风功率预测系统
风功率预测系统基础知识(精华版)
风功率预测系统基础知识(精华版)风功率预测系统XXX一、风功率预测的目的和意义1.通过风电功率预测系统的预测结果，电网调度部门可以合理安排发电计划，减少系统的旋转备用容量，提高电网运行的经济性。
2.提前预测风电功率的波动，合理安排运行方式和应对措施，提高电网的安全性和可靠性。
3.对风电进行有效调度和科学管理，提高电网接纳风电的能力。
4.指导风电场的消缺和计划检修，提高风电场运行的经济性。
5.应相关政策要求。
二、设备要求提供的设备应满足《风电功率预测系统功能规范》中所提出的各项要求。
XXX三、风功率预测的方法风电机组或风电功率曲线先预测风速1、按预测的物理量分类预测输出功率XXX电功率预测2、按数学模型分类3、按输入数据分类4、按时间尺度分类直接预测输出功率持续预测方法ARMA模型（差分自回归移动平均模型，多用在随机时间序列法）XXX滤波：用之实现风速预测，适用于在线风速预测。
智能方法，如人工神经网络（ANN）等。
ANN具有并行处理、分布式存储与容错性等特性。
具有自研究、自组织和自适应本领，能够实现联想记忆、非线性映射、分类与识不采用数据天气预报数据（基于时间序列）物理方法：基于风速的方法，枢纽有精确的物理模采用数据天气预报统计方法：基于功率预测的方法。
常用基于时间序列方法及基于人工智能算法。
需分析输出功率与气象信息之间关系，建立准确数学模型。
目前多采综合方法（现在多用）超短期预测：未来0~4h的风电输出功率，分辨率≤15min。
如东润的WPFS短期预测：至少预测未来3d的功率，分辨率≤15min。
如东润的XXX：基于人工神经网络的统计方法模型、基于解析法和计算流体力学（CFD）XXX四、设备介绍可能涉及到的设备：以下出自XXX的FR3000F系统数据收罗服务器：运行数据采集软件，与风电场侧风电综合通信管理终端通信采集风机、测风塔、风电场功率、数值天气预报、风电场本地风电功率预测结果等数据。
数据库服务器：用于数据的处理、统计分析和存储，为保证数据可靠存储，配置了磁盘阵列。
风功率预测系统
风功率预测
由于风能的随机性、间歇性特点，对电网的运行调度的带来困难，影 响了电网的安全稳定运行，并成为了制约风电大规模接入的关键技术问 题。
风电功率预测是指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，预测时间尺度包括 短期预测和超短期预测。
风功率系统
? 国外风电场发电功率预测系统介绍
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 ）是目前商业化运行较为 成熟的系统，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 Ris? 国家可 再生能源实验室与丹麦技术大学联合开发了 Zephyr ，目前丹麦所有电网公司均采用了该预 测系统。此外，美国、西班牙、英国、法国、爱尔兰等风电发展较快的欧美国家纷纷开始 开发和应用风电功率预测系统，其中较为成熟的产品还有国 True Wind Solutions 公司开 发的E-Wind ，法国 Ecole des Minesde Paris 公司开发的 AWPPS ，西班牙马德里卡尔洛斯 第三大学开发的 SIPREóLco以及爱尔兰国立科克大学与丹麦 DMI 联合开发的 HIRPOM 。
根据中国可再生能源学会风能专业委员会（中国风能协会）统计，截至 2010年12 月，中国市场（不包括台湾地区）风电机组装机容量已经达到 18927.99MW，年同比增长37.1%，累计安装风电机组34485 台，年同比增 长73.3%。
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
风功率预测系统相关知识讲解
01-功率预测业务—术语定义
数值天气预报 功率预测建模
短期预测
超短期预测
➢ 数值天气预报(NWP)：根据大气实际情况，在一定的 初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求 解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组， 预算未来一定时间的大气运动状态和天气现象的方法。
➢ 功率预测：以电场的历史功率、历史风速（辐照）、 地形地貌、数值天气预报、风电机组（逆变器）运行 状态等数据建立电场输出功率的预测模型，以风速 （辐照度）、功率或数值天气预报数据作为模型的输 入，得到电场未来的输出功率，预测时间尺度包括短 期预测和超短期预测，分辨率均为15min。
TRFYF1_20190404_1030_FJ.WPD5分钟一个，当前时刻风机5分钟数 据
TRFYF1_20190404_1030_CFT.WPD5分钟一个，当前时刻测风塔5分 钟数据
