能反映序列信号变化规律的ARMA模型，从该模型的预测方程入手，直接推导出卡尔曼滤波的状态和量测方程，利用卡尔曼递推模型可以实现风电功率的预测；神经网络模型能较好的应对序列的波动，具有理论丰富和高精度等特点，是常用的非线性模型。
结果算出，神经网络模型应用于风电功率预测能够较好地达到预测效果，因此推荐。
对于问题二，通过问题一中的预测，综合时间序列法、BP神经网络预测算法和卡尔曼滤波法，可以看出四台机组总输出功率（P4）预测的准确率与合格率均小于对A、B、C、D四台风电机组分别预测的输出功率（PA，PB，PC，PD），而对全场58台机组总输出功率（P58）预测的准确率与合格率又小于对四台机组预测的输出功率（P4），即风电机组台数越多，预测得到的输出功率误差越大。
因此我们分析风电机组汇聚给风电功率预测误差带来正面影响，即使预测功率误差增大。
对于问题三，因为风速是影响风电功率的的重要因素，因此采用计及风速的神经网络预测方法。
由于风电功率的波动性很大，并且与风速有很大的相关性，仅仅利用功率本身数据进行预测，使预测效果受到一定的限制，因此设计了在神经网络中加入风速因素，找出风速的最优估计值，然后用模型输出统计模块，减少存在的误差，最后根据风电场的功率曲线计算得到风电场的输出功率，以期提高预测精度。
关键词：风电功率预测、时间序列、卡尔曼滤波、神经网络、风速一：问题重述：根据百度百科，“风”是“跟地面大致平行的空气流动，是由于冷热气压分布不均匀而产生的空气流动现象”。
风电场理论模拟与实际发电量差距的原因分析
【摘要】当前风电场前期选址的地形越来越复杂，对前期评估的准确性要求越来越高。
由于风资源评估的不确定性现象普遍存在，本文结合实际案例，根据前期测风塔选址、测风塔风速代表性、微观选址合理性、机组运维结果等因素，对风电场前期理论计算发电量与后期实际运行发电量之间的差值原因进行分析，既可以为本风电场提升发电量提供理论依据，也可以对其他项目的前期、后期评估提供一定的帮助。
【关键词】发电量误差原因分析准确性1综述分析背景发电量评估作为风资源分析中最重要的环节，其结果的准确性直接关系到项目的投资开发，而由于评估过程中的种种不确定性因素的存在，使得评估结果难以把握，本报告根据某风电场理论模拟与实际发电量，综合测风塔、SCADA数据、运维记录等资料对发电量差距的原因进行分析。
1.1分析方案（1）测风塔代表性分析：根据测风塔的位置代表性、风速代表性、测风塔周边环境变迁情况等角度对测风塔的综合代表性进行分析；（2）微观选址合理性评估：评价点位微观选址方案的合理性；（3）机组运行指标：对机组的运维结果进行分析，初步评价风场及机组的运行状况；（4）WT模拟设置影响：对WT模型的森林密度、粗糙度典型值进行调整，观察不同的模型设置对发电量的影响。
1.2项目综述该风电场位于属于复杂山地项目，安装25台机组，轮毂高度80m，总装机容量50MW。
风电场的地理位置如下图所示。
图1：风电场地形地貌图2理论模拟与实际发电量对比2.1Meteodyn WT模拟计算2.1.1 测风塔信息风电场内及附近共有2座测风塔，编号为：0001#、0002#，测风塔的基本信息如下表所示。
表1：测风塔基本信息测风塔有效数据完整率达到99%以上，满足GB/T18710-2002《风电场风能资源评估方法》中对数据完整率大于90%的要求，风电场的地形及测风塔分布如下图所示。
图2：风电场的地形及测风塔分布2.1.2 测风塔参照年订正风电场的年平均风速具有年际变化特征，由于收集到的风电场运行数据为2020年数据，所以理论计算发电量前需要将测风塔数据订正到2020年水平。
干货风电场发电量计算须知，包括算前资料、计算方法、影响因素……
干货风电场发电量计算须知，包括算前资料、计算方法、影响因素……风电场的建设工程是大项，每一步都需要做大量的工作：当企业拿到标书或可研报告等资料后，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，即确定该风电场适合用什么类型的风机（日前风哥已经整理的相关内容）；最后进行发电量计算（这就是风哥今天要带给大家的内容~）1、澄清需要获取的计算资料要计算当然首先得有资料啦，向业主要资料的时候都需要哪些呢？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。
1、风电场的可研报告；2、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、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，需提供相应的固定风机点位坐标；5、风电场的边界拐点坐标；6、风电场内预装轮毂高度处的50年一遇最大风速；7、风电场场址处的空气密度；8、预装轮毂高度处15m/s湍流强度特征值；9、风电场的海拔高度以及累年极端最低温度；10、风电场内测风塔处的综合风切变指数；11、风电场影响发电量结果的各项因素的折减系数。
