风电功率预测不确定性及电力系统经济调度
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
风电接入对电力系统的影响及控制措施
风电接入对电力系统的影响及控制措施发表时间：2017-12-12T09:32:02.600Z 来源：《电力设备》2017年第23期作者：葛余丰[导读] 摘要：新能源的开发利用是我国电力工业的发展方向。
（国网江苏省电力公司盐城市大丰区供电公司 224100）摘要：新能源的开发利用是我国电力工业的发展方向。
风电作为一种新型能源正在迅速发展过程中。
我国的风电厂的规模在不断扩大，风电接入是必然的趋势。
关键词：风电；接入；特点；影响；措施1.前言风电接入对于传统的电网运行有一定的影响，特别是对电能的质量和安全稳定提出了严峻的考研。
如何降低风电接入的影响，保证电网的正常运行是我们要探讨的内容。
2.风力发电的特点及现状近年来，我国风力发电蓬勃发展，截至2016年我国风电累计并网装机3107万千瓦，装机规模居全球第二，全年发电量501亿千瓦时。
风电建设呈现以下特点：2.1风电总装机容量快速增长，风电在电网中所占比重不断增加。
2.2单个风电场装机容量不断增加。
2.3风电场接入电网的电压等级更高。
2.4风电机组的种类不断增多，风电机组单机容量不断增大。
由于风能具有随机性、间歇性、不稳定性的特点,当风电装机容量占总电网容量的比例较大时会对电网的稳定和安全运行带来冲击，对电力系统造成的影响不容忽视。
3.决定风电影响程度的因素决定风电对电力系统影响程度的因素主要有三个方面的内容。
首先是渗透率。
风电的影响程度与渗透率成正比。
其次是电源特性。
通常在机组中水电电源和燃气电源是使用较为广泛的两种电源。
这两种电源在调频能力上较强，能够在一定程度上消除风电对电力系统的影响。
最后是负荷特性。
负荷的结构、层次、分布和负荷量的大小都会对风电的接人效果产生影响。
4.对电力系统稳定性的影响4.1对电网调频调峰的影响大规模风力发电接入电网运行在多方面影响着电力系统。
由于传统配电网中的功率方向总是由配电变压器流向用户,接入风电后,功率可能对变压器原有流向相反,这给电力系统的设计带来相当大的困难。
考虑电力负荷不确定性的电力系统稳定性分析
考虑电力负荷不确定性的电力系统稳定性分析电力负荷的不确定性是电力系统稳定性分析中一个重要的考虑因素。
在现代电力系统中，随着电力负荷的增加和新能源资源的不断加入，负荷变化的不确定性愈发突出。
因此，电力系统稳定性分析要充分考虑这种负荷不确定性，并采取相应的措施来应对。
1. 负荷预测模型负荷不确定性的分析首先需要建立准确可靠的负荷预测模型。
传统方法使用历史负荷数据进行统计和分析，但由于负荷的非线性和随机性，历史数据可能无法完全反映未来负荷的变化。
因此，现代的负荷预测模型应结合机器学习、人工智能等先进技术，利用多源数据进行建模，提高预测的精度和准确性。
2. 不确定性分析方法电力系统稳定性分析需要考虑到负荷变化引起的不确定性。
常见的不确定性分析方法包括概率分析和风险分析。
概率分析主要利用概率统计方法，对负荷变化进行概率建模和分析，得到系统各种状态的概率分布，用来评估系统的可靠性和稳定性。
风险分析则更加注重对不确定性情况下的系统脆弱性和灾变概率的评估，以便采取相应的措施减小风险。
3. 控制策略和调度优化考虑到负荷不确定性，电力系统的控制策略和调度优化需要更加灵活和智能化。
传统的稳定控制方法主要基于确定性稳定性分析，但这种方法无法应对负荷变化的不确定性。
因此，基于概率稳定性分析的控制策略和调度优化方法应运而生。
通过考虑负荷的概率分布和风险指标，可制定相应的机组出力和调度策略，以提高电力系统的稳定性和经济性。
4. 新能源资源的集成随着新能源资源的快速发展，在电力系统中大规模集成可再生能源已成为趋势。
然而，新能源的随机性和不确定性给电力系统的稳定性带来了新的挑战。
因此，在考虑电力系统稳定性时，必须充分考虑新能源并采取相应的措施。
这包括建立新能源发电的概率模型，制定合理的功率预测方法，并结合传统的调度和控制策略进行优化。
综上所述，考虑电力负荷不确定性的电力系统稳定性分析是现代电力系统运行和规划中必须重视的问题。
