风电场端功率预测系统技术协
中国短期风电功率预测技术现状与误差分析郝立杰
中国短期风电功率预测技术现状与误差分析郝立杰发布时间：2021-08-18T07:54:12.113Z 来源：《中国电业》（发电）》2021年第9期作者：郝立杰[导读] 随着经济和各行各业的快速发展，电力系统为实时平衡系统，电网调度运行的目标是保持发用电实时平衡。
风电出力主要受气候和环境因素的影响，随机变化的风速、风向导致风电场输出功率具有显著的随机性和波动性特征。
随机波动的风电大规模并入电网，给电网的安全、稳定运行带来了挑战。
对风电出力情况进行预测是应对上述问题的有效手段之一。
郝立杰大唐三门峡风力发电有限公司河南省三门峡市 472000摘要：随着经济和各行各业的快速发展，电力系统为实时平衡系统，电网调度运行的目标是保持发用电实时平衡。
风电出力主要受气候和环境因素的影响，随机变化的风速、风向导致风电场输出功率具有显著的随机性和波动性特征。
随机波动的风电大规模并入电网，给电网的安全、稳定运行带来了挑战。
对风电出力情况进行预测是应对上述问题的有效手段之一。
短期风电功率预测是以风电场环境因素、输出功率、风速、风向等数据建立功率预测模型，获得未来一段时间、逐时刻风电出力的技术。
短期风电功率预测可将随机波动的风电出力变为基本已知，是风电调度运行的基础，意义重大。
关键词：风力发电；短期功率预测；预测方法；误差特点；误差成因引言经济的迅猛发展促进了能源利用方式的变革，绿色能源逐渐兴起。
作为绿色的可再生能源，风力发电具有不可估量的商业化发展前景，对相关预测技术的研究也显得更加重要。
然而，风资源的随机性、波动性和间歇性，给电力系统的稳定运行带来了极大的困扰与挑战，传统的风电功率预测技术已不足以解决上述问题。
为此，亟需引入前沿的人工智能技术。
人工智能是计算机科学的一个分支，致力于研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。
近年来，与人工智能相关的机器学习、深度学习等技术的迅猛发展为高精度风电功率预测技术的研究和落地提供了新的思路，带来了新的发展机遇。
风电功率预测技术及数据传输分析
风电功率预测技术及数据传输分析摘要：文章对风电功率预测的两种预测模型的预测方法进行了详细分析，然后对数据采集传输的信息通道组织办法进行探讨，最后提出提高风功转化曲线的准确性方法。
关键词：风电；功率预测；数据采集传输风力发电作为电源，具有间歇性和难以调度的特性，风电场的功率输出具有很强的随机性，风电功率预测系统的目标是为风电的运行调度提供技术支撑，保障电力系统及风电场的安全、稳定、经济运行。
风电功率预测根据时间尺度分类主要是两种预测模型：短期预测和超短期预测。
1短期预测1.1系统功能短期风电功率预测系统能够实现对接入系统的所有风电场次日0-24 h的输出功率情况进行预测，预测点时间分辨率为15 min。
短期风电功率预测系统能够实现每天两次预测，预测结果将为电网次日调度计划的制定提供参考。
1.2技术路线在现有气象数值预报模式的基础上，再输入风电场测风塔观测资料，对风电场微观区域进行时空加密计算，得出满足风电场出力预测需求的风力预测结果，再根据风电场历史功率数据以及历史测风塔数据，经统计分析获得风电场的出力预测模型。
结合风力预测结果与出力预测模型便可获得风电场全场输出功率预测结果。
短期功率预测系统设计如下：①系统流程。
以资料同化系统ADAS为基础，通过INTERNET实时获取GFS 背景场，结合本地大量实时观测资料，重建中尺度区域模式所需的初始场。
在获得精细化客观分析场的基础上，调试中尺度区域模式WRF，构建风力预估数值预报系统。
业务化运行后，可将模式预报所得传送至后处理服务器，通过INTERNET向客户提供数据下载，并通过页面形式显示各气象要素场。
②资料同化。
本系统ADAS拟同化多种观测数据，主要包括探空观测和地面气象站观测等。
观测数据的解码和初步质量控制主要由Decoder模块完成。
③中尺度数值预报模式。