注意：对于“预装轮毂高度处”的“50年一遇最大风速”“15m/s”湍流强度特征值，业主资料中很可能提供的高度比我们选用风机的轮毂高度低，我们可以根据综合风切变推算（湍流无法推算），如果高度相差不大根据我们的经验，采用业主资料中的数据即可。
2、机组选型主要参数关于机组选型，风哥之前已经发过相关内容，今天就不专门再列一次了，如有需要请点击蓝字：“风电机组”选型攻略，有哪些注意事项？史上最全机组造型名录！（部分业内人士反应风哥整理的机型不全，对此风哥还是希望大家能够给风哥提供更完整的机型信息；谢谢大家~）以下是风机机型选择的一些主要参数：a、功率、叶轮直径、轮毂高度b、IEC等级（50年一遇最大风速、多年平均风速、湍流强度）c、常温型低温型d、平原型高原型注意：如果几种机型都适用，选叶片直径最大的（叶片越大，功率越大）3、风电量估算3大方面直接测风估算法：估算风电场发电量最可靠的方法：是在预计要安装风电机组的地点建立测风塔，其塔高应达到风电机组轮毂高度，在塔顶端安装测风仪传感器连续测风一年。
N020用于频域辨识的风电场异步发电机准确线性模型
用于频域辨识的风电场异步发电机准确线性模型夏梦，金宇清，鞠平（河海大学电气工程学院，江苏省南京市210098）摘 要：由于风电装机容量在整个发电量中的比重越来越大，为研究其对电网的影响，风电场等值建模也愈发重要。
传统的等值建模方法必须知道各个异步发电机的电机参数，而本文对风电场异步发电机机电暂态模型进行变换，推导出了以有功电流和无功电流为状态向量的异步发电机线性模型。
该模型是线性的，但却是准确的，因为并没有进行线性化而是进行的偏差化。
为频域辨识法对风电场进行建模打下了基础。
关键词：风电场；异步发电机；有功和无功电流；线性模型；频域辨识0 引言风能作为一种清洁的可再生能源，开始受到各国的重视，风力发电因而发展迅速，成为最具开发前景的新能源产业。
这几年来，我国的风电产业发展迅猛，风电装机容量逐年递增。
按照我国《可再生能源发展战略》，到2020年，总装机达3000万千瓦，占全国总发电量的1%-2%。
风电装机容量越来越大，其对电网的影响也越来越大，所以在研究含有风电机组的电力系统稳定性时，必须对风电场进行等值建模。
风电场中异步发电机常用的动态等值方法有基于相关概念的同调等值法、基于特征值分析的模态法和基于在线测量的辨识法。
文献[1]运用了同调等值法中电机传递函数的概念，建立了异步发电机的传递函数，但是运用该方法必须知道风电场中各电机参数，才能进行等值。
在风电场中，有功电流和无功电流和电压是非常容易测量的，本文将推导出以有功电流和无功电流为状态向量的异步发电机线性模型，以这个模型为基础我们就可以方便的运用在线测量的辨识法对风电场直接进行等值建模，而无须知道各电机具体参数。
1 风力异步发电机状态方程风力发电机多为异步电机，对于异步发电机，我们考虑其机电暂态模型[2-3]，定子坐标取d q −轴同步速坐标，定子电流流出为正。
其电压方程为：sd s ds s qs s qs s qs s ds s qU R i L i E U R i L i E ωωωω′′=−++⎧⎪⎨′′=−−+⎪⎩d （1）式中，md q rrL E L r ψ′=− mq d rrL E L r ψ′=2m ss rrL L L L ′=−s d U ，，，为定子，轴电压和电流；qs U ds i qs i d q dr ψ，qr ψ为转子d ，q 轴磁链； s ω为定子同步转速；ss L ，rr L 分别为d q −坐标下定子和转子两相绕组自感；为定转互感。
一种新型的风电场稳态统计模型的研究
一种新型风电场静态统计模型严干贵，李鸿博，穆钢，崔杨（东北电力大学,吉林市132012 ）A new statistic Model of Wind FarmsYAN Gan-gui,LI Hong-bo, Mu Gang, Cui Yang（1.Northeast Dianli University,Jilin 132012,China）ABSTRACT：The prediction of power of wind farm is beneficial for the grid to make countermeasures to the adverse effects to the grid of wind farms. Calculating the power of the wind farm through static model of wind farm is an important part of the prediction of power of wind farm .In this paper, the