风电功率预测系统设计方案
风力发电系统功率预测算法
风力发电系统功率预测算法风力发电系统功率预测算法风力发电系统的功率预测算法是基于多种因素的综合分析，包括风速、风向、空气密度、机械损耗等。
下面将详细介绍风力发电系统功率预测算法的步骤。
步骤一：数据收集首先，需要收集风力发电系统的历史数据，包括风速、风向、空气密度和实际功率输出等信息。
这些数据可以通过气象站、传感器等设备获取，或者从已有的数据库中提取。
步骤二：数据预处理在进行预测之前，需要对数据进行预处理，以去除异常值、处理缺失数据等。
常用的方法包括插值法、平均法和回归法等，可以根据实际情况选择合适的方法。
步骤三：特征工程特征工程是指选取适当的特征来描述数据，以提高预测算法的准确性。
在风力发电系统功率预测中，常用的特征包括风速、风向、空气密度等。
此外，还可以考虑添加一些衍生特征，如风速的平均值、方差等。
步骤四：模型选择选择合适的预测模型是功率预测算法的核心。
常用的模型包括线性回归、支持向量机、随机森林等。
可以通过交叉验证等方法，选择最优的模型。
步骤五：模型训练与优化在选择好模型后，需要使用历史数据进行模型的训练和优化。
通常采用的方法是将数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。
步骤六：模型评估与调优在模型训练完成后，需要对模型进行评估，并进行调优。
评估指标可以选择均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。
如果模型的性能不够理想，可以尝试调整模型的参数，或者使用其他模型进行比较。
步骤七：模型应用与预测当模型经过评估和调优后，即可将其应用于实际的功率预测中。
根据实时获取的风速、风向、空气密度等信息，输入到模型中，即可得到对应的功率输出预测结果。
总结：风力发电系统功率预测算法是基于历史数据和多种相关因素的综合分析。
通过数据收集、预处理、特征工程、模型选择、训练与优化、模型评估与调优等步骤，可以建立准确可靠的预测模型，用于实现风力发电系统的功率预测。
这将有助于优化发电系统的运行，提高发电效率，降低能源成本。
基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化
基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化随着科技的不断发展，风电发电已经成为一种清洁能源的重要来源之一。
然而，由于风力发电受到风速的影响，其发电功率的波动性较大，这给电网的稳定性和可靠性带来一定的挑战。
因此，如何有效地预测和控制风电的发电功率成为了当前研究的热点问题之一。
人工智能作为一种新兴的技术手段，已经在各个领域展现出了巨大的潜力。
在风电领域，成为了近年来研究的焦点。
通过利用人工智能算法对风电场的历史数据进行学习，可以更精确地预测未来的风速和风电功率，帮助电网运营商更好地安排发电计划，提高电网的整体运行效率。
在智能风电功率预测方面，研究人员可以利用神经网络、支持向量机、遗传算法等人工智能技术，对大量的气象数据、风速数据和风电场历史数据进行分析和建模。
通过训练和优化模型，可以实现对风电场未来几小时甚至几天的功率预测，为电网调度和发电计划提供参考依据。
另外，智能风电功率控制也是风电领域的一个重要研究方向。
利用人工智能算法对风电机组进行控制和优化，可以实现风电机组的最佳工作状态，并保证其稳定、高效地运行。
例如，研究人员可以通过调整风电机组的桨叶角度、转速等参数，使其在不同风速下都能够实现最大的发电效率，提高风电场的整体发电量和经济效益。
在风电功率预测与控制系统设计与优化方面，研究人员还可以结合物联网、大数据等新兴技术，构建智能化的风电场管理系统。
通过实时监测和控制风电场的运行状态，及时调整风电机组的工作参数，可以更好地适应外部环境的变化，提高风电场的稳定性和可靠性。
梳理一下本文的重点，我们可以发现，基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化是风电领域的一个重要研究方向，具有广阔的应用前景。
未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，智能化风电场管理系统将会更加智能化、高效化，为清洁能源的可持续发展做出更大的贡献。
电力系统中的风电功率预测与优化
电力系统中的风电功率预测与优化随着对可再生能源的关注度不断增加，风能逐渐成为一种受到广泛关注的发电方式。
然而，由于风能的不稳定性和难以控制性，风电场的功率预测和优化成为电力系统中的重要挑战之一。
本文将讨论风电场功率预测和优化的方法及其在电力系统中的应用。
第一部分：风电功率预测风电场的发电功率受到多种因素的影响，如风速、风向、气压等。
准确预测风电功率对电力系统的稳定运行至关重要。
目前，常用的风电功率预测方法包括统计方法、数值模拟方法和基于机器学习的方法。
统计方法是一种简单且经济的方法，通过分析历史风速数据和风电场发电功率数据，建立统计模型来预测未来的发电功率。
然而，由于统计方法无法考虑到风速变化的动态性，其预测精度有限。
数值模拟方法基于流体力学原理，通过建立复杂的计算模型来预测风电场的发电功率。
这种方法对风场的物理特性进行细致建模，可以考虑到地形、机组布置等因素的影响，因此预测精度较高。
然而，数值模拟方法计算复杂，耗时较长，不适用于实时功率预测。
基于机器学习的方法是当前研究的热点，其利用大量历史风电数据和气象数据，通过训练模型来预测未来的风电功率。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等。