本系统拟采用WRF为基本框架，模式以ADAS提供的精细化客观分析场为初始场，分别在00 UTC、12 UTC（对应北京时间08时、20时）启动预报，预报时效为72 h。
风功率预测系统
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》
引自：风电功率预测功能规范
风功率预测系统功能规范
预测建模数据准备
➢ 风电场历史功率数据 ➢ 历史测风塔数据 ➢ 风电机组信息 ➢ 风电机组/风电场运行状态记录 ➢ 地形和粗糙度数据
风功率预测系统功能规范
数据采集与处理
➢ 数据采集范围
➢ 数据采集要求
➢ 数据的处理 • 所有数据存入数据库前应进行完整性及合理性检验，并对缺测和 异常数据进行补充和修正。 • 数据完整性检验应 • 缺测和异常数据处理
➢ 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% 。
风功率预测系统功能规范
性能要求
➢ 电网调度机构的风电功率预测系统应至少可扩容至200个风电场。 ➢ 风电功率预测单次计算时间应小于5min。 ➢ 单个风电场短期预测月均方根误差应小于20%，超短期预测第4h预测
风力发电系统中的风能评估和功率预测技巧
风力发电系统中的风能评估和功率预测技巧引言随着对可再生能源的需求不断增加，风力发电技术作为一种绿色、清洁的能源来源变得越来越受重视。
然而，风力发电系统的可靠性和效率直接依赖于对风能的准确评估和功率预测。
本文将介绍风力发电系统中的风能评估和功率预测技巧，以提高系统的性能和稳定性。
一、风能评估技巧1. 测风塔数据分析测风塔是风能评估的关键工具。
通过分析测风塔的数据，可以了解到每个时间段、每个高度的风速、风向和风能潜力。
为了得到准确的风能评估结果，需要采集足够长时间的数据并进行有效的统计分析。
2. 气象和地理条件考虑气象和地理条件对风能评估至关重要。
不同地理位置和气象条件下的风场特征具有很大差异，例如海岸地区的海风能量较高，而山区由于地形的复杂性会导致风能发散。
因此，在进行风能评估时，要充分考虑地理和气象条件，选择适合的风电场建设地点。
3. 数值模拟和模型预测数值模拟和模型预测是对风能进行评估的一种常用方法。
通过建立适当的数学模型，结合气象数据和地形条件，可以预测未来某一特定区域的风能潜力。
这些模型通常基于流体动力学、微气象学和统计学原理，并需要准确的气象输入数据和地形参数。
二、功率预测技巧1. 历史数据分析通过对历史数据的分析，可以建立功率预测模型。
这些模型根据过去的风速、风向和风电机组发电功率之间的关系，预测未来的功率输出。
然而，历史数据的可靠性对预测的准确性至关重要，因此数据的质量和完整性需要得到保证。
2. 统计方法统计方法在风能功率预测中得到广泛应用。
通过收集大量的历史数据，并运用统计学原理和模型，可以预测未来某一时间段的平均功率、功率变化范围以及功率预测的可靠性。
常见的统计方法包括时间序列分析方法、人工神经网络和回归分析等。
3. 气象学模型气象学模型是大规模风电场预测功率的重要工具。
这些模型基于气象变量和地形条件，结合理论和观测数据，预测未来风能发电系统的输出。
使用气象学模型可以更准确地预测风电场的功率输出，而不仅仅依赖于历史数据。
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
风电功率预测技术综述
风电功率预测技术综述风电功率预测技术综述一、引言风能是一种清洁、可再生的能源，具有巨大的发展潜力。
在全球范围内，风电作为一种主要的可再生能源之一，正逐步取代传统的化石能源，成为国家能源结构调整的重要组成部分。
然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风电的可靠性和经济性往往受到限制。
因此，风电功率预测技术的研究与应用对于提高风电的可靠性和经济性具有重要的意义。
二、风电功率预测的意义风电功率预测是指利用各种预测技术，根据历史的风速、风向、气温等多种气象数据，对未来一段时间内的风电功率进行预测。