通过建立准确的负荷预测模型、采用合适的不确定性分析方法、制定灵活的控制策略和调度优化以及积极应对新能源集成的挑战，可以提高电力系统的稳定性和可靠性，实现电力系统的可持续发展。
《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文
《风电功率预测关键技术及应用综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展，风电作为清洁、可再生的能源形式，越来越受到各国的重视。
风电功率预测作为风电并网运行和优化调度的重要环节，对提升风电利用率、保障电力系统安全稳定运行具有举足轻重的地位。
本文将对风电功率预测的关键技术及应用进行综述。
二、风电功率预测的意义与重要性风电功率预测是实现风电资源有效利用和电网安全运行的关键环节。
它不仅能够为电力系统调度提供有力支持，还能够优化资源配置，提高风电并网后电力系统的经济性和可靠性。
因此，准确、及时地预测风电功率对电网的安全、稳定和经济运行具有重要意义。
三、风电功率预测的关键技术（一）历史数据驱动型模型历史数据驱动型模型是利用历史数据和统计方法进行风电功率预测的模型。
这类模型主要包括时间序列分析模型、回归分析模型等。
通过分析历史数据中的规律和趋势，可以预测未来风电功率的变化趋势。
（二）物理过程驱动型模型物理过程驱动型模型主要是根据风电机组的工作原理和风的物理特性，结合大气参数和环境条件等影响因素，进行风电功率的预测。
该类模型具有较强的物理基础，对预测结果具有一定的可信度。
（三）机器学习算法模型机器学习算法模型在风电功率预测中发挥着重要作用。
这类模型能够从海量数据中学习规律，进而实现对未来风电功率的准确预测。
常用的机器学习算法包括神经网络、支持向量机等。
四、关键技术的实际应用与效果分析（一）实际应用案例国内外许多风电场和电力公司已采用风电功率预测技术，取得了显著的成效。
如某些风电场采用物理过程驱动型模型和机器学习算法相结合的方式，提高了预测的准确性和稳定性；某些电力公司则采用大数据分析技术对历史数据进行深度挖掘和分析，优化了电力系统的调度策略。
（二）效果分析通过实际应用，风电功率预测技术不仅提高了风电的利用率和电力系统的经济性，还为电网的安全稳定运行提供了有力保障。
同时，随着技术的不断进步和算法的不断优化，风电功率预测的准确性和稳定性也在逐步提高。
新能源功率预测技术原理及其作用
新能源功率预测技术原理及其作用 随着新能源深度融入电力系统，对新能源生成的功率需要更加准确、可靠的预测。新能源功率预测技术主要是通过对各种影响因素进行建模，来对未来新能源功率进行预测，并提供参考依据。新能源功率预测技术的目的在于降低风电、光伏等新能源对电网的不确定性，提高电网的可靠性、经济性和安全性。
新能源功率预测技术的原理是利用大量的历史数据、天气气象数据以及各种场站信息进行建模。如在风力发电环节中，风机所受的风速和风向是影响功率的主要因素，因此需要收集历史风速数据和风向数据，建立风力与功率关系模型，同时考虑温度、湿度等其他影响因素。在光伏发电方面，由于天气、云量等因素影响较大，需要收集历史气象数据，建立光伏与功率关系模型。
（1）提高电力系统的可靠性 新能源预测技术可以提高电力系统的可靠性。通过对新能源发电的功率预测，可以提前调整电网负荷，避免电压降低、电压跳闸、电压失调等问题的发生。同时，也可以避免新能源功率跃变带来的电网压力剧增，减轻电力系统的负荷压力，从而提高系统的可靠性。
（2）降低系统的运行成本 新能源预测技术可以降低电力系统的运行成本。首先，通过新能源功率的准确预测，可以避免系统过载，从而减少停电、事故等不良后果。其次，新能源的预测可以帮助电力系统避免过早地调度火力发电，降低煤炭、燃气等传统能源的消耗，减少燃料成本。最后，新能源的预测可以帮助电力系统做出合理的运行计划，避免因过度调节而带来的额外成本。
（3）促进新能源的开发和利用 新能源预测技术可以促进新能源的开发和利用。通过对未来新能源功率的预测，可以做出更加精细、合理的规划和布局，为新能源开发和利用提供参考依据。同时，新能源预测技术还可以为新能源市场的发展提供决策支持，为新能源的发展创造更加有利的市场环境。
