利用实时功率曲线优化风功率预测系统
风力发电场中的功率曲线优化
风力发电场中的功率曲线优化一、引言近年来，随着对可再生能源的需求不断增加，风力发电成为了一种备受关注的绿色能源。
然而，由于风能的不稳定性，风力发电场在发电过程中存在功率波动的问题。
为了提高风力发电场的效率和可靠性，对功率曲线进行优化成为了一个重要的研究领域。
本文将探讨风力发电场中的功率曲线优化。
二、风力发电场中的功率曲线风力发电机的功率曲线是指在不同风速条件下，机组输出的功率值与风速之间的关系曲线。
一般来说，风力发电机在风速较低或较高时，输出功率较低；而在一定的风速范围内，输出功率达到最大值。
根据不同的风力发电机型号和设计要求，功率曲线的形状、峰值功率和额定风速等参数可能会有所不同。
不同的功率曲线对风力发电场的产能和经济性有着直接的影响。
功率曲线过低或过高都会导致发电机无法充分发挥功率，并且在风速波动时容易出现频繁的切入和切出现象，进而造成机组寿命损耗和维护成本的增加。
因此，优化功率曲线成为了提高风力发电场效益的重要手段。
三、功率曲线优化方法1. 模型分析法模型分析法是一种基于风力发电机响应特性的功率曲线优化方法。
通过建立风力发电机的数学模型，结合气象数据和风机负载特性，可以得到不同工况下的功率曲线。
然后，利用优化算法寻找最优的参数组合，使得风力发电机在不同风速下取得最大的年发电量。
常用的优化算法包括遗传算法、粒子群算法等。
2. 灵敏度分析法灵敏度分析法是一种基于风力机输出功率与气象条件之间的关系的功率曲线优化方法。
通过对各种气象因素（如风速、风向、气温等）进行参数扰动分析，可以得到不同参数对功率曲线的影响程度。
然后，根据灵敏度分析的结果，调整气象因素或设计参数，使得风力发电机在给定的气象条件下取得最大的输出功率。
3. 控制策略优化法控制策略优化法是一种基于控制参数优化的功率曲线优化方法。
通过调整风机控制系统中的PID参数、控制器响应时间等参数，可以改变风机的控制策略，使其在不同风速下输出最大的功率。
风电场功率预测系统使用说明
第一章系统操作NRFM系统操作主要有三部分组成：人机界面、接口和数据库操作。
人机界面为客户端程序，是用来进行系统配置、功率预测展示、系统查询、报警查询等功能的主要操作界面；接口和数据库是后台运行程序，负责接收、计算和存储系统运行数据，接口和数据库的操作在初始安装配置后，会自动运行，用户不必进行操作，如需更改，可在相关操作说明或技术人员的指定下进行操作。
目前桥东风电场运行风电功率预测系统机器密码设置为：开机密码为：0818软件登录用户名和密码均为：admin1.1．人机界面1.1.1. 主界面点击桌面下的NRFM即可打开系统主界面，界面友好、简单，易于操作。
主界面上有登录、系统配置、功率预测、实时数据、系统查询、报警、退出系统等导航栏。
系统主界面如图1-1所示。
进入其它界面，可在登录后，点击相应导航按钮，若从其它界面返回主界面，则可点击界面右上角的按钮。
图1-1 系统主界面1.1.2. 登录对系统的任何操作，需在用户登录之后才可以进行操作，在主界面中点击登录按钮，即可弹出登录对话框，如图1-2所示，如登录不成功，会弹出对话框进行提示，如图1-3所示，登录成功后，可在进入的其它界面上方看到当前登录的用户名称和当前用户角色(图1-4所示)。
目前现场运行的用户名和密码均为：admin,用户也可根据自己需要，按照下节“系统配置”的说明进行添加、删除用户。
图1-2 登录框图1-3 错误提示图1-4 用户信息1.1.3. 系统配置系统配置中有用户管理、电场配置、风机配置等操作选项。
用户在运行系统前应进行相应的初始配置。
(1) 用户管理用户角色在本系统中分为管理员、操作员和普通用户。
管理员的权限最大，可进行系统的任何添加、修改、删除、查询等操作；操作员可以进行系统的查询，对自己登录密码的修改，对电场、风机信息的配置，对预测数据修改等操作，不具备其它用户的添加、修改、删除操作；普通用户仅有浏览系统信息和修改自身密码的权限。
风电场功率曲线优化研究
风电场功率曲线优化研究随着人们对清洁能源需求的不断增长，风能作为一种可再生的清洁能源渐渐受到关注。
风电场作为发电的重要形式之一，其功率曲线优化研究成为了提高风电场发电效率和经济性的关键问题。
本文旨在探讨风电场功率曲线优化的方法与方式，以实现风电场系统的最佳发电效果。
首先，我们要了解什么是功率曲线优化。
