风电功率预测综述(成品)
电力系统中的风电功率预测模型
电力系统中的风电功率预测模型一、引言电力系统是现代社会的重要基础设施之一，风电作为可再生能源的重要组成部分，具有环保、可持续等特点。
然而，风能的不稳定性和变化性给电力系统的运行带来了一定的挑战。
因此，准确预测风电功率对电力系统的规划、运行和调度具有重要意义。
本文将介绍电力系统中的风电功率预测模型。
二、数据预处理在建立风电功率预测模型之前，首先需要对数据进行预处理。
由于风力的不稳定性，风速、风向和风能之间存在一定的关联关系。
因此，需要采集历史风速、风向和风能数据，并进行清洗、对齐和归一化处理，以便用于后续建模。
三、基于统计方法的预测模型基于统计方法的预测模型是最常见的风电功率预测方法之一。
其中，基于时间序列分析的模型是较为常用的方法之一。
该方法使用历史风电功率数据，并结合多种统计技术和算法，通过拟合历史数据的趋势和周期性，来预测未来一段时间内的风电功率。
常用的时间序列分析方法包括ARIMA模型、回归模型等。
四、基于人工智能的预测模型近年来，随着人工智能技术的迅速发展，基于人工智能的风电功率预测模型也得到了广泛的研究和应用。
其中，基于神经网络的模型是较为常见的方法之一。
该方法通过建立多层神经网络，将历史风电功率数据作为输入，通过网络的训练和学习，得到一个能够较为准确预测未来风电功率的模型。
此外，还可以利用支持向量机、遗传算法等人工智能技术进行风电功率预测。
五、模型评估与改进模型的评估是模型建立的一个重要环节，它可以评估模型的预测能力和准确性。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
在评估模型的基础上，可以对模型进行改进。
例如，可以引入外部因素（如天气状况、季节变化等）来改进预测模型的准确性，也可以通过提高数据质量和模型参数调整等方法来改进模型的性能。
六、模型应用与展望风电功率预测模型在电力系统中具有广泛的应用前景。
它可以为电力系统提供可靠的风电功率预测结果，为电力系统的运行和调度提供决策支持，同时也可以为电力市场的交易和电价的制定提供参考。
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
风功率预测 标准
风功率预测标准摘要：1.风功率预测的背景和意义2.风功率预测的主要方法3.风功率预测的标准及其作用4.我国风功率预测标准的发展现状5.风功率预测标准对行业发展的影响6.未来风功率预测标准的发展趋势与建议正文：风功率预测是可再生能源领域中的一项关键技术，对于风电场的规划、设计、建设和运行具有重要意义。
通过科学合理地预测风功率，可以降低风电投资风险，提高风电发电效率，促进风电产业的健康发展。
风功率预测的主要方法包括经验预测法、物理模型预测法和统计预测法等。
经验预测法主要是基于历史数据建立风功率预测模型，对于短期预测具有较好的效果；物理模型预测法通过模拟大气运动过程来预测风功率，适用于中长期预测；统计预测法则是结合多种气象参数进行预测，具有一定的通用性。
风功率预测标准是对预测方法、技术要求、性能评价等方面的规范。
它可以为风功率预测提供参考依据，指导风电企业和研究机构开展预测工作。
风功率预测标准的主要内容包括预测方法、数据质量、预测模型评估等方面。
我国风功率预测标准在近年来取得了显著的进展。
国家能源局、中国气象局等部门联合发布了《风电功率预测技术规范》等行业标准，对风功率预测的方法、数据要求、模型评估等方面进行了详细规定。
这些标准的实施对于提高我国风电功率预测的准确性和可靠性起到了积极作用。
风功率预测标准对风电产业的发展具有深远影响。
一方面，标准可以引导风电企业采用科学的预测方法和技术，提高预测准确性和可靠性，降低投资风险。
另一方面，标准有助于风电产业形成统一的技术规范，推动产业技术进步和市场拓展。
未来风功率预测标准的发展趋势将更加注重预测技术的创新和实用性。
在现有方法的基础上，不断探索新的预测方法和技术，提高预测精度和可靠性。
此外，国际标准的对接与合作也将成为风功率预测标准发展的重要方向。
综上所述，风功率预测标准在风电产业发展中具有重要地位和作用。
风电场风电功率预测系统介绍
于２ ０ １ ０ 年 ４月通过专家验收 ，华北 电力大学研发的 风电功率预测系统也于 ２ ０ １ ０年 ７月通过专家验收。
收稿 Ｅ ｔ 期 ：２ ０ １ ２— ０ ８— ０ ３
７ ２