总之，新能源功率预测技术是提高电力系统可靠性、降低运行成本以及促进新能源发展的重要手段，应受到越来越广泛的重视和应用。
风电功率预测系统的应用研究
风电功率预测系统的应用研究摘要：对风电场进行功率预测是风电大规模并网的必然要求,本文总结研究了风电功率预测系统的政策标准、技术要求、系统构成与预测方法,并对研究应用现状及未来发展趋势进行了探讨。
关键词：风电功率预测风电接入电网调度数值天气预报随着环境问题与能源短缺的现象在不断的严重,近些年在我国的风力发电得到了迅猛的发展。
然而对于电网的安全稳定运行来说,由于风电场输出的功率存在的特点(波动性、随机性、间歇性)和大规模的风电场的集中并网的因素,给其带来了巨大的挑战。
对风电场功率进行预测是增强风电接入能力、提高电网调峰水平、改善电力系统运行安全性与经济性的有效手段[1]。
风电功率预测是指风电场根据气象条件、统计规律等技术和手段,提前对一定运行时间内风电场发电有功功率进行分析预报,向电网调度机构提交预报结果,以提高风电场与电网协调运行的能力。
电网调度机构根据功率预测结果综合考虑系统运行要求,编制并下达风电场发电计划。
风电场执行发电调度计划曲线和调度指令,及时调整有功出力。
2011年6月,国家能源局出台《风电场功率预测预报管理暂行办法》,对风电场应用风电功率预测系统提出了明确要求,要求所有并网风电场均应建设风电功率预测系统和发电计划申报工作机制[2]。
1 技术要求为规范我国刚刚起步的风电功率预测技术,国家能源局和国家电网公司在2011年分别发布了《风电场功率预测预报管理暂行办法》和《风电功率预测功能规范》,对风电功率预测系统提出统一、详细的技术要求[2～3]。
1.1 性能要求风电功率预测分为日预报和实时预报两种方式。
日预报要求风电场每日向电网调度机构提交次日0时到24日每15分钟共96个时间节点的风电有功功率预测数据和开机容量。
实时预报要求风电场每15 min滚动上报未来15 min～4 min风电功率预测数据和实时风速等气象数据。
风电场发电预测预报考核指标为风电场发电预测准确率、合格率和上报率。
日预测曲线最大误差应不超过25%,实时预测误差不超过15%,全天预测结果的均方根误差小于20%,月可用率大于99%。
功率预测系统
短期风电功率预测
什么是短期风电功率预测? 当日预报：未来 72小时的风电场并网功率预测曲线。每 15 分钟一 个预报点，每天滚动预报一次。
超短期风功率预测
什么是超短期风电功率预测? 当前时刻预报： 从预报时刻至未 来 4 小时，电场并网功率预测曲线。 每 15 分钟一个预报点， 每15 分 钟滚动预报一次。
数据上报
短期上报
如果当前时间超过7:30，取当天上报 成功数据，否则取昨天上报数据，成 功数据条数>=3则正常，反之报警
超短期上报
取前一个15分
钟的上报成功
数据，如果有 理论功率上报
正常，反之报 如果当前时间超过
警
8:00，取当天上报成
功数据，否则取昨天
上报数据，成功数据
链路一：上报省调水新处 链路二：上报省调自动化
安全防护
进行网络隔离，规定 数据单向传输，过滤 并筛查数据。
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
3
功能篇
数据上报 实时监测
数据统计 预报
实时监测
测风塔实况
1#，2#测风塔实施数据， 10m，30m，50m，70m， 90m不同层高的风向、风 速，气温气压等的实时数据
全站、机头功率
全站功率以及150台所有机 组的单个机组功率均可采集 到，并可以Excle导出。
风廓图、风向玫瑰图
风廓图记录各层高一段时间 内的风速平均值 风向玫瑰图记录一段时间内 我厂的风向情况
风电功率预测的核心价值
核心价值
风电接入电力系统的调度现状与展望
结束语