风机的功率曲线是描述风机在不同风速下的输出功率与风速之间的关系的曲线图。
优化功率曲线可以提高风机的运行效率，进而提高整个风电场的发电效率。
这项研究有助于降低风电场的成本，并提高风电场的可靠性。
在风电场的功率曲线优化研究中，一个重要的指标是发电效率，也即风电场从风能转换为电能的效率。
为了提高发电效率，研究人员通常从以下几方面进行探索：首先，根据风场的风速情况，调整风机的叶片角度。
风机叶片角度的调整可以影响风机的转速和功率输出。
在低风速下，增加叶片角度可以增加风机的转速和输出功率；而在高风速下，减小叶片角度可以有效减小风机的负载，避免过载运行。
通过根据实时风速情况动态调整叶片角度，可以实现风电场系统的最佳发电效果。
其次，通过控制风机领先角度进行数据智能运算，实现最佳功率曲线的优化。
传统的控制算法通常采用PID（比例-积分-微分）算法进行控制，但是这种方法的鲁棒性和自适应性较差。
而基于数据智能的优化算法，如模糊控制算法和神经网络控制算法，可以根据风速和风机状态实时调整控制策略，使风机始终运行在最佳发电区域。
此外，一些新兴的技术也被应用于风电场功率曲线优化研究中。
例如，利用数据驱动的方法来构建风机功率输出模型，从而更好地预测风机在不同风速下的功率输出。
同时，利用大数据分析和机器学习方法，可以从海量的历史风速数据中挖掘规律，进一步优化风电场的功率曲线。
这些新技术的应用将使风电场的功率曲线优化更加准确和有效。
最后，利用风电场的整体监控和数据分析系统进行功率曲线优化。
通过安装传感器和监控设备，可以实时监测风速、风机运行状态和环境条件等数据。
风力发电机组性能分析与优化设计
风力发电机组性能分析与优化设计随着人们对可再生能源的需求日益增长，风力发电作为一种高效且环保的能源形式，受到了广泛的关注和应用。
而风力发电机组作为风力发电系统的核心部件，其性能分析与优化设计对于提高能源利用效率和降低成本具有重要意义。
本文将对风力发电机组的性能进行深入分析，并提出优化设计的方法。
一、风力发电机组性能分析1. 功率曲线分析：风力发电机组的功率曲线是描述其在不同风速下输出功率的关系曲线。
通过对功率曲线的分析，可以了解不同风速下风力发电机组的运行状态和效率。
在设计阶段，需要根据当地的风速数据和气象条件，合理确定风力发电机组的额定风速和切入风速，以获得最大的能源输出。
2. 发电效率分析：发电效率是衡量风力发电机组输出能源利用效率的重要指标。
通过对发电效率的分析，可以发现机组运行过程中的能量损失和改进空间。
提高发电效率可以增加系统的经济效益，并减少对自然资源的依赖。
3. 噪音分析：风力发电机组运行时会产生噪音，对周围环境和生活居民产生一定的影响。
通过对噪音的分析，可以确定机组的噪音水平，并提出相应的控制措施。
减少噪音对于保护环境和提升机组的社会接受度具有重要意义。
二、风力发电机组优化设计1. 叶片设计：叶片是风力发电机组的核心部件，直接影响到机组的转速和发电效率。
通过对叶片的形状、材料和结构进行优化设计，可以提高机组的转动效率，降低噪音和振动，增加机组的寿命。
2. 控制系统设计：风力发电机组的控制系统对机组的性能和稳定运行起到至关重要的作用。
优化设计控制系统可以实现风速跟踪和机组变桨控制，提高机组的适应性和动态性能。
此外，通过合理的控制策略可以最大限度地提高机组的发电效率。
3. 故障诊断与预测：风力发电机组的故障对机组的性能和可靠性产生重大影响。
通过对机组的故障诊断和预测，可以及时发现故障并采取相应的维修措施，提高机组的可靠性和可维护性。
三、风力发电机组性能优化的挑战与解决方案1. 风场复杂性：风力发电机组通常建设在开阔的地区，受到多种复杂的气象条件和风场影响。
风力发电系统中风场特性分析及功率曲线优化
风力发电系统中风场特性分析及功率曲线优化引言：随着全球对可再生能源的需求不断增长，风力发电作为一种清洁和可持续的能源解决方案受到了广泛关注。
风力发电系统的核心是风力机组，而风场特性分析和功率曲线优化对于提高风力发电系统的效率和性能至关重要。
本文将详细介绍风场特性分析的方法和功率曲线优化的策略，以帮助读者更好地理解风力发电系统的工作原理和提高其发电效率。
一、风场特性分析1.1 风能资源评估风能资源评估是风场特性分析的第一步。
通过测量和分析一定时间内的风速和风向数据，可以评估风能资源的可利用程度。
这些数据可以通过现场测量或气象观测站获得。
此外，还可以使用数值模拟方法来预测风能资源的分布情况。