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02-功率预测日常维护—日常巡检
工作 规划
保障 措施
02-功率预测日常维护
一、功率预测系统的日常运维 1.确保场站，上传省调功率预测系统.上传数据稳定性，不得出现数据中断、跳变、超 工出作合理范围等异常情况。 规2划.加强天气预报服务器网络连接稳定性监视，不得出现因外网中断无法读取预测系统 天气预报的情况。 3.确保站内网络安全。及时加固新能源场站功率预测服务器、天气预报服务器主机,确 保天气预报服务器与公网连接的防火墙、与II区功率预测服务器连接的反向隔离装置端 口、IP地址和业务配置最小化，严禁违规外联、跨区直联。 4.强化落实站内功率预测系统异常的处理机制。加强运行人员在功率预测系统使用方 保面障的培训，系统异常时运行人员具备及，时处理的能力，必要时各场站需建立与预测 措系施统厂家异常处理支撑机制。
风电场功率预测系统的实时性与稳定性分析
风电场功率预测系统的实时性与稳定性分析1. 引言风能作为一种可再生能源，具有广阔的应用前景。
然而，由于风能的随机性和不确定性，风电场的功率预测成为提高风电发电效率和管理风电场的重要工作。
本文将从实时性和稳定性两个方面对风电场功率预测系统进行分析。
2. 实时性分析2.1 数据采集与处理风电场功率预测系统的实时性首先取决于数据的采集和处理效率。
传感器网络的布置和数据采集设备的选择对准确获取风速、风向、温度等关键参数十分重要。
同时，数据传输与存储的速度也是影响实时性的关键因素。
为了保证系统的实时性，可以考虑采用分布式存储和高速网络传输技术，以实现数据的快速采集和传输。
2.2 模型建立与参数优化风电场功率预测系统通常采用机器学习和数据挖掘等方法建立功率预测模型。
模型的建立过程中需要考虑模型的准确度和计算效率。
对于实时性要求较高的系统，可以选择简化模型或优化算法，以提高模型的训练和预测速度。
此外，参数的选择和优化也对模型的实时性有着重要影响。
合理选择参数范围和优化方法，可以使模型快速收敛并提高预测准确度。
2.3 实时预测与输出实时预测是风电场功率预测系统的核心功能之一。
在实时预测过程中，需要实时获取最新的环境参数，并根据预测模型进行功率预测。
为了提高实时性，可以使用并行计算技术以及分布式系统架构。
此外，在输出结果时，可以考虑使用可视化技术，将预测结果以直观的图表或曲线的形式呈现，方便用户实时监测和分析风电场的运行情况。
3. 稳定性分析3.1 数据质量与稳定性风电场功率预测系统的稳定性首先取决于数据的质量和稳定性。
数据异常和噪声对模型的训练和预测结果产生较大影响。
因此，在数据采集和处理过程中，需要进行数据清洗和异常值检测等处理，以确保输入模型的数据质量和稳定性。
3.2 模型准确性与稳定性模型的准确性和稳定性是风电场功率预测系统的关键指标。
模型准确性指模型预测结果与实际观测结果的吻合程度，而模型稳定性则是指模型对输入数据的变动和不确定性的敏感程度。
风电场功率预测系统的实时调度与优化策略
风电场功率预测系统的实时调度与优化策略随着能源需求的增长和环保意识的提高，可再生能源的利用逐渐成为解决能源需求的重要途径。
其中，风能作为一种清洁且可再生的能源，得到了广泛的关注和应用。
然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风力发电场在实际运行过程中存在着一定的挑战。
为了更好地协调风电场的运行和电网的需求，实时调度与优化策略成为了风电场功率预测系统中的关键问题。
一、风电场功率预测系统的概述风电场功率预测系统是基于对风速数据的分析和模型建立，预测未来一段时间内风电场的发电功率，从而实现对风电场的实时调度与优化。
预测的准确性对于实时调度和优化决策具有重要意义。
一般来说，风电功率预测可以通过以下几方面的因素来进行分析和建模：1. 风速数据分析：通过对历史风速数据的统计和分析，可以得到风速的概率分布及其变化规律。
这对于选择适当的风速模型和算法有着重要的指导作用。
2. 外部环境因素：风速的变化除了与内部因素有关外，还受到一系列外部环境因素的影响，例如气象因素、地理位置、季节变化等。
考虑这些因素，可以提高预测模型的准确度。
3. 风电机组特性：不同风电机组有着不同的工作特性和性能指标，例如启动风速、切入风速等。
这些特性对于发电功率的预测具有一定的影响，需要在模型中予以考虑。
二、实时调度策略实时调度在风电场的运行过程中起着至关重要的作用。
通过实时收集和分析风速数据，可以及时调整风电机组的工作状态，以实现最优的发电功率输出。
下面介绍几种常用的实时调度策略：1. 基于强化学习的调度策略：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为的方法。