equivalent wind speed and the equivalent coefficient of performance of wind energy in wind farm have been presented to show the features of the wind farm, which is based on, a new statistic model of wind farms was established to characterize the features of transforming from wind energy to electricity in wind farms, and the effectiveness of this model was verified.KEY WORDS：prediction of output power of wind farm ，the equivalent wind speed ，the equivalent coefficient of performance of wind energy in wind farm ，statistic model摘要：对风电场输出功率的预估有利于电力系统对风电场对电网的不利影响做出相应有效的调度对策。
风电场发电功率的建模和预测研究综述
第37卷第13期电力系统保护与控制Vol.37 No.13 2009年7月1日 Power System Protection and Control July 1,2009 风电场发电功率的建模和预测研究综述王丽婕1，廖晓钟1，高 阳2，高 爽 1（1．北京理工大学自动化学院，北京 100081； 2．沈阳工程学院，辽宁 沈阳 110136）摘要：随着大量风电并入电网中，为了合理制定发电计划，保证电力系统稳定运行，需要对风电输出功率进行预测。
首先根据建模的方法和预测模型的对象两个分类标准，归纳总结了目前风电功率预测研究的模型和方法，然后简要概括了国内外的研究现状，最后提出了风电功率预测模型的改进方向。
关键词: 风力发电功率；预测模型；现状；改进方向Summarization of modeling and prediction of wind power generationWANG Li-jie1, LIAO Xiao-zhong1 , GAO Yang2, GAO Shuang1(1.School of Automation, Beijing Institute of Technology,Beijing 100081, China; 2.Shenyang Institute of Engineering, Shenyang 110136, China)Abstract: As more and more wind power is integrated into power grids, it is very important to predict the wind power generation in order to make a reasonable generation scheme and ensure stability of the power system. This paper summarizes some prediction methods of wind power generation according to two classified criterions, i.e. method of modeling and object of model,then generalizes its actuality, and finally advances some improvements for the future.This project is supported by the National Natural Science Foundation of China (No.50777003).Key words: wind power generation； prediction model； actuality； improvement中图分类号： TM614 文献标识码：A 文章编号： 1674-3415(2009)13-0118-040 引言风能是一种干净的可再生能源，它的优势在于不需要燃料、不占用耕地、污染少、储量大。
复杂地形山地风电场的CFD分析
复杂地形山地风电场的CFD分析刘凯;曾杰;叶任时;刘璟;苏毅;李德【摘要】利用基于CFD的Meteodyn_WT对湖北恩施某复杂地形条件下的山地风电场进行模拟分析,并依据分析成果进行风机布置和发电量计算。