通过综合考虑地理位置、地形地貌和气象条件等因素，可以评估风能资源的可利用性，确定风力发电系统的布局和运行策略。
1.2 风场风速分布分析风力发电系统的效率和性能取决于风场中的风速分布。
风速分布分析可以揭示风能资源的空间分布特征，并评估风力发电系统的设计参数。
通常，可以通过测量和分析一定时间内不同高度或不同位置处的风速数据来获得风场风速分布的信息。
此外，还可以使用数值模拟方法来预测风场风速分布。
这些分析结果对于选择合适的风力机组类型和布局方案、优化风力机组运行策略和提高发电效率具有重要意义。
1.3 风场风向分布分析风力发电系统的效率和性能还取决于风场中的风向分布。
风向分布分析可以揭示风能资源的方向特征，并评估风力发电系统的布局和运行策略。
通常，可以通过测量和分析一定时间内不同位置处的风向数据来获得风场风向分布的信息。
同样地，也可以使用数值模拟方法来预测风场风向分布。
这些分析结果对于选择合适的风力机组类型和布局方案、优化风力机组运行策略和提高发电效率非常重要。
二、功率曲线优化策略2.1 功率曲线优化目标风力机组的功率曲线是描述其输出功率与风速之间关系的图形。
功率曲线的优化目标是使得风力机组在不同风速下能够输出最大功率，从而提高发电效率。
风力发电功率曲线拟合方法研究
风力发电功率曲线拟合方法研究随着可再生能源的不断发展和应用，风力发电已成为当今最受欢迎的一种能源形式。
而风力发电的效率和可靠性，直接关系到其未来的发展和应用。
因此，在风力发电中，功率曲线拟合方法需要被更加深入地研究和探讨。
一、风力发电的功率曲线及其作用风力发电的功率曲线是指在不同风速条件下，风力发电机组输出的电能与风速之间的函数关系。
在实际的风力发电中，因为风速会不断变化，而风力发电机的输出电能也会随着风速的变化而发生变化。
因此，了解风力发电的功率曲线对于实际的风电运行和管理至关重要。
首先，通过功率曲线拟合方法可以预测风速变化时，风力发电机组的输出电能的变化趋势。
其次，通过对风力发电机组的功率曲线进行有效的拟合，可以更加精确地预测风电发电的效率和输出电量。
这有助于风电站进行更加科学合理的运营和管理，提高风电发电的效率。
二、风力发电功率曲线拟合方法的分类在风力发电的功率曲线拟合方法中，常见的方法有三种，分别是经验曲线法、物理模型法和统计学方法。
下面分别对这三种方法进行简要的介绍：1. 经验曲线法经验曲线法是通过先将风电发电机组的多组实测数据进行处理，并找出其中最典型的功率曲线进行拟合和预测。
这种方法的优点在于其操作简单，无需进行复杂的建模和计算。
但缺点也很明显，就是其预测精度不高，而且只能针对特定的风电场使用。
2. 物理模型法物理模型法是通过对风力发电机内部的建模和分析，从而得出其输出功率与风速之间的关系函数。
这种方法可以较准确地模拟风电机的运行过程和输出功率，并对风速进行有效预测。
但其缺点在于其建模时需要考虑的因素较多，且操作复杂，需要进行计算和求解。
3. 统计学方法统计学方法是通过收集大量的风速和功率数据，并通过对其进行分析和处理，得出经验统计的关系函数。
这种方法相对来说较为简单，且可以进行大规模的应用和推广。
但其拟合的精度和可靠性还有待进一步提高。
三、风电场功率曲线拟合方法的优缺点针对风电场的功率曲线拟合方法，其具有以下优缺点：1. 优点：（1）在拟合时可以考虑风电场的地理位置、气象条件和风机机型等因素。
风电功率预测系统简介
风电功率预测系统简介目录1目的和意义 (3)2国内外技术现状 (3)2.1国外现状 (3)2.2国内现状 (4)3风电功率预测系统技术特点 (5)3.1气象信息实时监测系统 (5)3.2超短期风电功率预测 (5)3.3短期风电功率预测 (6)3.4风电功率预测系统软件平台 (8)1目的和意义风能是一种清洁的可再生能源，由于其资源丰富、转化效率高、产业化基础好、经济优势明显、环境影响小等优点，具备大规模开发的条件，在可以预见的将来，风能的开发利用将成为最重要的可再生能源发展方向。
但由于风电等可再生能源发电具有间歇性、随机性、可调度性低的特点，大规模接入后对电网运行会产生较大的影响,以至于有些地方不得不采取限制风电场发电功率的措施来保证电网的安全稳定运行。
对风电输出功率进行预测被认为是提高电网调峰能力、增强电网接纳风电的能力、改善电力系统运行安全性与经济性的最有效、经济的手段之一。
首先，对风电场出力进行短期预报,将使电力调度部门能够提前为风电出力变化及时调整调度计划，从而减少系统的备用容量、降低电力系统运行成本。