在风电场中，可以通过建立动态规划模型，将风电场的状态和功率输出作为状态和动作空间，通过强化学习算法，不断迭代优化发电功率输出。
2. 模糊控制调度策略：模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法。
在风电场中，通过建立模糊规则库，将风速、风电机组状态等作为输入，发电功率作为输出，通过模糊推理来实现对发电功率的调度。
风电场功率预测系统的设计原理与性能评估
风电场功率预测系统的设计原理与性能评估近年来，随着可再生能源行业的蓬勃发展，风能作为一种清洁、可持续的能源形式逐渐受到广泛关注。
然而，风能的不稳定性成为了风电场运营和管理的主要挑战之一。
在风能变化无常的情况下，电网需求不断变化，因此如何准确预测风电场的出力功率，成为了风电场运维管理的关键。
本文将介绍风电场功率预测系统的设计原理和性能评估。
风电场功率预测系统主要包括数据采集、特征提取、模型训练和预测四个关键步骤。
通过对这些步骤的设计和优化，能够提高风电场功率预测的准确性和稳定性。
首先，数据采集是风电场功率预测系统的基础。
系统需要采集风电场内各个风机的工作状态数据、天气数据、风速数据等相关信息。
这些数据将被用于分析和建立预测模型，并对风电场未来的出力功率进行预测。
对数据采集系统进行设计时，应考虑数据的实时性和准确性，确保采集到的数据能够真实地反映风能的变化情况。
其次，特征提取是风电场功率预测的关键步骤之一。
通过对采集到的数据进行分析和处理，提取出能够反映风能变化的关键特征。
这些特征可以包括风速、风向、气象条件等。
在特征提取过程中，应综合考虑多个变量之间的相互关系，并通过合适的算法和方法进行特征选择和降维，以减少数据维度和提高预测准确性。
模型训练是风电场功率预测系统的核心环节。
在模型训练过程中，可以采用各种机器学习方法，如回归分析、神经网络、支持向量机等。
这些方法能够利用历史数据和特征信息，建立出有效的预测模型。
在模型训练过程中，应使用合适的算法和技术，优化模型的参数和结构，以提高模型的预测精度和鲁棒性。
最后，预测是风电场功率预测系统的最终目标。
通过利用建立好的预测模型和实时采集到的数据，可以对未来一段时间内风电场的出力功率进行预测。
预测结果可以用于电网调度、风电场管理、风机功率优化等方面，提高风电场的利用效率和经济性。
除了设计原理，对于风电场功率预测系统的性能评估也是必不可少的。
性能评估可以通过比较预测结果与实际测量结果的差异来进行。
风电场功率预测系统的自适应参数调整与优化策略
风电场功率预测系统的自适应参数调整与优化策略风电场功率预测是提高风电场运营效益和电网调度能力的重要手段之一。
准确预测风电场的功率输出可以为电力系统的运行与管理提供可靠的依据，同时通过对预测误差进行分析和优化，可以改进预测模型的准确性和可靠性。
本文将探讨风电场功率预测系统的自适应参数调整与优化策略。
1. 引言风能是一种清洁、可再生的能源，被广泛应用于电力系统中。
然而，风能资源的不稳定性和不可控性使得风电场的功率输出存在一定的波动性，这给电力系统运行和调度带来了一定的挑战。
因此，准确预测风电场的功率输出对于平稳运行电力系统至关重要。
2. 风电场功率预测系统风电场功率预测系统是基于历史风速、风向、温度等气象数据进行风电场功率输出的预测。
其主要包括数据采集、模型建立和预测结果输出三个步骤。
其中，模型建立是预测系统的核心，常用的模型包括传统统计模型、人工智能模型等。
3. 自适应参数调整自适应参数调整是改进风电场功率预测系统准确性的重要手段之一。
传统的预测模型通常固定某些参数，这样无法适应风电场动态变化的特性。
因此，通过对模型参数进行自适应调整，可以提高预测模型的适应性和准确性。
3.1 模型参数的选择自适应参数调整首先需要选择适合的参数。
一般来说，风电场功率预测模型的参数包括历史数据的时间窗口大小、数据采样间隔、特征提取方法等。
这些参数的选择需要综合考虑数据的特点、模型的复杂度和计算效率等因素。
3.2 参数调整方法参数调整的方法多种多样，常见的包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。
这些方法可以通过迭代搜索的方式寻找最佳参数组合，以优化预测模型的准确性和稳定性。
4. 优化策略除了自适应参数调整之外，还可以通过其他优化策略来提高风电场功率预测系统的性能。
4.1 数据预处理数据预处理是预测系统中重要的环节，可以通过去除异常值、平滑数据、填补缺失值等方式，提高数据质量和预测模型的准确性。
4.2 特征选择特征选择是从众多预测特征中选择出对预测目标最有影响力的特征。
风电场功率预测系统的经济性与可行性分析
风电场功率预测系统的经济性与可行性分析引言：随着能源需求的增加和环境保护意识的提升，可再生能源成为了全球能源发展的重要方向之一。