率预测系统功能规范 （ 试行 ） 》 的各项要 求 ，需要 建设 以下几方 面内容 即风电功率预测系统 的构成 ：
2012080372中国电科院是国内最早从事风电功率预测技术研究的单位已成功开发出国内首套具有自主知识产权的风电功率预测系统开发出基于人工神经网络支持向量机等统计方法的风电功率预测模型基于线性化和计算流体力学cfd的物理方法预测模型针对统计方法需要历史数据和物理方法受基础资料影响等不利因素开发出了统计方法一物理方法混合预测模型掌握了适合中国国情的风电功率预测建模技术
自动气象站 （ 也称遥测 站） 、信息传输 通道 、中心
站 以及 系统 软件 。
量平均值 。 （ ５ ）风 向区域 ：所记录的风向都是某一风速在 该 区域的瞬时采样值。风向区域分 １ ６等分时 ，每个
扇 形 区域 含 ２ ２ ． ５ 。 ；也可 以采 用多少 度来 表示 风 向 。
利 于风 电产业 的 良性发 展 。
基于线性化和计算流体力学 （ Ｃ Ｆ Ｄ ） 的物理方法预 测 模 型 ，针 对统 计方 法 需 要 历 史 数据 和物 理 方 法受 基础资料影响等不利因素，开发出了统计方法 一 物 理方法混合预测模型 ，掌握 了适合 中国国情 的风电 功率预测建模技术 。 自２ ０ ０ ８年 １ １ 月首套 中国电科 院风 电功 率预测 系统 在 吉林 省 电 网投 运 以来 ，至 今
应 用该 系统 的省 级 电 网达 １ １ 个 ，总 预测 风 电场数超
短期风电功率的预测方法
短期风电功率的预测方法短期风电功率预测是指对未来1-48小时内的风速变化进行预测，并从中推导出未来的风电功率。
在风电发电方面，预测未来的风电功率具有重要意义，这有助于降低风电发电的成本，优化风电发电的规划，增强风电系统的运行效率。
以下是短期风电功率预测的几种常用方法。
1.统计学方法先将历史气象数据和风电功率数据表格化，再进行数据处理和分析。
通过建立一个统计模型来预测未来的风速，并通过这个模型得到未来的风能利用率和风电功率。
2.神经网络方法神经网络是一种模拟大脑的计算方法，该方法可以处理大量数据，发现数据中的未知关系，进而进行预测。
首先，通过历史气象数据和风电功率数据训练神经网络的参数，然后将训练好的神经网络应用于新的预测场景。
3.时间序列方法时间序列法是一种通过观察历史数据来进行未来预测的方法。
首先将历史数据统计分析，得到趋势、季节性等信息。
然后建立数学模型进行预测。
例如，可以使用ARMA模型，预测未来的风速。
4.物理模型方法这种方法是基于风能转换的物理原理进行预测的。
先将历史数据与风机性能和气象条件相关的物理模型相结合，再运用一些经验公式和气象学规律，建立预测模型。
最终，计算模型可以给出未来1-48小时的风能利用率和风电功率。
短期风电功率预测方法的选择取决于多种因素，如该地区风电系统的规模、历史数据可靠程度、气象条件等。
对于较小规模的风电系统，统计学方法和时间序列方法是最适合的预测方法。
但是针对以太阳能和风能资源为主的多元可再生能源电力系统，结合多模型综合预测可能更加完善，同时可以包括多个子模型的结果，以提高预测精度。
无论选用哪种方法，关键是要收集足够可靠的历史数据，建立准确的预测模型，以确保风电系统在未来的发电中能够更有效率、高效稳定。
风电功率预测问题
第一页答卷编号：论文题目：风电功率预测问题指导教师：参赛学校：报名序号：第二页答卷编号：风电功率预测问题摘 要风电功率预测有利于电力系统调度部门及时调整调度计划，从而有效地减轻风电对整个电网的影响，提高风电功率。
本文采用了自回归移动平均法、卡尔曼滤波预测算法和指数平滑法，对风电功率进行了实时预测，并对预测结果进行误差分析。
针对问题一，采用自回归移动平均法、卡尔曼滤波预测算法和指数平滑法分别建立了时间序列模型、卡尔曼滤波模型和指数平滑模型。
实时预测了A P 、B P 、C P 、D P 和4P 及58P 的风电功率，得到了实时预测误差以及均方根误差，并分析了三种方法的准确性。
使用自回归移动平均法能比较精确的预测风电功率。
针对问题二，得到了单台风电机组以及多机总功率的相对误差，分析了风电机组的汇聚对于预测结果误差的影响。
多风电机组的汇聚会改变风电功率波动的属性，从而对预测结果产生较大的影响。
针对问题三，分析了影响风电功率实时预测精度的因素，通过BP 网络神经方法构建了具有更高精度的预测方法，对误差进行分析说明了该方法的有效性。