这是减轻风电对电网造成不利影响、提高系统中风电装机比例的一种有效途径。
其次，从发电企业(风电场)的角度来考虑,将来风电一旦参与市场竞争,与其他可控的发电方式相比,风电的间歇性将大大削弱风电的竞争力,而且还会由于供电的不可靠性受到经济惩罚。
提前对风电场出力进行预报,将在很大程度上提高风力发电的市场竞争力。
2国内外技术现状2.1 国外现状在风电功率预测技术研究方面，经过近20年的发展，风电功率预测已获得了广泛的应用，风电发达国家，如丹麦、德国、西班牙等均有运行中的风电功率预测系统。
德国太阳能技术研究所开发的风电管理系统（WPMS）是目前商业化运行最为成熟的系统。
德国、意大利、奥地利以及埃及等多个国家的电网调度中心均安装了该系统，目前该系统对于单个风电场的日前预报精度约为85%左右。
丹麦RisØ国家可再生能源实验室与丹麦技术大学联合开发了风电功率预测系统Zephyr，目前丹麦所有电网公司均采用了该预测系统。
风电系统中功率曲线优化与预测研究
风电系统中功率曲线优化与预测研究随着环境污染问题的日益严重，新能源的开发和利用已成为人类社会的共同关注点之一。
风能作为一种清洁、可再生的能源形式，具有巨大的潜力。
然而，由于风能的不稳定性和波动性，风电系统的功率曲线优化与预测成为了研究的重点。
本文将探讨风电系统中功率曲线优化与预测的研究现状、方法及其应用前景。
首先，我们需要了解什么是风电系统的功率曲线。
风电系统的功率曲线是指风机从无风运行到额定风速运行时，风机输出功率与风速之间的关系曲线。
该曲线通常呈现出“S”型的形状，即在低风速下风机输出功率较低，随着风速的增加，输出功率逐渐增加，但当风速达到一定阈值时，输出功率趋于稳定。
功率曲线的优化与预测可以帮助风电系统更有效地利用风能，提高发电效率，减少能源浪费。
在功率曲线优化方面的研究中，目前广泛采用的方法是基于最大功率点跟踪（MPPT）算法。
该算法通过不断调整风机的工作状态，使得风机能在各种风速下都能输出最大功率。
常用的MPPT算法有修正阻尼比法、扰动观测法和模型预测控制法等。
这些算法通过对风机进行实时监测和控制，使得风电系统能够在不同风速下实现最佳性能。
此外，功率曲线的预测也是风电系统重要的研究方向。
风电系统的功率曲线预测可以帮助预测风速和风向，从而提前调整风机的工作状态，以适应不同的气象条件。
常用的功率曲线预测方法有时间序列分析法、神经网络法和回归模型法等。
这些方法通过对历史气象数据和功率输出数据的分析，建立数学模型，预测未来一段时间内的功率曲线。
这样，风电系统可以提前做出相应的调整，提高发电效率，减少能源损失。
风电系统中功率曲线优化与预测的研究具有广阔的应用前景。
首先，对于风电场的运营和维护管理来说，功率曲线优化与预测可以有效降低风电系统的运行成本。
通过实时跟踪功率曲线，并根据预测结果合理调整风机的工作状态，可以降低维护成本和停机时间，提高系统可靠性和可用性。
其次，功率曲线优化与预测对电网的稳定性和安全性也起到重要作用。
风力发电系统中的功率预测与优化策略研究
风力发电系统中的功率预测与优化策略研究引言：随着气候变化和对可再生能源的需求增加，风力发电系统在世界范围内得到了广泛的应用。
然而，风速的不确定性以及风电机组的变化工况使得风力发电系统的功率预测和优化成为一个具有挑战性的问题。
因此，对风力发电系统进行功率预测和优化策略的研究变得尤为重要。
一、风力发电系统功率预测1.1风速预测方法风力发电系统的功率输出与风速之间存在着紧密的关联性，因此准确地预测风速是功率预测的关键。
目前常用的风速预测方法包括物理建模方法、统计学方法和机器学习方法。
物理建模方法利用气象学和流体力学原理，模拟大气环境中风的变化，但由于模型复杂性和计算量大，应用范围受到限制。
统计学方法通过分析历史风速数据的统计特性进行预测，如时间序列分析和回归分析。
机器学习方法基于大量的历史风速数据，通过训练模型来预测未来的风速。
1.2功率曲线建模风力发电机组的功率输出通常与风速呈非线性关系，因此建立准确的功率曲线模型对功率预测至关重要。
传统的方法是利用经验公式拟合功率曲线，但误差较大。
近年来，基于机器学习的方法，在海量数据的基础上，使用神经网络、支持向量机等算法来建模功率曲线，取得了较好的预测效果。
二、风力发电系统功率优化策略2.1风机控制策略风机控制策略是实现风力发电系统功率优化的关键措施之一。