其中，风能作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了越来越多的关注。
然而，风能的不稳定性和间歇性给其在能源系统中的应用带来了一定的挑战。
为了更好地利用风能，开发一套功率预测系统成为了必要的选择。
本文将对风电场功率预测系统的经济性与可行性进行分析。
一、风电场功率预测系统的定义和原理风电场功率预测系统是使用多种技术和方法，通过对气象数据、风能机组运行情况等多因素进行分析和建模，对未来一段时间内的风电场发电功率进行预测的系统。
其原理主要包括以下几个方面：1. 气象数据获取：通过气象站点或者遥感技术获取各种气象数据，如风速、风向、气温等。
2. 数据处理与特征提取：对获取的气象数据进行处理和分析，提取特征变量，如平均风速、风速变化率等。
3. 基于模型的预测算法：根据历史数据和实时数据建立预测模型，应用机器学习、统计学等方法，预测未来一段时间内的发电功率。
4. 系统输出与反馈控制：根据预测结果，进行功率调整、储能控制等策略，实现对发电系统的智能化控制。
二、风电场功率预测系统的经济性分析1. 节约成本：风电场功率预测系统可以提高风电场的发电效率，降低电力系统的短缺风险和备用发电成本。
预测准确性的提升将减少因风电波动带来的非计划停运和风电机组的失配调整，节约维护成本和运营成本。
2. 提高资源利用率：通过精准的风电功率预测，可以合理安排电网运行、储能系统的充放电以及风电机组的调度，最大限度地利用风能资源，提高风电场的发电量和出力率，提高资源利用率。
3. 增加收益：风电场功率预测系统可以帮助电力公司优化电网调度和储能系统运行，减少储能设备的充放电次数，延长其使用寿命，降低维护费用。
有效的功率预测还可以实现风电场与电力市场的良好协调，通过灵活调度，获取对电网的附加价值，增加风电场的收益。
三、风电场功率预测系统的可行性分析1. 数据可靠性：风电场功率预测系统的可行性首先依赖于准确、可靠的气象数据。
风电功率预测系统功能规范
风电功率预测系统功能规范一、引言风电功率预测系统是利用机器学习和气象数据等信息，对未来一段时间内的风能发电的功率进行预测的系统。
该系统可以帮助风电场经营者提前做好调度和运维安排，以提高风电发电效率和稳定性。
本文将介绍风电功率预测系统的功能规范，包括系统的输入、输出、算法和用户接口等。
二、系统输入1.气象数据：系统需要接收与风能发电相关的气象数据，包括风速、风向、温度、湿度等信息。
2.风力发电场数据：系统需要接收风力发电场的基本信息，包括风机类型、容量、数量等。
3.历史数据：系统需要接收风力发电场的历史功率数据，以用于训练模型和进行模型验证。
4.调度参数：系统需要接收运营人员设定的调度参数，包括预测时间段、预测精度等。
三、系统输出1.功率预测结果：系统将输出未来一段时间内风力发电的功率预测结果，以时间序列的形式呈现。
2.不确定性指标：系统将输出与功率预测结果相关的不确定性指标，包括置信区间、误差范围等。
四、系统算法1.数据清洗：对接收到的气象数据和风力发电场数据进行清洗和预处理，去除异常值和噪声。
2.特征提取：从经过清洗的数据中提取与风能发电相关的特征，包括风速、风向等。
3.模型训练：利用历史数据和提取的特征，训练风能发电功率的预测模型，可以采用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等。
4.模型验证：对训练好的模型进行验证，使用部分历史数据进行模型测试，并评估模型的准确性和稳定性。
5.预测结果生成：利用训练好的模型和实时的气象数据，生成未来一段时间内的风能发电功率预测结果。
6.不确定性估计：根据模型的预测误差和历史数据的统计特征，估计预测结果的不确定性指标。
五、用户接口1.登录和注册：系统提供用户登录和注册功能，以确保数据安全和系统权限管理。
2.数据导入：用户可以将气象数据、风力发电场数据和历史数据导入系统。
3.参数设定：用户可以设定系统运行的参数，如预测时间段、预测精度等。
4.结果展示：系统将以图表等形式展示功率预测结果和不确定性指标，方便用户直观了解。
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。
风功率预测系统 国能日新
风功率预测系统
风电场风能预报暨智能管理系统是北京国能日新系统控制技术有限公司独立开发的一款风电场风能预报管理系统，可对风电场并网、优化管理提供相应技术解决方案。
风电场风功率预测系统是指以高精度数值气象预报为基础，搭建完备的数据库系统，利用各种通讯接口采集风电场集控和EMS数据，采用人工智能神经网络及数据挖掘算法对各个风电场进行建模，提供人性化的人机交互界面，对风电场进行功率预测，为风电场管理工作提供辅助手段。
根据风电场以及并网电网公司具体要求，根据电网的相关规定，风功率预测系统部署在安全2区，网络配置图如下：
什么是短期风电功率预测?