最后，分析论证了阻碍预测精度的主要因素，如风速、风向、气温等。
并说明了预测精度不能无限提高。
关键词：风电功率预测 时间序列 指数平滑法 卡尔曼滤波法一、问题重述1.1问题背景随着我国经济的迅速发展，能源的消耗日益增加，同时常规能源的利用对我们的环境造成了严重的影响。
所以，发展可再生能源迫在眉睫。
风电是目前可再生能源中唯一可大规模开发利用的洁净能源。
能源问题，至关重要，举世瞩目。
它是工业的血液，生活的必需。
风能与其他能源相比，有其明显的优点：蕴量巨大、可以再生、分布广泛、没有污染。
风能和阳光一样，是取之不尽、用之不竭的再生能源；风力发电没有燃料问题，不会产生辐射或二氧化碳公害，也不会产生辐射或空气污染；而且从经济的角度讲，风力仪器比太阳能仪器要便宜九成多。
中国风能储量很大、分布面广，甚至比水能还要丰富。
风功率预测三种模型
风电功率预测问题摘要风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。
日前预测是预测明日24小时96个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
对于问题一我们建立了3个模型：1、时间序列模型即指数平滑模型2、拟合回归模型3、神经元预测模型即BP模型。
针对这3种模型，根据相对误差的大小和准确度的大小判断来确定优先选择哪个模型。
对于问题二，在第一问的基础上对相关模型进行了比较，分析，做出了预期。
对于问题三，在第一问的基础上，对相关的模型进行了改善，使其预测的更加准确。
关键词：风功率实时预测 BP网络神经 matlab 时间序列问题的重述一、背景知识1、风功率预测概况风功率预测是指风电场风力发电机发电功率预测。
风电场是利用在某个通过预测的坐标范围内，几座或者更换多的经过科学测算，按照合理距离安装的风力发电机，利用可控范围内的风能所产生的电力来实现运行供电。
由于风是大气压力差引起的空气流动所产生的，风向和风力的大小时刻时刻都在变化。
因而，风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。
这些特点所导致的风电场功率波动，会对地区电网整体运行产生影响，进而会影响到整个地区总网内的电压稳定。
因此，当风力发电场，特别是大容量风力发电场接入电网时，就会给整个电力系统的安全、稳定运行带来一定的隐患。
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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风电功率预测综述
摘要：
Abstract
引言：
随着环境和能源问题日益突出，开发可再生清洁能源备受人们关注，风能已成为目前最具大规模商业化开发前景的可再生能源，风力发电是有效利用风能的主要途径，也是世界各国为实现能源和电力可持续发展的最佳选择。
自1990年以来，风力发电技术有了飞速的发展，在过去的10年之间，风电装机容量在全球范围内已翻了四番，从2002年的24.3GW 到今年预期的203.5GW[1]。
在电力系统中，功率平衡是通过连续不断的调整发电能力以及控制供电需求来实现的。
与热力发电相比，由于大自然风的波动特性，使得风电功率具有随机性以及不可控性等特点，因此，大规模风电并网对电力系统的平稳运行提出了更高的要求，当风电功率波动范围超过电力系统的平衡能力时，将会威胁电力系统的运行安全。
对风电功率的预测变得至关重要，功率预测技术有助于提前预判风电功率变化，从而使得电网可进行平稳调控，保证电力系统运行的安全性和经济性。
短期（从1小时至72小时不等）的风电功率预测技术将便于电网的合理调度，保证供电质量，为风电场的竞价提供保证；中期（从3天到7天不等）风电功率预测技术一般用于维护和调试风电场或电网其他部分；长期（以年为单位）风电功率预测技术主要用于风电场设计研究，进而预测风电场建成之后的年产电量。
风电功率预测的基本方法
以研究对象来分，风力发电的预测模型可以分为两种。
第一种为基于一系列风电历史数据分析的直接预测，此方法运用统计方法预测每小时的平均风速，或直接预测电力功率生产。
第二种是通过将数值天气预报（NWP）模型作为输入进行的间接预测，此方法使用事先已从气象风动力模型中派生出的变量（主要指一个小时内的平均风速以及风向）对风电功率进行预测。
按照采用的预测模型划分，风电功率预测一般被分为物理方法，统计方法，复合预测方法。