控制策略的目标是在保证风机的安全运行的前提下，最大限度地提高功率输出。
现有的控制策略包括变桨角控制、电磁转矩控制和最大功率点跟踪等方法。
变桨角控制通过调整叶片的角度来调节转矩和转速，以达到适应不同风速和工况的要求。
电磁转矩控制利用变磁阻力或变齿轮传动，通过调节转矩和转速来实现功率的最大化。
最大功率点跟踪方法通过连续监测风机的工作状态和环境条件，实时调整转矩和转速，以使风机运行在最大功率点上。
2.2风电场布局优化风电场布局优化是实现风力发电系统功率优化的另一重要策略。
通过优化风电机组的布局，可以最大限度地降低风电机组之间的相互遮挡和辐射阻塞，提高整个风电场的发电效率。
风电场功率预测系统的智能决策与资源调度
风电场功率预测系统的智能决策与资源调度随着全球对可再生能源的需求不断增加，风电作为其中的重要组成部分，逐渐成为一种主要的清洁能源来源。
然而，由于风能的不稳定性和难以预测性，风电场的功率预测成为了一个非常重要的问题。
为了提高风电场的效率和可靠性，开发并有效利用风电场功率预测系统是至关重要的。
在这篇文章中，我们将讨论风电场功率预测系统的智能决策和资源调度。
首先，我们需要了解什么是风电场功率预测系统。
风电场功率预测系统是一种利用气象数据和历史功率数据等多种信息，对未来一段时间内风电场的电力输出进行预测的系统。
预测的准确性对于风电场的运行和调度至关重要。
一个有效的风电场功率预测系统可以帮助电网运营商更好地规划电力调度，提高电网的可靠性，并降低对传统能源的依赖。
在智能决策方面，风电场功率预测系统应该能够根据预测的结果，进行智能化的决策。
具体来说，系统应该能够判断是否需要调整风电场的输出功率，以便更好地适应电力需求的变化。
例如，在预测到高负荷时，系统可以提前调整风机的转速和功率输出，以确保电力供应的稳定性。
另外，在预测到低风速的情况下，系统也应该能够及时采取措施，例如调整其他发电机组的输出来弥补风电的不足。
此外，资源调度也是风电场功率预测系统的一个重要方面。
风电场通常由多台风机组成，每个风机都有自己的功率输出曲线。
系统应该能够根据实时的风速数据和功率预测结果，智能地分配风机的功率输出，以达到最佳的资源利用和发电效率。
例如，在某一时刻，预测到某些风机在低风速下的功率输出可能不够，系统可以自动化地将风机的转速调整到最优状态，以最大限度地发挥风能的利用。
如何实现智能决策和资源调度呢？这要求风电场功率预测系统具备强大的数据分析和人工智能算法。
系统应该能够持续地收集并分析气象数据、历史功率数据、负荷需求数据等，通过建立准确的预测模型来预测风电场的功率输出。
同时，系统还需要考虑到风机的特性和限制，例如风机的启动时间、停机时间、最大转速等。
风电场中的功率曲线建模研究
风电场中的功率曲线建模研究随着对可再生能源需求的不断增长，风能作为一种重要的清洁能源形式，正在成为世界各地的主要发电方式之一。
风电场的功率曲线是评估风轮机性能和产能的重要指标之一。
因此，建立准确的功率曲线模型对于风电场的设计、运行和管理至关重要。
一、功率曲线概述风电场的功率曲线是描述风轮机在不同风速下所产生的电力输出的图表。
它通常以风速为横坐标，以电力输出为纵坐标。
功率曲线能够直观展现风轮机对风速的响应，从而反映出其发电性能。
通常情况下，功率曲线呈现出一个“三角形”的形状，即在低风速和高风速时，输出功率较低；而在中等风速范围内，输出功率达到最大。
二、建模方法1. 统计分析方法统计分析方法是构建风电场功率曲线模型的一种常用方法。
通过实际观测数据，收集并记录不同风速下的电力输出情况，然后对这些数据进行统计和分析，最终建立功率曲线模型。
这种方法简单直观，且不需要太多复杂的数学原理和模型假设。
然而，它的局限性在于对高风速和低风速区域的数据采集较困难，因为这些区域的观测数据相对较少。
2. 物理模型方法物理模型方法是一种基于风轮机工作原理和动力学特性的建模方法。
它考虑了诸多影响风轮机功率输出的因素，例如风轮叶片的气动特性、传动系统的效率等。
通过建立动力学方程和数学模型，物理模型方法能够较为准确地描述风轮机的工作状态和功率曲线。
然而，这种方法需要深入了解风轮机的机械结构和工作原理，并且需要相应的数学和物理知识支持。
3. 人工智能方法近年来，随着人工智能技术的发展，利用机器学习和神经网络等方法建模风电场功率曲线成为一种新的趋势。
这些方法通过训练大量的数据，并不断优化模型参数，能够在一定程度上准确地预测风轮机在不同风速下的功率输出。