当日预报：未来48小时的风电场并网功率预测曲线，每15分钟一个预报点，即192个预报点。
每天滚动预报一次。
预测的均方根误差≤18%。
(我公司可以提供168小时的风功率预测)
意义：对电网制定日发电计划提供必要的科学依据。
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小时风电场并网功率预测。
每15分钟一个预报点，每15分钟滚动预报一次。
预测的均方根误差≤10%。
目前，我公司的预测精度为国内的一流水平，远领先于国内同类产品。
意义：对电网实时调度提供必要的科学依据。
风功率预测系统
1.4 系统性能 风电功率预测系统不受风电场数量限制。 风电功率预测应不受风电场机组检修和扩建限制，即风电 场任何运行状态皆可进行功率预测。 风电功率预测模型计算时间小于5分钟。 单个风电场短期预测月均方根误差小于20%。 超短期预测第4小时预测值月均方根误差小于15%。 系统硬件可靠性应大于99%。 系统月可用率应大于99%。
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二、风功率预测系统构架
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பைடு நூலகம்
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。
随着风电并网规模的不断增加，风电对电力系统的影响也越来越显 著，而我国风能资源丰富的地区一般人口稀少，负荷量小，电网结构 相对薄弱。由于风能的随机性、间歇性特点，对电网的运行调度的带 来困难，影响了电网的安全稳定运行，并成为了制约风电大规模接入 的关键技术问题。
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2、风功率预测的核心价值 为了能在保障电网安全稳定运行的前提下，尽可能规模化接纳风电，
区间等条件查看温度湿度曲线图；如下图：
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4.4 报表统计模块 报表统计模块包含4个子模块，即：功率报表、气象报
表、限电记录报表、发电计划报表； 目前因系统原因只能查看气象报表相关内容，如下图：
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四、风功率预测系统技术指标
1、预测系统 风电功率预测系统采用差分自回归移动平均模型（ARIMA）、混沌时间序列分析、人工神
功率预测系统资料讲解
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
按照风速和功率对未来四 小时的风况和出力进行预
测超短期功率预测
短期功率预测
最长可预测未来七天的数 据，可以按功率，风速，
发电量预测。
数值预报，功率风速对比
主要是预报数据与实况数 据做对比分析。
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功率预测考核
短期功率预测 风功率预测上传
短期积分电量 测风塔，风机上传
功率预测考核
短期功率预测考核
日前风功率预测日均方根误差应小于 20%
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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
功能篇
数据上报
环境实况、功率实况、数值预报、 短期预测、超短期预测、短期上 报、超短期上报、气象要素上报 等数据。
实时监测
对测风塔实况，全站功率，机头功 率，风廓图，风向玫瑰图等实施数 据的监测
风电场功率预测系统在实际运行中的应用与效果评估
风电场功率预测系统在实际运行中的应用与效果评估近年来，随着环境保护意识的增强，可再生能源的开发和利用越来越受到关注，其中风能是一种被广泛应用的可再生能源。
而风电场作为风能发电的重要形式之一，其功率预测系统在实际运行中的应用和效果评估显得尤为重要。
风电场功率预测系统是一种利用先进的模型和算法，结合气象数据、风电场自身运行数据等多种信息，对未来一段时间内的风电场发电功率进行预测的系统。
其应用范围涵盖了风电场的日常运维管理、电力系统调度和市场运营等方面，对提高风电场的经济性和稳定性至关重要。
首先，风电场功率预测系统在日常运维管理中具有重要作用。
通过对未来一段时间内的发电功率进行准确的预测，风电场可以合理安排维护和检修计划，提前准备所需材料和人力资源，最大限度地避免因突发故障或维护工作导致的停机时间，从而提高发电效率和经济效益。