这些算法能够处理非线性数据和复杂模式，预测精度较高。
此外，随着深度学习算法的发展，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），在风电功率预测中也取得了较好的效果。
第二部分：风电功率优化风电场的功率优化旨在最大化风电场的发电量，提高风能利用效率，并尽可能减少风电场对电力系统的不稳定性影响。
风电功率优化可以从机组控制策略和风电场布置两个方面进行考虑。
机组控制策略是指通过调整风力发电机的参数和工作状态来实现对功率输出的优化。
常用的控制策略包括变桨控制、无功功率控制和轴向风速控制等。
这些控制策略可以根据实际情况和需求进行灵活调整，使风力发电机在不同风速条件下实现最佳性能。
风功率预测系统(1).pptx
• 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
2021/3/11
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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。
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一、风功率预测系统介绍
调度系统拓扑图
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二、风功率预测系统操作
• 1、 用户登录及退出 • 登录：预测系统采用B/S模式（浏览器/服务器模式）,用户登录系统不需要
安装其它软件，在系统所在网段任何一台电脑的浏览器上输入风电功率预 测系统的链接（即网址），便可以进入系统的登陆界面，所有操作必须在 用户成功登陆并授权的情况下进行。 • 退出：登陆用户在系统右上角选择【退出】连接，系统自动对用户进行退 出操作。
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考核系统介绍
• 一、风功率变化考核
• 解读：主要变化是针对装机容量大的风场即大于150MW，可以看出之前规 定容量越大要求的控制精度越高，不管装机容量多大就允许10分钟不超 50MW，1分钟不超15MW；
• 2、免考：风速降低或风机风速超过切出风速引起的风功率变化，不予考核； 全月考核电量不能超过本月上网电量的1%；（这就是有时明明感觉考核很 多，但是月底相对减少的原因，不超过1%）
风电功率预测系统
2 设计依据 2.1 技术标准
要求风功率预测系统必须符合： 国家电网公司技术标准 Q/GDW215-2008 电力系统数据标记语言－E 语言规范； 国家电网调〔2010〕201 号 风电并网运行控制技术规定、 国家电网公司技术标准 Q/GDW432-2010《风电调度运行管理规范》、 国家电网公司技术标准.Q/GDW588-2011《风电功率预测功能规范》、 国家电网公司调〔2010〕201 号《风电并网运行控制技术规定》、 国家电网公司调水〔2010〕348 号《风电场调度运行信息交换规范（试行）》、 国家电力监管委员会 5 号令《电力二次系统安全防护规定》、 国家电力监管委员会电监安全〔2006〕34 号《电力二次系统安全防护总体方
系统高级应用模块可提供检修计划设置和检修计划展示、限电曲线和检修曲 线展示、理论发电量计算等功能，需要用户额外定制。定制功能不包含在软件基 本功能中，如有需要请与服务商联系。
13 北京东润环能科技股份有限公司版权所有
4.2数据接口 系统提供了多种通讯接口与相关系统通讯，可满足用风
塔
数据采集器
光电转换器
光纤
NWP服务器 光电转换器
3.5 数值天气预报 我方具备国内外 5 家气象源支撑：3 家欧美（西班牙、丹麦、美国）专业气
象服务商，2 家国家级覆盖全国范围的专业气象研究单位（国家气象局、中国科 学院大气物理研究所）。
我方提供的适用于新能源应用（风电、太阳能功率预测系统）的数值天气预 报，空间分辨率小于 5*5 公里，目前在超过 700 个电场已有成功案例。
面向特征选择的新能源风光发电功率预测系统设计
面向特征选择的新能源风光发电功率预测系统设计目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与方法 (5)二、新能源风光发电功率预测理论基础 (6)2.1 风力发电功率预测 (8)2.2 光伏发电功率预测 (9)2.3 风光互补发电功率预测 (11)三、特征选择方法及其在新能源风光发电功率预测中的应用 (12)3.1 特征选择方法概述 (13)3.2 基于机器学习的特征选择方法 (14)3.2.1 监督学习中的特征选择 (15)3.2.2 无监督学习中的特征选择 (16)3.3 基于深度学习的特点选择方法 (17)四、新能源风光发电功率预测系统设计 (19)4.1 系统架构设计 (20)4.2 数据预处理模块设计 (21)4.3 特征选择模块设计 (22)4.4 预测模型构建与优化 (24)4.5 系统测试与评估 (24)五、实验设计与结果分析 (26)5.1 实验环境与数据来源 (27)5.2 实验设计与实施过程 (28)5.3 实验结果与分析 (29)六、结论与展望 (29)6.1 研究成果总结 (30)6.2 研究不足与局限性 (32)6.3 未来研究方向与应用前景 (33)一、内容描述随着全球能源结构的转型和可再生能源技术的快速发展，新能源风光发电在电力系统中的占比逐年增加。