其主要意义如下：1. 优化发电计划：通过准确预测风电功率，可以优化发电计划，合理分配发电机组的运行时间，提高发电效率。
2. 提高系统可靠性：可靠的功率预测有助于系统调度和规划，减少电网中的波动，提高电网的可靠性和稳定性。
3. 经济效益：准确预测风电功率有助于电力企业进行风电发电计划和电力交易，避免因风电波动带来的经济损失。
4. 能源管理：通过预测风电功率，可以更好地进行能源管理，合理调度各种能源资源，提高能源利用效率。
三、风电功率预测技术的分类风电功率预测技术通常可以分为以下几种类型：1. 基于物理模型的预测方法：该方法主要基于风力发电机组的数学物理模型，通过建立风电机组的运行方程，结合气象数据进行预测。
这种方法预测精度较高，但对系统参数的准确性要求较高，且计算量较大。
2. 统计学方法：该方法主要基于历史风速数据进行统计分析，利用统计方法建立数学模型进行预测。
常见的统计学方法有回归分析、时间序列分析等，这种方法适用于长期功率预测，但对历史数据的质量要求较高。
3. 神经网络方法：该方法通过模拟人脑神经元之间的相互作用，建立多层神经网络模型，通过训练网络模型实现风电功率预测。
神经网络方法具有较强的非线性处理能力，适用于复杂的风电功率预测问题，但对网络结构的选择和训练数据的数量要求较高。
4. 混合模型方法：该方法综合利用多种预测技术，通过建立多层次、多尺度的模型，实现对风电功率的精确预测。
风电场功率预测系统的误差分析与改进策略
风电场功率预测系统的误差分析与改进策略简介：随着全球对可再生能源需求的不断增长，风电场的建设规模和数量也在迅猛增长。
然而，在风电场的运营过程中，准确预测风电机组的功率输出仍然是一个具有挑战性的任务。
功率预测的准确性直接影响风电厂的运行效率和能源利用率，因此对风电场功率预测系统进行误差分析和改进成为一项重要工作。
一、风电场功率预测误差分析1. 数据质量和采集：误差分析的第一步是对采集的数据进行质量评估。
风电场功率预测系统通常依赖于风速、风向、温度等气象数据，高质量的气象数据对于提高预测精度至关重要。
因此，对于数据采集设备的正确配置和维护是非常重要的。
2. 预测模型选择：常用的风电场功率预测模型包括统计模型、物理模型和混合模型。
统计模型通常基于历史数据进行预测，而物理模型则基于物理原理建立模型。
误差分析的过程中需要对于不同模型的适用性进行评估，确定最合适的预测模型。
3. 模型参数调整：在选择了适当的预测模型后，模型参数的选择对于预测准确性起着重要作用。
通过对历史数据的分析和模型训练，可以对模型参数进行调整。
4. 跨时段误差分析：一般来说，功率预测系统的误差在短期（几小时内）内较小，但随着时间的增长，误差会积累并逐渐增大。
因此，进行跨时段的误差分析，找出误差叠加的原因，并针对性地进行改进是必要的。
二、改进策略1. 数据处理和质量控制：通过数据处理和质量控制，提高风速、风向、温度等气象数据的准确性。
对于漂移现象，可以使用滤波、插值等方法进行数据的修正和补充。
2. 模型融合：建立一个强大的预测模型需要综合多种模型的优点。
通过模型融合的方法，将不同模型的预测结果进行综合，提高预测的准确性。
3. 参数优化：根据历史数据和预测结果，对模型参数进行优化，使得模型能够更好地适应不同的工况和环境条件。
可以通过遗传算法、粒子群算法等优化方法来搜索最优参数。
4. 引入机器学习算法：近年来，机器学习算法在功率预测领域取得了显著的进展。
风电场风功率预测系统升级改造技术协议
华能靖边风电场风功率预测系统更换硬件设备技术协议买方：卖方：设计方：2019年5月目录1总则 (3)1.1引言 (3)1.2乙方职责 (3)1.3甲方职责 (3)2技术规范 (4)2.1技术标准 (4)2.2设计原则 (4)2.3建设内容............................................................................................... 错误！未定义书签。