其次，风电场功率预测系统对电力系统调度也有重要影响。
电力系统是一个复杂的网络，对于电力的调度需求十分迫切。
风电场发电功率的准确预测可以帮助电力系统调度人员合理安排电力供需，减少因风电波动性造成的对传统电力源的调整，优化电力系统运行效率。
此外，风电场的功率预测结果还可以与其他电力资源进行协调调度，实现电力系统的主动管理和控制。
此外，风电场功率预测系统在市场运营中也发挥着重要作用。
电力市场的运营需要根据供需情况进行电力交易和调整，而风电场发电功率的准确预测可以帮助市场运营人员制定合理的电力交易和调整策略。
通过对未来一段时间内的发电功率进行预测，市场运营人员可以更好地预测风电场的电力供应情况，合理安排电力购买和销售计划，从而提高市场效益，降低电力交易成本。
对于风电场功率预测系统的效果评估，主要从准确性、稳定性和实时性等方面进行评估。
首先是准确性评估。
风电场功率预测系统的准确性是衡量其优劣的重要指标。
一个准确的预测系统可以提供给风电场经营者和运维人员可靠的发电功率预测结果，从而帮助他们做出合理决策。
电网中的风电功率预测与控制系统研究
电网中的风电功率预测与控制系统研究随着可再生能源的快速发展，风能作为一种清洁且无污染的能源来源得到了广泛关注。
然而，由于风力发电的不稳定性和不确定性，风电功率的预测与控制成为了电网管理的重要挑战。
因此，研究开发电网中的风电功率预测与控制系统具有重要意义，可以提高电网的可靠性和稳定性。
一、风电功率预测系统风电功率预测是指通过对风速、风向、环境参数等进行监测，利用数据分析和预测算法，对未来一段时间内的风电功率进行预估。
在电网运行中，准确预测风电功率可以提前做出调整，合理调度电力资源，从而使电网运行更加稳定。
风电功率预测系统通常基于监测装置和分析算法构建。
监测装置包括风速仪、风向仪、温度传感器等，用于收集风场的实时数据。
而分析算法包括统计模型、神经网络、支持向量机等，用于对数据进行处理和预测。
多种算法的结合应用可以提高预测的准确性和可靠性。
二、风电功率控制系统风电功率控制系统是指通过对风力发电机组进行监测和控制，实现风电输出功率的稳定和可控。
风电功率的控制可以有助于实现电网的平衡，并提高系统的可靠性。
主要的控制方式包括功率曲线控制、变桨角控制和变速控制等。
功率曲线控制是通过设定一条风电机组的功率曲线来控制功率输出，其中包括切入风速、额定风速和切出风速等参数。
变桨角控制是通过调整桨叶的角度来改变风机受力，进而控制风电功率的输出。
而变速控制则是通过调整发电机的转速，实现功率的控制。
这些控制方式可以根据不同的需求和环境灵活应用，提高风电的可控性和稳定性。
三、风电功率预测与控制系统的研究意义电网中的风电功率预测与控制系统的研究对于电力系统的安全和可靠运行具有重要意义。
首先，风电功率的准确预测可以提前进行电网负荷调整和发电资源优化配置，减少电网的尖峰平谷差，降低电力供需之间的不平衡，提高电力系统的稳定性。
其次，风电功率的控制能够在风力变化较大的情况下实现风电输出功率的稳定性，减少风电波动对电网造成的压力，保证电力系统的可靠供应。
风功率预测系统 ppt课件
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%） • 3、考核原因 • （1）风速突降、风速高切出风机，功率变化为负值超限，可以申请免考
二、风功率预测系统操作
二、风功率预测系统操作
• 2、实时监控管理 • 实时监控，是指查看当天风场的信息展示，包括实时功率、短期功率、超
短期功率、气象信息，每天上报数据监控等。 • 超短期预测功率：根据实时功率及风速预测15分钟之后的功率。（全天96
个点） • 短期功率:即前一天预测的今天的不同时段的功率。 • 上报监控：风功率预测系统在规定时间内上报省调相关数据（包括接收），
• 曲线展示（功率及风速等）：与前面的实时监控曲线一样，不同的是可以 通过输入日期，查看历史曲线或后几天的预测曲线。
• 功率曲线只是曲线展示中取出的一部分。 • 气象曲线:最主要的是展示风向的风向玫瑰图
二、风功率预测系统操作
二、风功率预测系统操作
二、风功率预测系统操作
• 4、上报管理：对所需报送的信息进行监控，同实时监控管理，不同是可以 选择性查找上报失败或成功项，并能进行手动上报，作为自动上报的补充。
•风功率预测系统运行中会出现一系列问题，如数据传输、数据接收异常等， 如果不及时处理，容易造成考核。容易造成考核的如下几项： •1、次日功率不上报：每天8点上报，可以通过上报管理和实时监控查看，不 上报容易造成日前上报率及准确率考核。 （1）天气预报文件长时间未接收，造成无法形成上报数据文件 处理：检查天气预报服务器外网连接是否正常，服务器是否死机，联系厂家 对侧天气预报文件是否正常下发。 （2）调度数据网短时中断，造成该时间段上报失败