经与风电场的1 a实际运行结果对比,各机位点实测平均风速为6.02 m/s,与WT计算结果相比偏小0.06 m/s,表明Meteodyn_WT模拟得到的总体结果较好。
同时,Meteodyn_WT能够模拟出21、22号机位风速减小的趋势,未能准确模拟出其大小,但对8~11号机位的模拟结果存在较大误差,初步认为是由于缺少2号测风塔的测风数据所致。
%This paper simulates and analyzes the wind farm in mountainous area under complex terrain in Enshi, Hubei Prov-ince by using Meteodyn_WT and based on the analysis results, discuses the wind turbine arrangement and calculates the genera-tion quantity. Compared with the practical operation over a year, the average measured wind speed of all positions is 6. 02 m/s, 0. 06 m/s smaller than the calculated results of WT. So the simulated results are satisfied in general. The Meteodyn_WT can re-veal the downward trend of wind speed at No. 21 and 22 positions, but the decreasing value can not be simulated. The errors of the simulation results of No. 8 to No. 11 positions are large, which may be caused by the lack of measured wind speed data of No. 2 wind tower.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】4页(P56-58,102)【关键词】CFD;Meteodyn_WT;复杂地形;风资源评价【作者】刘凯;曾杰;叶任时;刘璟;苏毅;李德【作者单位】长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北武汉430010;长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北武汉430010;长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北武汉430010;长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北武汉430010;长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北武汉430010;长江勘测规划设计研究有限责任公司，湖北武汉430010【正文语种】中文【中图分类】TP391风电开发的关键问题是要清楚地了解拟选风电场的风资源状况，一般的做法是利用测风塔实地测量当地的风资源条件，但风电场范围大，测风仪器设备投入较高，风场观测只是有限测风[1]。
风电场等值建模和参数辨识研究
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线性模型的风电场发电量计算研究
摘要：风力发电机组电量的计算是风电场性能评估的重要组成部分，而发电量的计算对风电场性能优化以及提高营运效益具有非常重要作用。
但是在实际的工作环节中，相关人员不能够正确、合理计算风电场的发电量，进而导致各种问题的出现，致使风电场工作效率得不到提升。
基于此，本文通过对线性模型的风电场发电量计算进行研究，以期能够进一步提升风电场经济以及社会经济效益。
关键词：线性模型风电场发电量计算
风力发电机组发电量计算是衡量风力发电机组性能的重要指标。
由于风能具有密度低、稳定性差等缺点，所以在实际的工作中，很难确定风机的发电量。
对于已经投产发电的风电场来说，不同风况下的发电量是存在差异。
在发电机组停工或者降出力工作状态下时，精准计算风电机发电量对提高风电场安全运作以及加强安全管理等具有重要的意义。
目前，计算机风电场发电量的方法有样板机计算法、便准曲线计算法以及拟合功率曲线计算法等。
1 样板计算法分析
近年来，风电监察局相继出台风电场风力计算方法的相关标准。
风电场弃风电量是指受电网在传输通道以及安全运行所必须的环境影响下，风电场本可以发电而并没有发出的电量，称之为弃风电量不包含风电场由于风机本身故障而导致不能发出的电量。