2.4软件系统功能 (5)2.4.1数值天气预报 (5)2.4.2功率预测功能 (5)2.4.3界面展示功能 (6)2.4.4统计分析功能 (7)2.4.5数据上报功能 (7)2.4.6数据报表功能 (7)3试验 (7)3.1试验要求 (7)3.2电气性能试验 (7)3.3现场试验 (8)4质量保证以及售后服务 (8)4.1质量保证 (8)4.2售后服务 (8)5供货范围及进度 (8)5.1系统配置清单 (8)5.2工程进度 (9)1总则1.1引言1)本技术协议适用于华能靖边风电场风功率预测系统更换硬件设备的提出的技术规范要求和说明，它包括技术指标、供货范围、功能要求、可靠性等方面的技术要求、验收要求以及供货、质保、售后服务等要求。
2)本技术协议经买、卖双方确认后作为订货合同的技术附件，与合同正文具有同等效力。
3)本技术协议书未尽事宜，由买、卖双方协商解决。
1.2乙方职责1)提供设备清单内所有设备的说明书及相关资料。
2)提供系统安装、使用的说明书。
3)提供图纸以及合同规定的其它资料。
4)提供设备管理和运行所需有关资料。
5)所提供设备应发运到规定的目的地。
6)现场服务：风电功率预测系统的设计、制造、安装、调试、培训。
7)提供与现有的电网系统联接、调试。
8)如标准、规范与本技术协议的技术规范有明显的冲突，则乙方应在制造设备前，用书面形式将冲突和解决办法告知甲方，并经甲方确认后，才能进行设备制造。
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大唐突泉老爷岭风电场
一期49.5MW工程
风电功率预测软件技术协议
需方：大唐河北发电有限公司风电项目筹建处供方：东润环能（北京）科技有限公司
设计院：黑龙江华珠电力勘察设计有限公司
年月日
一、建设目标
与常规电源发电不同，风电场输出功率依赖天气条件，具有波动性和间歇性的特点。
大量风电接入电网对电网的运行调度将带来较大的影响。
对风电场输出功率进行预测，把风电功率纳入电网的调度计划是保证电网稳定经济运行的重要措施之一，预测结果对于调度部门安排系统的发电计划、保证电力系统的安全稳定运行、降低备用容量和运行成本以及对电力市场进行有效的管理等都具有重要意义，同时风电场可根据预测结果合理安排检修计划以提高经济效益。
风电场端风电功率预测系统主要包括短期预测（全天预测）和超短期预测（0-4小时预测）两部分：短期预测每天发布一次预测结果，预测风电场第二日24小时的功率，时间分辨率为15min；超短期预测每15分钟执行一次，预测风电场未来4小时的功率，动态修正预测结果。
另外，该系统能够提供数据统计、异常数据自动检测、预测误差统计、报表生成等多项功能，并可向调度部门自动上报规定的预测曲线。
二、项目要求
2.1总体要求
1)在系统设计时，应坚持标准化和开放性原则，选择符合开放性和国际标
准化的产品和技术，选择开放性技术平台和软件架构，遵循统一的标准
和规范。
数据库系统采用标准数据接口，具有与其它信息系统进行数据
交换和共享的能力。
2)系统应在充分考虑风电场实际需求的前提下，把数据的安全、实时问题
放到首位，做到安全实用，准确及时。
3)系统所采取的技术要求先进，符合国家电网相关技术规范的要求。
4)系统流程合理，界面友好美观。
5)网络结构和安全防护方案满足二次系统安全防护及并网调度通讯中心
规定的要求。
2.2技术要求
1)预测系统软件基于B/S结构，采用Java语言开发，可以根据具体的需要
采用Windows操作系统平台和Unix/Linux操作系统平台。
2)预测系统应与风电场监控系统和调度机构调度支持系统具有很好的协
调性，具备良好的接口。
3)系统具有方便灵活的查询、统计以及图表展示功能。
4)软件适应IE6.0以上运行平台。
5)系统文档准确、详细。
系统文档必须直观、准确描述系统，对功能架构、
业务流程等信息准确细致描述，为系统日常应用和二次开发提供准确的
依据。
2.3功能要求
风电场端风电功率预测系统按预测类型主要分为短期预测（天前预测）和超短期预测两部分，为调度部门制订次日发电计划和合理调度风电提供依据，同时为机组检修计划的安排提供依据。