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栖霞风电风功率预测系统介绍
考核系统介绍
杨学良
风电场风功率预测系统介绍
• 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
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。
考核系统介绍
• 二、功率预测考核 • 功率预测分日前预测和实时预测两种方式。 • 1、日前预测 • 是指对次日0 时至24 时的风电功率预测预报，风电场每日中午12 点（风场 一般8点）前向电力调度机构提交次日0 时到24 时每15 分钟共96 个时间节 点风电有功功率预测数据和开机容量； • （1）风电场日前风电功率预测上报率按月进行统计、考核，上报率应达到 100%； • （2）风电场日前风功率预测准确率按月进行统计、考核，准确率应大于 （或等于） 80%；
• 风功率预测系统运行中会出现一系列问题，如数据传输、数据接收异常等， 如果不及时处理，容易造成考核。容易造成考核的如下几项： • 1、次日功率不上报：每天8点上报，可以通过上报管理和实时监控查看，不 上报容易造成日前上报率及准确率考核。
（1）天气预报文件长时间未接收，造成无法形成上报数据文件
处理：检查天气预报服务器外网连接是否正常，服务器是否死机，联系厂家 对侧天气预报文件是否正常下发。
（2）调度数据网短时中断，造成该时间段上报失败
三、风功率预测系统注意事项
• 处理：检查综合通信调度数据网连接是否正常，若中断联系地调自动化班询 问有无工作或其它异常；若通信正常，尝试手动上报次日功率。 • 2、实时风功率预测上报有缺失：正常实时风功率预测每15分钟上报一次， 全天24小时共上报96个点，缺少一个就影响上报率，造成考核。
• 气象曲线:最主要的是展示风向的风向玫瑰图
二、风功率预测系统操作
二、风功率预测系统操作
二、风功率预测系统操作
• 4、上报管理：对所需报送的信息进行监控，同实时监控管理，不同是可以 选择性查找上报失败或成功项，并能进行手动上报，作为自动上报的补充。
二、风功率预测系统操作
• 5、发电计划管理：主要针对春节限电调峰时段，由调度下发第二天发电计 划曲线，风功率预测接收后上传至综合通信终端，由综合通信终端下发指令 给能量管理平台，通过AGC投入进行风机发电负荷控制，使之符合调度计 划曲线。 • 由于计划曲线是不断下发改变的，所以打印计划曲线表格时，应以最后一次 接收的为准，防止手动调节执行错误的计划曲线，造成考核。
• （1）调度数据网暂时中断，处理同上
• （2）风功率预测服务器程序问题，特点是同一个点，一台服务器上报，另 一台服务器上报失败，需要联系厂家处理
考核系统介绍
• 一、风功率变化考核 • 1、规定 • 最新规定：风电场装机容量小于30MW时，10分钟有功功率变化最大限值为10MW， 1分钟有功功率变化最大限值为3MW；风电场装机容量大于等于30MW时，10分钟 有功功率变化最大限值为装装机容量的1\3，1分钟有功功率变化最大限值为装装机 容量的1\10； • 之前规定：风电场装机容量小于30MW时，10分钟有功功率变化最大限值为10MW， 1分钟有功功率变化最大限值为3MW；风电场装机容量大于等于30MW小于等于 150MW时，10分钟有功功率变化最大限值为装装机容量的1\3，1分钟有功功率变 化最大限值为装装机容量的1\10；风电场装机容量大于150MW时，10分钟有功功 率变化最大限值为50MW，1分钟有功功率变化最大限值为15MW；
考核系统介绍
• 三、AVC考核
• （2）合格率低2：综合通信终端中AVC调节未合环（即上位机投入，风机及 无功补偿装置未投入） • （3）投运率低：综合通信终端上位机未投入或检查与调度通信 • 5、注意事项 • （1）电力调度机构主站电压指令下达后，机组AVC装置2分钟内调整到位为 合格。 • （2）调度要求AVC解合环时，上位机不能退出，否则影响投运率。 • （3）有自动化工作票时，只要AVC不合格，都以开展自动化工作为由申请 免考。
• 4、注意事项：
• （1）免考申请在考核产生后120小时内申请，过期无法再申报；
考核系统介绍
• 一、风功率变化考核
• （2）月度考核有异议的，12号之前向调度当值值长申请，过期不能申报；
• （3）因AGC自动化等工作造成的正向考核，应于次月10号前以OMS邮件的 形式报调度孙玉杰申请免考，并附有自动化申请截图，过期后不能申报；
考核系统介绍
• 一、风功率变化考核
• （2）风速突然升高，能量管理平台控制不住，功率变化正值超限，不能申请免考