与传统方法相比，人工智能方法具有更强的适应性和自适应性。
然而，它仍然需要大量的实测数据进行训练，且模型参数的调整比较困难。
三、建模结果根据上述不同的建模方法，我们可以得到不同的风电场功率曲线模型。
利用实时功率曲线优化风功率预测系统
利用实时功率曲线优化风功率预测系统摘要:我国风电高速开发,大容量风场分布集中、容量增速过快。
由于地区电网消纳容量有限,加之风电的随机性和间歇性,给电力系统的安全稳定运行造成了严峻的挑战,也不利于风电的进一步发展。
提高输出功率的预测精度就很重要了。
本通过对风电场所有风机的实时功率曲线的拟合,预测各风机的功率范围,叠加后得到整个风电场功率预测的置信范围,通过比较模型的预测输出和风场风功率置信区间。
根据模型的相应修正规则对模型进行相应的调整,使得模型的预测结果最优化。
关键词:风功率曲线风功率预测模型优化风能作为绿色能源以其蕴量巨大、可以再生、没有污染、技术最成熟、最具规模开发和商业化发展前景等特点,近年来取得了突飞猛进的发展。
但风电存在最大的问题是其波动性、随机性、间歇性的特点。
发电、供电、用电同时完成是电网运行的基本规律。
容量不断增大,风电对电网的影响已发展到对电网安全稳定、调频调峰、经济调度等方面的生产重大的影响所以减少风力发电的功率的波动和间歇性对电网的影响。
风电功率进行准确地预报,对于保证电网经济运行、充分发挥风电场最大效益、提升风电的市场竞争力具有重要的意义。
1 风功率预测系统的基本概述1.1 风功率预测功能规范的要求风电功率预测就是以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型,以风速、功率或数值天气预报数据作为模型的输入,结合风电场机组的设备状态及运行工况,得到风电场未来的输出功率。
按预测时间尺度分类,包括短期预测和超短期预测。
短期风电功率预测应至少能够预测风电场未来3天的风电输出功率,时间分辨率为15min。
一般是采用基于高精度的数值气象预报模型,结合基于历史数据的方法预测,也可以采用单纯的基于历史数据的方法预测。
超短期风电功率预测能够预测未来0～4h的风电输出功率,时间分辨率不小于15min。
因为时间较短,气象变化不明显,通常采用持续法进行预测。
风电功率的预测总结
风电功率的预测一、风电功率预测风速、风向、气温、气压等的SCADA实时数据，等高线、障碍物、粗糙度等数据，数值天气预报数据，把上面的某些数据通过一定的方法转换到风电机组轮毂高度的风速、风向，然后根据功率曲线得到风电场的出力，并根据风电场的效率进行修正。
二、预测的意义风电功率预测的意义如下：①用于经济调度，根据风电场预测的出力曲线优化常规机组的出力，达到降低运行成本的目的。
②根据风电出力变化规律增强系统的安全性、可靠性和可控性。
③在风电参与电力市场的系统中，优化电力市场中电力的价值。
在电力市场中，风电场对风电功率进行预测，参与电力市场竞价；电网公司对风电功率进行预测，保证系统安全经济运行。
①优化电网调度,减少旋转备用容量,节约燃料,保证电网经济运行对风电场出力进行短期预报,将使电力调度部门能够提前为风电出力变化及时调整调度计划；从而减少系统的备用容量、降低电力系统运行成本。
这是减轻风电对电网造成不利影响、提高系统中风电装机比例的一种有效途径。
②满足电力市场交易需要,为风力发电竞价上网提供有利条件从发电企业（风电场）的角度来考虑,将来风电一旦参与市场竞争,与其他可控的发电方式相比,风电的间歇性将大大削弱风电的竞争力,而且还会由于供电的不可靠性受到经济惩罚。
提前一两天对风电场出力进行预报,将在很大程度上提高风力发电的市场竞争力。
③便于安排机组维护和检修,提高风电场容量系数风电场可以根据预报结果,选择无风或低风时间段,即风电场出力小的时间,对设备进行维修,从而提高发电量和风电场容量系数。
三、预测方法的分类风功率预测方法可以分为2类：一种方法是根据数值天气预报的数据，用物理方法计算风电场的输出功率；另一种方法是根据数值天气预报与风电场功率输出的关系、在线实测的数据进行预测的统计方法。
考虑了地形、粗糙度等信息，采用物理方程进行预测的方法则称之为物理方法，根据历史数据进行统计分析，找出其内在规律并用于预测的方法称之为统计方法(如神经网络方法、模糊逻辑方法等)。
风力发电场中的风力功率曲线建模与预测
风力发电场中的风力功率曲线建模与预测风力发电是一种清洁、可再生的能源，在全球范围内得到了广泛的应用。