2.3.1 时间要求
短期预测主要用于调度机构次日发电计划的制订及风电场端机组检修计划的安排，根据短期风电功率预测系统的工作原理及电网调度部门制订次日发电计划的具体要求，短期风电功率预测系统的时间参数要求应为：
●每天8:00或14:00预测次日0-24时风电输出功率。
●时间分辨率为15分钟。
●每周五滚动预测未来三天的风电输出功率（不包括节假日）。
●节假日期间，在放假前一天提供未来节假期间的风电输出功率。
超短期预测主要为实时调度提供依据，考虑发电调度的时间要求，动态更新功率预测结果，提供更高精度的预测结果。
超短期功率预测的时间参数要求应为：
●滚动预测未来4小时的风电输出功率，每15分钟更新一次。
●时间分辨率为15分钟。
2.3.2空间要求
在电网调度时，将一个风电场看作一个整体进行调度，不需要单台机组的预测功率，只需要预测整个风电场的功率。
因此系统的空间参数要求为：以风电场为单位统一预测。
2.3.3 界面要求
1)展示界面
●支持风电场实时出力监测，以地图的形式显示风电场内风电机组的分布。
●可同时显示系统预测曲线、实际功率曲线。
实际功率曲线需实时更新，
更新周期不应超过5分钟。
●支持不同时刻预测结果的同步显示。
●支持数值天气预报数据、测风塔数据、实际功率、预测功率的对比，提
供图形、表格等多种可视化手段。
●支持时间序列图、风向玫瑰图、风廓线以及气温、气压、湿度变化曲线
等气象图表对测风塔数据和数值天气预报数据进行展示。
2)操作界面
●支持预测曲线的人工修改。
●具备开机容量设臵、调度限电设臵及查询页面。
●支持异常数据定义的设臵，支持异常数据以特殊标识显示。
●具备系统用户添加和管理功能，支持用户级别和权限设臵，至少应包括
系统管理员、运行操作人员、浏览用户等不同级别的用户权限。
3)统计查询界面
●支持风电场基本信息的查询，风电场基本信息应包括装机容量、风电机
组类型、风电机组台数、接入变电站名称及开发商等。
●支持多预测结果的误差统计，提供表格、曲线、直方图等多种展示手段。
4)其他要求
●具备系统运行状态监视页面，实时显示系统运行状态。
●所有的表格、曲线可同时支持打印输出和电子表格输出。
三、供货范围
表一：EC风侧系统（风电场功率预测系统硬件）供货范围
表二：风能实时监测系统供货范围
四、项目开发进度
风电功率预测系统应在基础资料具备的情况下20天内完成预测模型构建并到现场进行安装调试，安装调试应在7日内完成。
五、乙方提供的技术文档
为用户使用方便，乙方应提供用户手册；
在系统验收时乙方应提供系统开发与维护文档，至少应包括以下几种：
1)风电功率预测系统操作手册6套
2)风电功率预测系统维护手册6套
六、技术培训和售后服务
1)在协议履行过程中，乙方负责免费为甲方培训系统管理和维护人员2名。
2)在协议履行过程中，乙方负责免费对甲方应用系统的使用人员进行现场
培训，达到能够正常使用。
3)在系统工程经甲方正式验收合格后，质保期12个月。
4)在系统出现甲方无法处理的问题时，乙方必须在甲方发出请求之后72
小时内进行解决。
5)在甲方服务器及操作系统更改升级时，乙方无偿为甲方提供技术支持，
并保证系统正常运行。
七、协议的变更、修改和中止
1)本协议已经生效，双方均不可擅自对本协议内容作任何修改。
但任何一
方都可以对协议内容以书面形式提出变更、修改、取消和补充建议。
该
项建议应以书面形式通知对方，经双方签字确认方能生效。
2)如果乙方有违反或拒绝执行本协议规定的行为时，需方以书面形
式通知供方，乙方接通知后应立即做出修正。
如得不到及时纠正，需方
有中止协议的权利。
发生的经济损失由供方负责。
以下无正文。
签字页
甲方：大唐河北发电有限公司风电项目筹建处
（盖章）
法定代表人/委托代理人：（签名）
年月日
乙方：东润环能（北京）科技有限公司
（盖章）
法定代表人/委托代理人：（签名）
年月日
设计方：黑龙江华珠电力勘察设计有限公司
（盖章）
法定代表人/委托代理人：（签名）
年月日。