• （3）数据卡死、跳变，当调度网中断或综合通信管理系统卡死时，功率传输给调 度的是故障前的数值，一旦通信正常或系统恢复，功率数值会跳变到当前实际值， 造成虚假的正、负值超限，负值可以免考（申请风速突降），正值一般不能免考， 但是如果可以证明是对侧原因造成，可以申请免考，但是需要发邮件联系省调相关 人员。
考核系统介绍
• 三、AVC考核
• 3、考核（AVC考核以月度平均值进行考核）
• （1）AVC投运率低于98%进行考核 • （2）AVC调节合格率低于96%进行考核 • （3）投运率高于70%的风电场，累计考核电量不超过当月上网电量的2%； 投运率低于70%的风电场，累计考核电量不超过当月上网电量的3%。 • 4、考核原因 • （1）合格率低1：无功补偿设备不接受调节指令，处于本地调节状态， • 处理：检查无功补偿就地设备与集控室服务器通讯是否正常，必要时重启集 控室和就地设备主机
二、风功率预测系统操作
二、风功率预测系统操作
• 2、实时监控管理 • 实时监控，是指查看当天风场的信息展示，包括实时功率、短期功率、超 短期功率、气象信息，每天上报数据监控等。 • 超短期预测功率：根据实时功率及风速预测15分钟之后的功率。（全天96 个点） • 短期功率:即前一天预测的今天的不同时段的功率。 • 上报监控：风功率预测系统在规定时间内上报省调相关数据（包括接收）， 正常上报显示成功或监控点绿色，不成功时显示上报失败或监控点红色并 闪烁。
考核系统介绍
• 二、功率预测考核 • 2、实时预测是指自上报时刻起未来15 分钟至4 小时的预测预报（考核的是 15分钟） • （1）风电场实时风电功率预测上报率按月进行统计、考核，上报率应达到 100%；
• （2）风电场实时风功率预测准确率按月进行统计、考核，准确率应大于 （或等于） 85%；
• 3、考核 • （1）实时、日前上报率每降低1个百分点，扣罚全场当月上网电量的0.5‰。
考核系统介绍
• 二、功率预测考核 • （2）实时预测准确率小于85%、日前预测准确率小于80%，每降低0.1个百 分点，扣罚全场当月上网电量的0.2‰。 • （3）实时、日前预测考核总的考核电量不超过全场当月上网电量的1%。 • 4、考核原因 • （1）省调侧数据计算错误、设备故障或有工作开展，一般会免考，但也要 申请（上报率、准确率0或-1%，以及上报率不足100%，但风场侧检查全部 上报） • （2）风场开展自动化设备工作，有自动化工作票，只要不合格就提交免考 申报，备注工作票内容及票号。
考核系统介绍
• 五、调度计划曲线考核（春节限电期间） • （6）限电期间，正向考核无法免考，负向考核可以免考，但是负向考核也 需要申请。 • （7）出限电考核后，对比考核时间段和实际通知限电开始时间段是否一致， 不一致的联系地调调度班班长并通过OMS邮件发送申请，由地调统一向省 调反映。 • （8）需要打印计划曲线数值进行手动调节对比的，以风功率预测系统最后 收的计划曲线为主，不要提前导出，避免下达新的计划曲线。
考核系统介绍
• 二、功率预测考核
• （3）实时、日前准确率不合格，偏低，不允许申请免考（风场自身原因）； 如果风机故障少而多天都不合格，应联系风功率预测厂家进行检查，修改策 略。 • 三、AVC考核 • 1、AVC投运率 • AVC投运率98%为合格 • 2、AVC调节合格率
• AVC调节合格率以96%为合格
考核系统介绍
• 五、调度计划曲线考核（春节限电期间） • 2、注意事项： • （1）地调电话通知或微信群通知，做好记录，明确限电时间段 • （2）春节限电期间，一个地区可能分不同的组，明确自己风场在哪个组， 地调通知哪个组限电，避免遗漏。 • （3）地调下达通知，立即执行的，先手动操作停机（多台风机同时停）， 避免自动调节短时间达不到要求，造成考核。 • （4）限电调节期间，实际曲线不要压线运行，避免超限造成不必要的考核。 • （5）限电时段结束后，不要立即解除AGC，脱网考核 • 1、因风场自身原因造成风机大面积脱网的，一次脱网总容量超过风机装机容量的 30%，每次按照当月上网电量的1%考核。（新修改，之前3%） • 2、风场因安自装置动作，频率、电压等电气保护动作导致风机解列不允许自启动 并网，风电机组再次并网须向值班调度员提出申请，在电网条件允许情况下，由值 班调度员下令同意并网后风电机组方可进行并网。若违反上述规定，每次按照全场 当月上网电量的1%考核。（新修改，之前2%） • 五、调度计划曲线考核（春节限电期间） • 1、规定：风电场应严格执行电网调度机构下达的调度计划曲线(含实时调度曲线)， 超出曲线部分的电量列入考核。
一、风功率预测系统介绍
调度系统拓扑图
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。