对于统计预测方法来讲，大量的历史时间序列数据是必不可少的，通常短期（3h至6h）的预测模型均是以统计学为基础的，较之物理模型有较高的精度，然而对于超过15个小时的预测来说，运用NWP方法更加准确。
表1给出了国际上领先的风电功率预测软件模型。
基于数值天气预报（NWP）的风电功率预测
NWP是指根据大气实际情况，设定一定的初值和边界条件，通过计算机程序作数值计算，求解描述天气演变过程的流体动力学和热力学的方程组，预测未来某个时段的大气运动状态和天气现象。
NWP模型的选择标准包括：地理位置，分辨率（包括空间和时间），预测尺度，以及要求的精确度等。
NWP模型通常有三个主要部分：动态的大气流所在中心，描述气象变化（例如流动和辐射）的物理方程式和信息采集的软件代码。
NWP模型对原始条件（例如温度等）是很敏感的，同时原始条件的确定以及对方程组的求解也是难度极大的。
在区域预测和中尺度水平的另一类NWP模型日益受人们关注，此模型重点用于研究某一地域的天气现象。
例如静态的ETA模型,HIRLAM模型和ALADIN模式以及MM5模型。
由于预测某个特定风电场的大气现象难度大且花费时间长，因此利用‘升尺度’的方法对该问题进行研究。
在升尺度方法中，来自特定区域多个风电
场功率输出的样本数据组成了参考数据，以参考数据的平均值对某个电场进行预测，此方法可以有效的降低预测误差。
NWP模型对于超过6小时的预测精度是很高的，但对于所有的NWP模型来讲，该模型下在每个预测的时间尺度上只产生单一的预测值，这被称为确定性的点预测，因此此模型对随机优化和风险评估的应用是有限的。
物理方法
物理预测方法是指根据NWP所预测出的气象数据以及风机周围的物理信息得到风电机组轮毂高度的风速和风向信息，既而利用已建立的风速与风电功率的统计模型得到风电功率预测。
物理预测模型的主要预测流程图如下：
物理预测模型不需要历史数据，但需要输入准确的NWP数据和风电场所在区域的详细物理信息，需要的参数较多，由于NWP隔几个小时才会公布一次，故物理预测方法更适合于6h 以上的短期和中期预测。
统计方法
统计方法是指采用一定的数学统计方法，在历史数据与风电功率之间建立一种映射关系，以此来对风电功率进行预测。
统计方法可分为两类：
一类是基于时序模型的预测方法。
该类方法通过寻找各历史数据在时序上的相关性来对风电功率进行预测，该方法也被称为“黑匣子”法。
常用的方法有卡尔曼滤波法，ARMA法，ARIMA法。
其中卡尔曼滤波法需要有限时间内的历史观测数据，运算简单，但只能用于线性过程，而且需要噪声信号绝对服从高斯分布;ARMA法只需知道风电场风速或功率时间序列即可建立预测模型，但需要大量的历史数据;ARIMA法是ARMA法的扩展，但在ARIMA 模型，需对历史数据进行差分得到所需的平稳数据。
另一类是基于人工智能类的模型预测方法，通常被称为“灰匣子”法。
常用的方法有人工神经网络方法(artificial neural networks，ANN)、蚁群优化法(particle swarm optimization，PSO)最近邻搜索(nearest neighbour search，NNS)、混合专家经验法(mixture of experts ME)、和支持向量机(supportvector machines，SVM)等。
其中人工神经网络方法的应用最为广泛，该方法具有自适应、自学习的特性，可解决复杂的数据处理，但存在训练速度慢的问题；SVM 模型相较其他模型具有较高的准确度，但最佳核变换函数及其相应的参数确定较为复杂，且需要大量的数据。
统计方法不需要考虑大气运动特性，只需要历史数据，它对于短期以及超短期的风电预测具有较高的准确度，但对于长时间的功率预测，精度往往很低。
整体来讲，此方法需要长期的测量数据和大量的数据处理工作以及额外训练。
复合方法
复合预测是指将多个不同的预测模型适当的组合起来，进而预测风电功率，所得结果的准确性通过检验所有模型成员变量的分布来进行评。
复合预测可以充分发挥各模型的优势，降低预测误差。
在进行复合预测时，当其成员的差异性极大时，预测值的不确定性将会变大；当其预测成员差异性较小时，预测的不确定性将变低。
基准的确定以及不确定性分析
由于风力发电的预测具有内在的不确定性，所以任何模型都必须要进行测试。
风力发电的检验是及其复杂的。
为了检验模型准确性，选取了被称为“天真算法”的持续方法作为衡量各模型准确性的标准。