２ ． １日 调聩 Ｅ 计戈 Ⅱ 。人工 日 请 百 诉 驰 蔓 副 定日 。 自 跋 电调 『 Ｊ ｆ ｊ 勺 重 要内 传统的调 度方 式已经不能满足风电 接人 后的电力系统， 日 内 发电计 划 容， 考虑 日前初组的运行、 备用、 检修等状况， 为满足负荷的基本要求及波 的加入 ， 在保证电网安全稳定的前提下 ， 可陕 速修正发电计划 ， 保证电力系 动 陛， 其间要充分考虑系统的安全 眭和经济 陛， 而预先合理调度安｛ ｊ ｆ 发 电 统隐定， 可以更好白 勺 】 南 映 风电并网后不确定 的调度问题。未来我国的调 机组的启停和出力 ， 进而合理的利用发电资源。 度模式将向电网调度自动化方向发展。 ２ ２自 拨 电 （ Ａ Ｇ ｃ ） 。自动发￣ ￣ ｜ （ Ａ Ｇ Ｃ Ｙ ｒ ＇ ｌ ｚ 为 二 的 参 考文献 自 动实现方式 ， 其 目的是通过调节发电机出力 ， 恢复区域电网负荷功率与 【 １ 】 陈之栩， 李丹， 梁吉等． 华北电网日内发电计划及 实时调度系统 电力系 发电功率之间的平衡。 为了满足发电厂没备、 用户设备和电力系统。 正常运 统 自 动化 ， ２ ０ １ １ ， ３ ５ （ １ ９ １ ： ５ ４ ＿ ５ ７ ． 行的需要 ， 必须根据各区域电力系统的特 电力系统中的大部分发电机 圈张伯明， 吴文传， 郑太一等硝 纳大规模风电的多时间尺度协调的有功调 组进行自动发电控制， 并依据各棚组本身的调节Ｉ 生ｆ ｉ 巳 及在电网中的地位分 度系 统 破州刀 电 力系 统自 动化， ２ ０ １ １ ， ３ ５ （ １ ） ： １ ＿ ６ 类进行控制 ， 自动地维持电力系统中发供电功率的平衡 ， 保证电力系统频 ｐ １ 李予州， 吴文传， 张伯明等． 多时间尺度协调的区域控制偏差超前控制方 率稳定。日 前调度计戈 ０ 和自动发电控制相结合的调度方式， 这２ 个时间尺 法 电网技术 ， ２ ０ ０ ９ ， ３ ３ ０ ） ： １ ５ ＿ ２ ４ 度跨度大、 调度模式较粗放 ， 无法适应大规模风电接 ＾后的电网调度。 主要
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风电功率预测不确定性及电力系统经济调度
风电功率预测不确定性及电力系统经济调度
摘要：随着清洁能源的发展，风电作为一种重要的可再生能源正快速发展。
然而，由于风能的不稳定性和难以预测性，风电的功率预测不确定性成为了电力系统调度的一个关键问题。
本文将深入探讨风电功率预测不确定性的原因，并介绍一些常用的计算方法。
同时，还将研究电力系统经济调度在面对风电功率预测不确定性时的应对策略。
一、引言
随着能源需求的增加和环境问题的日益突出，可再生能源得到了广泛关注和应用。
风能作为一种重要的可再生能源，具有资源丰富、清洁无污染、可再生等特点，被广泛应用于电力系统。
然而，由于风能的不稳定性和难以预测性，风电的功率预测不确定性成为了一个核心问题。
二、风电功率预测不确定性的原因
1. 气象因素：风力大小和风向的变化是影响风电功率的主要
因素。
气象条件的不确定性使得风电功率的预测难以准确，并且在短时间内可能有较大波动。
2. 噪声干扰：风电功率测量过程中可能会受到噪声干扰，从
而使得功率预测的精度下降。
3. 数据采集误差：风电场中的风力监测设备可能存在数据采
集误差，这也会导致功率预测的不确定性增加。
三、风电功率预测的计算方法
1. 时间序列方法：通过分析历史风电功率的时间序列数据，
利用统计学方法建立功率预测模型。
常用的方法有ARIMA模型、指数平滑法等。
2. 物理模型方法：基于气象和风能理论，建立风电功率与气象要素之间的物理模型。
这种方法需要大量实测数据和复杂的计算过程，但预测精度较高。
3. 基于机器学习的方法：通过对大数据集进行训练，利用机器学习算法构建预测模型。
例如，人工神经网络、支持向量机等算法可以用于风电功率预测。
四、电力系统经济调度的应对策略
1. 能源多元化：通过增加其他可再生能源的占比，减轻风电波动对电力系统的影响。
2. 容量调度：根据风电功率预测的不确定性，合理安排其他发电机组的运行状态，以保证电力系统的平衡供需。
3. 储能装置的应用：利用储能技术，储存风电的过剩能量，以备不时之需。
储能装置可以在风电功率不稳定时释放能量，保持电力系统的平稳运行。
4. 弹性电力需求管理：通过实施弹性电力需求管理政策，调整用户的用电行为，以适应风电功率波动。
五、总结与展望
风电功率预测不确定性是电力系统调度中的一个重要问题。
通过对风电功率的准确预测和电力系统经济调度的优化，可以实现风电资源的最大化利用。
未来，随着技术的进步和数据的积累，风电功率预测的准确性将进一步提高，电力系统的经济调度也将更加灵活高效。
六、