在实际的工作
中，所采用的计算电量的方法受到限制时，应该采用样板计算方法计算受阻的电量，即调度机构在对风电场进行发电量控制时，应该保持样板机不受限制，并将其发电量作为同类型的风机发电的理论基础依据，同时减去风电场弃风受限电量的计算方法，其具体计算方法如下：
式中：
N为样板机组的数量；
为样板机的实际发电量；
N为风电场中所用风电机组的数量；
Q为风电场全场应发电量。
样板计算法规定中风电场由于限电而损失的全场发电量，可以将方法推广应用到限电、故障以及检修等因素导致单台风机损失的电量的计算中，如：
为单台风电机组的应发电量。
2 标准功率曲线计算方法
根据相关标准对标准相关曲线计算法的定义：风电机组功率曲线
是其输出功率与每10分钟平均风速的变化之间的关系曲线图。
在对风电机进行设计的过程中，需要对风力发电机的性能进行准确的评估预算，同时还应该对风电发电机的性能进行模拟仿真，在这种情况下，得到的功率曲线被称作为标准功率曲线，其中，风电机组的风速与功率的关系如：
式中：
P为输入风机的能量；
P为空气密度；
A为风电机风叶片扫掠的面积；
V为风速。
根据标准曲线将其转化为应发电量的计算方法如下：
式中：
为单台风电机应发电量；
为风电机组标准功率9曲线。
3 拟合功率曲线计算法
风电场风电机组在运行的过程中，会受到海拔、气温、湿度、空气质量等因素的影响，在这个过程中，应该应用风电机工作时的历史数据对风机工作功率进行曲线拟合，使该风机功率曲线能够符合风机工作运行的特性。
如：表1中风电机组拟合功率曲线计算该风场风机实际功率与理论有功功率误差。
在实际工作中，拟合功率曲线的误差会低于标准功率曲线以及样板机组计算法的误差，其中，样板计算法存在的误差最大,如图1。
4 线性模型的风电场发电量模型分析
4.1 流体模型
对风电场内部大气边界层来说，在实际的计算过程中可以根据风电场的物理特性将其简化为无粘性外场以及粘性内场。
其中，靠近地表的内场由于受地面粗糙程度的影响，流动较为复杂，而靠近地面的内场又可以划分为应力层和近地层，虽然应力层的剪应力较小，但最大风电机最大绕动速度还是发生在这一层；而近地层作为一薄层，层内的剪应力梯度变化的速度飞快，使风电机的绕动速度取向与零。
离地表较远的外场在实际的运作中可以将其视为完全没有粘度的位势流，这就造很大程度上简化了流场的计算。
图2所示的是流过低山的流畅结构图，图2中的各种物理量如
下:W为大气边界层厚度;u0为平面地形上的基本流动,对数方程(5)对其进行描述描述;l为内场厚度,由式(6）确定;z=f(x,y)为障碍物形状函数;h为障碍物高度;L为障碍物特征长度。
式中:z0为地面粗糙度系数;κ≈0.4,为冯·卡门常数;u*为表面摩擦速度,由来流雷诺数决定的常数。
对一个典型例子,L=500 m,z0=0.1 m,则内场高度l≈28 m。
风电场安装的风机轮毂离地面高度通常都高于50 m,因此，可以认为风机工作主要是在无粘外场。
4.2 尾流模型
对于大型的风电场，在主风向的位置会设置有多排风机共同运转，这就使下游风电机处于上游风电机的尾流中[2]。
尾流模型主要研究自由来流，尾流相应发生变化的规律。
主要采用经修正过的Park 模型,其是由著名学者Jensen早在1984年就提出的一种理想模型，其计算的原理可以总结为：首先，对风电机的下游提出假设，尾流的变化是线性膨胀；然后，利用一维动量以及质量守恒定律计算风电机下游位置的速度。
值得注意的是，Park模型在使用的过程中，只是针对尾流有效，其要求距离应该不小于风电机风轮的直径的2倍，风电机主风向的间距应该大于风电机风轮直径的5倍，垂直于主风向的间距应该不小于风电机直径的3倍。
风电场下游风机会受到上游风机尾流的影响，所以在实际的操作
过程中，应该考虑尾流叠加的问题。
如果，研究的风电机的风轮处于上游风电机的尾流中，则风电机的入流风速就是真实的尾流速度；如果，研究的风电机的风轮只有一部分处于上游风电机的尾流中，则风电机流入的速度是尾流速度与自由来流速度的乘积。
多排风电机在风电场中，风机之间的距离应该保持一致，使人们在计算下游风机尾流是可以直接推算出上游风机尾流的速度。
总而言之，随着社会经济的不断发展，人们对线性模型的风电场发电量计算越来越注重。
但在实际的工作中，不能够科学、合理的计算风电场的发电量，进而导致风电场的工作效率低下、管理水平不高以及计算方法不合理，唯有根据文中提到的几种算法，才能够合理的计算风电场的应发定量、实际发电量以及弃发电量，提高风电场的发电量的计算精度和效益，从而较好地指导业主投资。
参考文献
[1] 王丹,孙昶辉.风电场发电量计算的物理模型[J].中国电力,2011,44(1):94-95.
[2] 王远,陆志良,郭同庆.基于线性模型的风电场发电量计算与分析[J].南京航空航天大学学报,2011,34(5):657-659.。