然而，由于风力发电在不同风速下的发电功率存在一定的不确定性，因此建立准确的风力功率曲线模型及其预测方法对风力发电场的运维管理至关重要。
本文将探讨风力发电场中的风力功率曲线建模与预测。
1. 介绍风力发电场及其问题背景风力发电场是指将风能转化为电能的装置的集合体，由多个风力发电机组构成。
但是，由于自然界中风速具有较大的不确定性，风力发电场存在着发电功率的波动性和不确定性，这对于电力系统的稳定性提出了一定的挑战。
2. 风力功率曲线建模方法为了更好地理解风力发电场中风力与功率之间的关系，我们需要建立一个准确的风力功率曲线模型。
一种常用的建模方法是基于物理原理的方法，即通过风速和机组特性参数来预测功率输出。
另一种方法是基于统计学的方法，通过历史风速和功率数据建立统计模型进行预测。
3. 基于物理原理的风力功率曲线建模基于物理原理的方法是通过风力发电机的特性参数和风速来预测功率输出。
例如，根据风速、叶片面积、切入风速和额定风速等参数，可以建立一个数学模型来描述功率与风速之间的关系。
这种方法需要准确的设备参数和风速数据，但能够较为精确地预测发电功率。
4. 基于统计学的风力功率曲线建模基于统计学的方法则是通过分析历史风速和功率数据来建立功率曲线模型。
这种方法不需要准确的设备参数，只需要足够的历史数据以及适当的统计方法。
例如，可以使用回归分析、时间序列分析等方法来建立功率曲线的统计模型，并利用这些模型进行功率预测。
5. 风力功率曲线的预测方法对于风力发电场来说，准确地预测功率曲线对于电网调度和运维管理非常重要。
基于物理原理的模型通常需要较为准确的设备参数和气象数据，因此在实际应用中可能存在一定的难度。
而基于统计学的模型则可以利用历史数据进行预测，但对于未来的风速和功率变化较难进行准确的预测。
因此，结合这两种方法可以得到更准确、可靠的风力功率预测结果。
风电功率预测系统的应用研究
动力与电气工程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15min滚动上报未来15min～4min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%。
1.2数据准备、采集与处理要求国家电网公司对风电功率预测建模的数据准备、采集和处理提出了明确要求[3]。
数据准备应包括风电场历史功率数据、历史测风塔数据、风电机组信息、风电机组运行状态记录、地形和粗糙度数据。
风力发电系统功率曲线优化
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风电场的功率曲线优化研究
风电场的功率曲线优化研究近年来，随着环境保护的日益重视和可再生能源的推广应用，风力发电作为一种清洁能源形式变得越来越重要。
然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电场的功率曲线优化成为了提高风力发电效率的关键研究方向。
本文将从风能资源评估、排风优化和风机控制策略三个方面，探讨如何优化风电场的功率曲线。
首先，风能资源评估是功率曲线优化的第一步。
风能是风力发电的基础，因此准确评估风能资源并选址建设风电场是至关重要的。
通常，风能资源评估包括统计数据分析、场地勘测、实测数据分析和气象模型模拟等方法。
其中，统计数据分析可以通过历史风速和风向数据进行长期平均和频率分析，对风能资源进行初步评估。
而场地勘测和实测数据分析则可以在建设风电场之前对具体场地的风能资源进行详细评估，获取更准确的风速和风向数据。
此外，气象模型模拟可以通过建立气象模型，结合地理和气候条件，预测未来一段时间内的风能资源情况。
通过综合利用这些方法，可以评估出风电场的风能资源分布情况，为后续功率曲线优化提供依据。
其次，排风优化是改善风电场功率曲线的关键一环。
由于风能的不稳定性和随机性，风电场的功率曲线存在波动和不平衡的问题。
为了充分利用风能资源，需要通过合理的排风优化策略来提高功率曲线的平滑度和稳定性。
目前，常见的排风优化策略包括风机的选型和布局、风机间距的调整、风机叶片角度的控制、风电场运行模式的优化等。
风机的选型和布局是排风优化的基础，要根据具体的地理和气候条件，选择适合的风机型号和布局方式，以确保风机之间的相互影响最小化。
风机间距的调整可以通过合理的间距设置，减小风机之间的相互干扰，降低功率曲线的波动性。