电力系统调度是保证电力系统安全、稳定和经济运行的重要环节。
风电作为一种不可控、波动性较强的可再生能源，对电力系统的经济调度提出了新的挑战。
风电功率的预测不确定
性是导致电力系统调度困难的主要原因之一。
为了解决这个问题，研究人员提出了多种方法和策略来提高风电功率的预测准确性和电力系统经济调度的效果。
首先，基于统计学的方法是最常见的风电功率预测方法之一。
这种方法基于历史数据和统计模型，通过分析风速、风向和风电场特性等气象要素，来预测风电功率。
这种方法的优点是简单易行，但其预测精度受限于历史数据的质量和数量。
其次，基于物理模型的方法是一种较为准确的风电功率预测方法。
这种方法基于对风场和风机的物理过程的理解和模拟，建立风电功率与气象要素之间的物理模型。
这种方法需要大量实测数据和复杂的计算过程，但预测精度较高。
此外，基于机器学习的方法也是一种有效的风电功率预测方法。
通过对大数据集进行训练，利用机器学习算法构建预测模型。
例如，人工神经网络、支持向量机等算法可以用于风电功率预测。
这种方法的优点是可以更好地处理非线性关系和复杂性，提高预测的精度。
在电力系统经济调度方面，为了应对风电功率波动对电力系统的影响，可以采取多种策略。
首先，能源多元化是一种重要的应对策略。
通过增加其他可再生能源的占比，减轻风电波动对电力系统的影响。
其次，容量调度可以根据风电功率预测的不确定性，合理安排其他发电机组的运行状态，以保证电力系统的平衡供需。
此外，储能装置的应用也是一种有效的策略。
利用储能技术，储存风电的过剩能量，以备不时之需。
储能装置可以在风电功率不稳定时释放能量，保持电力系统的平稳运行。
另外，弹性电力需求管理也是一种应对策略。
通过实施弹性电力需求管理政策，调整用户的用电行为，以适应风电功率波动。
总之，风电功率预测不确定性是电力系统调度中的一个重要问题。
通过对风电功率的准确预测和电力系统经济调度的优化，可以实现风电资源的最大化利用。
未来，随着技术的进步和数据的积累，风电功率预测的准确性将进一步提高，电力系统的经济调度也将更加灵活高效。
电力系统调度的研究还有很多待深入探索的问题，需要进一步研究和实践来完善和改进
风电功率预测在电力系统调度中起着至关重要的作用。
通过准确预测风电功率，可以帮助电力系统决策者制定合理的调度策略，以保证电力系统的平衡供需，提高系统的可靠性和经济性。
本文通过介绍量机等算法在风电功率预测中的应用以及电力系统调度中的多种应对策略，总结了风电功率预测不确定性对电力系统调度的影响以及解决方法。
首先，量机等算法对于风电功率预测具有很好的适用性。
相比传统的线性模型，量机等算法具有更好的处理非线性关系和复杂性的能力。
通过对历史风速、风向、温度等多个因素的分析，量机等算法可以建立更为准确的预测模型，提高预测的精度。
此外，随着技术的进步和数据的积累，风电功率预测的准确性还将进一步提高，为电力系统调度提供更为可靠的依据。
其次，在电力系统经济调度方面，采取多种策略可以有效应对风电功率波动对电力系统的影响。
能源多元化是一种重要的策略，通过增加其他可再生能源的占比，可以减轻风电波动对电力系统的影响。
例如，太阳能、水能等可再生能源可以与风能相互补充，提高整个电力系统的可靠性。
此外，容量调度也是一种有效的策略。
根据风电功率预测的不确定性，合理安排其他发电机组的运行状态，以保证电力系统的平衡供需。
储能装置的应用也可以帮助平衡风电功率的波动。
通过储存风电
的过剩能量，可以在风电功率不稳定时释放能量，保持电力系统的平稳运行。
此外，弹性电力需求管理也是一种应对策略。
通过调整用户的用电行为，可以适应风电功率的波动，帮助平衡电力系统的供需关系。
总之，风电功率预测不确定性是电力系统调度中的一个重要问题。
通过准确预测风电功率和优化电力系统的经济调度，可以实现风电资源的最大化利用。
未来，随着技术的进步和数据的积累，风电功率预测的准确性将进一步提高，电力系统的调度也将更加灵活高效。
然而，电力系统调度的研究还存在许多待深入探索的问题。
例如，如何进一步提高风电功率预测的准确性，如何优化电力系统的调度策略等都需要进一步研究和实践来完善和改进。
只有不断地进行研究和实践，才能更好地应对风电功率预测不确定性，提高电力系统的可靠性和经济性。