风能和太阳能等新能源发电具有光照强度波动大、风速变化不定等特点，给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战。
开展面向特征选择的新能源风光发电功率预测系统的研究，对于提高新能源发电的可靠性和稳定性具有重要意义。
本文首先分析了新能源风光发电功率预测的现状和存在的问题，指出了特征选择在提高预测精度和效率方面的关键作用。
本文设计了一种基于特征选择的新能源风光发电功率预测系统，该系统主要包括数据预处理、特征提取、特征选择和预测模型构建等四个部分。
在数据预处理阶段，本文采用了插值法、归一化等方法对原始数据进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
风电功率预测系统的设计与优化
风电功率预测系统的设计与优化摘要：近几年来，风力发电正在大规模发展，越来越多的风电并入电网。
但风电具有间歇性和随机性大的固有弊端，在很大程度上限制了风电的快速发展。
风功率预测技术的不断快速发展，已经成为提高电网调峰能力、更好地保障电力系统安全、稳定运行的关键技术之一。
本文简单的介绍了风电功率预测系统的构成和预测方法，并对风功率预测算法进行简要的解析，希望对相关部门有所帮助。
关键词：风电功率；预测系统；设计引言：随着风功率预测技术的不断快速发展，能够对风电功率作出准确的预测已经成为提高电网调峰能力、更好地保障电力系统安全、稳定运行的关键技术之一。
因此，从电网调度的角度出发，准确地进行风电场风电功率预测对电网顺利调度起着重要作用。
对发电企业来讲，准确的风功率预测可以帮助发电企业更好地参与调度、提升风电上网小时数，争取并网优先权，尽量减少弃风，合理安排风电机组的检修，最大限度地提高风电场的经济效益。
在此背景下，对风功率预测系统的研究、设计与实现成为当前一个热点，在风电场部署一套预测准确率高、功能完善、运行简洁方便的风功率预测系统对保障电网安全稳定运行具有重要的现实意义。
1系统构成与预测方法1.1系统构成风电功率预测系统包括数据采集子系统、功率预测子系统及软件平台等几部分，主要由风功率预测主机、用户工作站、数据采集服务器、网络设备及应用软件等组成。
数据采集子系统负责接受由测风塔传输的实测气象数据、由风电场传输的风机机组实时信息和由气象部门通过网络传输的数值天气预报数据，解析处理后存人数据库。
功率预测子系统是风电功率预测系统的核心部分，根据预测时间尺度的不同和实际应用的具体需求，采用最优的预测策略和模型，计算获得功率预测数据。
通过软件应用平台可以从数据库中查询风机机组信息、测风塔数据、预测功率数据，对监测和预测的数据结果以直观的方式展示并分析。
1.2预测方法1.2.1物理预报方法物理预报方法是基于风速与风功率的公式:式中:P为风轮输出功率，单位为kW;Cp为风轮的功率系数;ρ为空气密度，单位为kg/m3;A为风轮扫掠面积，单位为m2;v为风速，单位为m/s。
风电场风功率预测系统
（我场远动工作站双主风功率实时功率只接入2#远动1#远动未接入当 2#远动故障或检修时从在风功率实时功率无数据上传调度）
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3、获取气象资源，与服务器连接，告警异常 如果提示警告“获取气象资源异常失败，请查看外网或气象服务器状
7. 风速预测检查
风速预测，可以预测未来七天，15分钟一个点的风速数据，可以选择数据 范围。在左侧菜单键中依次点击“功率预测——风速预测”,即可查看。主要 查看预测风速和实发功率是曲线，绿色曲线为预测风速，红色曲线为实际风 速，实际风速默认为风机的平均风速与预测风速进行对比，在数据源选择项 也可以选择测风塔风速。
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3、测风塔电台
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1、设备介绍 应用服务器：运行数据采集软件，与风电场风电综合管
理终端通信采集风机、测风塔、风电场功率、数值天气预 报、风电场本地风功率预测结果等数据。
数据处理服务器：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。
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3、短期（日前）、超短期（实时）月报表查询、导出 在左侧菜单键中依次打开“报表管理--月报表--短期月报表”和“超短期月报
表”，可以根据“起始时间”和“结束时间”来决定查询范围，可以点击 “导出”按钮，数据导出生成表格。
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4、预测风速、测风塔实际风速、电场风速查询及导出
具体操作方案如如图?开始cmdping1014549?现在我场实时上传功率从在弊端因为实时功率是从远动工作站采集我场远动工作站双主风功率实时功率只接入2远动1远动未接入当2远动故障或检修时从在风功率实时功率无数据上传调度page353获取气象资源与服务器连接告警异常?如果提示警告获取气象资源异常失败请查看外网或气象服务器状态请首先查看气象服e 5
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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%。