风机叶片角度的控制则可以根据实时的风速和风向数据，调整风机叶片的角度，使其与风方向最大的夹角，从而提高风能的捕获效率。
此外，风电场运行模式的优化可以通过合理安排风机的投运和停机时间，以及风机的负荷调节策略，减少风电场功率的波动性，使功率曲线更加平稳。
风力发电机组功率曲线的修正
风力发电机组功率曲线的修正
风力发电机组的功率曲线是描述其发电能力的重要指标，但由于天气、风速、风向等因素的影响，实际发电量可能与理论预计有所偏差。
因此，修正风力发电机组功率曲线是提高发电效率、降低运行成本的重要手段。
当前，修正风力发电机组功率曲线主要采用的方法是基于统计分析，通过实测数据分析，建立实际发电量与预计发电量之间的关系，并将统计分析结果应用于功率曲线的修正中。
另外，基于机器学习的方法也在逐渐应用于功率曲线的修正中，通过建立模型预测实际发电量，从而实现对功率曲线的修正和优化。
需要注意的是，修正风力发电机组功率曲线是一项复杂的工作，需要对数据进行深入分析和研究，同时也需要对修正后的功率曲线进行实地验证和测试，以确保修正后的曲线符合实际发电情况。
同时，还需要考虑到不同地区、不同季节的气象条件对功率曲线的影响，从而制定不同的修正方案。
总之，修正风力发电机组功率曲线是提高风力发电效率、降低运行成本的重要手段，未来需要进一步加强研究和应用。
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率 预 测 系统 的 考 核 指 标 是 单 个 风 电场 短 期 度 取 决 于 数 值 气 象 预 报 的 精 度 。 精 度 的 低
０ 超 一 风 电 功 率 预 测 就 是 以 风 电场 的 历 史功 预 测 月均 方根 误 差应 小 于 ２ ％。 短 期 预测 数 值 气 象 预 报 由 气 象 部 门 提 供 ， 般 的 分
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动 力 与 电 气工 程
利 用 实 时 功 率 曲线优 化 风 功 率预 测 系统
付 彦 海 （ 华能新 能源股 份有限 公司 上海 ２ ０ ４） ０ ４３ 摘 要 ： 国风 电 高速开 发 ， 我 大容量 风场分 布集 中， 容量增速 过快 。 由于地 区电网消 纳容 量有 限， 加之风 电的随 机性和 间歇性 ， 电力 系 给 统的安 全稳定运 行遗 成 了严峻 的挑 战 ， 不 利于风 电的进 一 步发展 。 高输 出功率 的预测精度 就很重要 了。 也 提 本通 过对风 电场所有风机 的 实 时 功 率 曲 线 的 拟合 ， 测 各 风机 的 功 率 范 围 ， 加 后 得 到 整 个 风 电 场 功 率 预 测 的 置 信 范 围 ， 过 比 较 模 型 的 预 洲输 出和 风 场 风 功 率 置信 预 叠 通 区间。 据模 型的 相应修 正规 则对 模型进 行 相应 的调整 ， 得模 型 的预测 结果最 优化 。 根 使 关键词 ： 风功率曲线 风功率预测 模 型优化 中 图分 类号 ： Ｍ６ ４ Ｔ １ 文 献标 识码 ： Ａ 文 章编 号 ： ６ ２ ７ ｌ２ １ ）６ ｃ－０ ４ －０ １ ７ —３ ９ （ ０ ２ ０ （） １ ５ ３
已发 展 到 对 电 网安 全 稳 定 、 频 调峰 、 济 调 经
调 度 等 方 面 的 生 产 重 大 的影 响所 以减 少 风
响 。 电 功 率 进 行 准确 地 预 报 ， 于保 证 电 风 对
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一１ 电机 组 运 行状 态等 数 据 建 立 凤 电场输 出功 表 ｌ 。
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１ 风功率预 测系统 的基本 概述
１ １ 风功 率 预 测功 能规 范的 要求 ．
气 压 、 度 等 参 数 。 家 电 网对 风 电场 风 功 湿 国
另一 种 是 使 用 数 值 气 象 预 报 的 预 测 方
网经 济 运 行 、 分 发挥 风 电场 最 大 效 益 、 充 提 辨率 应 不 小于 ｌ ｍｉ 。 史数 值 天 气预 报 数 ０ ｎ历 升 风 电 的 市 场 竞 争 力具 有 重 要 的 意 义 。
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