风功率预测系统
风功率预测系统
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。
风电场风功率预测系统的研究与应用
风电场风功率预测系统的研究与应用随着人们对清洁能源需求不断增加，风力发电作为一种绿色能源逐渐成为重要的发电方式。
但是，由于风力的随机性和不稳定性，风电场的发电效率往往难以保证。
为了解决这一问题，风电场风功率预测系统应运而生。
本文将从研究和应用两个方面进行探讨。
一、研究方面1.1 预测方法风电场风功率预测系统的核心之一就是预测方法。
根据预测方法的不同，可分为传统模型和深度学习模型两类。
传统模型主要包括时间序列模型、回归模型和神经网络模型等。
其中，时间序列模型是应用最广泛的一种模型。
它通过对历史数据进行分析和预测，来预测未来的风功率。
回归模型则是通过对各种因素的分析和建模，来预测未来的风功率。
神经网络模型则是通过对历史数据进行学习，来对未来数据进行预测。
这些传统模型虽然预测精度较高，但对于非线性、非平稳的风电场数据，效果并不明显。
深度学习模型则是近年来发展起来的一种新型模型。
它具有非线性、自适应、高容错性等特点，能够更好地适应风电场的复杂变化。
其中，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）是最受欢迎的两种深度学习模型。
它们的优点是可以自适应地处理变长的序列数据，同时还能够处理风电场数据中的时间依赖性等复杂关系。
1.2 数据采集与处理风电场的风速、风向、温度、湿度等变量会影响风力发电的产量。
因此，要想准确预测风功率，就需要采集和处理这些变量数据。
具体来说，数据采集可以采用现场监测仪器或者卫星遥感技术，数据处理则需要对采集到的原始数据进行清洗、去噪和特征提取等处理，以提高数据的质量和预测的准确性。
1.3 模型优化模型优化是风电场风功率预测系统中的重要环节。
主要包括参数调节、结构优化和训练策略等方面。
通过对模型进行优化，可以提高预测的准确性和稳定性。
二、应用方面2.1 风电场发电调度风电场风功率预测系统的应用最广泛的就是风电场发电调度。
通过对未来风速、温度等数据的预测，可以帮助风电场制定更加有效的发电计划。
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%。
风功率预测系统基础知识(精华版)
风功率预测系统一、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。
三、风功率预测的方法4、按时间尺度分类： 至少预测未来3d 的功率，分辨率≤15min 。
如东润的WPFS Ver1.0 ：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 )风电功 率预 测持续预测方法ARMA 模型(差分自回归移动平均模型，多用在随机时间序列法)卡尔曼滤波： 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征，具有自学习、 自组织和自适应能力，可以实现联想记忆、非线性映射、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，关键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。
风电机组或风电功率曲线先预测风速 预测输出功率1、按预测的物理量分类直接预测输出功率 未来0~4h 的风电输出功率，分辨率≤ 15min 。
如东润的WPFS2、按数学模型分类3、按输入数据分类分类与识目前多采四、设备介绍可能涉及到的设备：以下出自北京中科伏瑞电气技术有限公司的 FR3000F 系统数据采集服务器：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可靠性与容错性分析
风电场功率预测系统的可靠性与容错性分析近年来，风能作为一种清洁可再生能源，越来越受到世界各国的关注和重视。
风电场功率预测系统作为风电场的关键组成部分，对于风能的有效利用和系统的安全运行具有重要意义。
本文将对风电场功率预测系统的可靠性与容错性进行分析，探讨其隐患与解决方案，以提高风电场系统的效率和可靠性。
首先，我们需要了解风电场功率预测系统的可靠性。
可靠性是指风电场系统在给定时间内能够按照要求正常工作的能力。
可靠性的高低直接影响到风电场的发电能力和系统的稳定性。
在考察可靠性时，需从硬件和软件两个方面进行综合评估。
在硬件方面，风电场功率预测系统主要包括风力测量装置、数据处理设备和系统监控仪表等。
在设计和选择硬件设备时，应考虑其质量、稳定性和寿命。
同时，应预留充足的备用设备和备用部件，以应对可能的故障。
此外，应定期进行设备检测、维护和更新，以保证其正常运行。
在软件方面，风电场功率预测系统的可靠性主要涉及数据处理算法和模型的准确性和稳定性。
因风能的不稳定性和随机性，预测系统需要具备较高的计算能力和准确度。
为此，需要采用先进的算法模型，并结合实时、准确的数据进行分析和预测。
此外，为了提高系统的可靠性，应设计合理的容错机制，当系统发生故障或异常时能够及时报警和切换到备用系统。
其次，我们需要对风电场功率预测系统的容错性进行分析。
容错性是指在系统发生故障或异常情况下，仍能保持系统的正常运行或及时恢复的能力。
容错性的高低决定了系统的可用性和对故障的响应能力。
在设计容错性方面，首先需要对系统的硬件和软件进行合理构建和布置。
硬件方面，通过合理的电气布线、设备选型和冗余设计等措施，可以降低由于设备故障引起的系统中断。
软件方面，需要开发稳定可靠的算法和模型，建立冗余运算环境和切换机制，以保证系统在故障情况下的正常运行。
其次，需要建立完善的监控和报警系统，及时检测和报警系统的故障和异常情况。
通过监测系统可以实时了解系统运行状态，及时采取措施进行修复和恢复。
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。
风功率预测系统
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RisØ 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美国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。
辽宁力迅风电控制系统有限公司风功率预测系统 兆方美迪风电功率预报系统 黑龙江大唐晨光依兰风电场
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》
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。
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。
风电场风功率预测系统研究
风电场风功率预测系统研究随着可再生能源的发展，风电场已成为一种主要的电力发电方式。
然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风电场的发电效率和稳定性存在一定的挑战。
因此，开发一种风功率预测系统对于风电场的运行和调度至关重要。
风功率预测系统可以通过分析历史风速数据、天气数据等多种因素，来预测未来一段时间内的风功率变化趋势。
这对于风电场的运行和调度具有重要的指导作用，可以减少风电场的停机时间，提高电力发电效率。
首先，风功率预测系统需要收集和整理大量的历史数据。
这些数据包括风速、风向、气温、大气压力等多种气象因素。
根据历史数据的变化趋势和规律，可以建立起一个合适的数学模型来预测未来的风功率。
其次，风功率预测系统需要考虑其他因素对风速的影响，如地形、海拔、风机布置等。
这些因素会对实际的风速产生一定的影响，因此需要分析并加以考虑。
然后，风功率预测系统需要选择合适的预测方法。
目前常用的预测方法包括基于统计学的方法，如回归分析、时间序列分析等，以及基于机器学习的方法，如人工神经网络、支持向量机等。
这些方法可以根据风电场的实际情况来选择合适的预测方法。
最后，风功率预测系统的实施还需要结合实时的监测数据和监测设备。
通过实时监测风速和风功率的变化，可以对预测结果进行修正和调整，提高预测的准确性和可靠性。
综上所述，风功率预测系统的研究对于风电场的运行和调度至关重要。
它可以帮助风电场准确预测未来的风功率变化趋势，提前做好调整和计划。
这将不仅可以减少风电场的停机时间，提高电力发电效率，还可以降低对传统能源的依赖，促进可持续发展。
因此，继续加强对风功率预测系统的研究和开发，将对风电场的发展产生积极影响。
风功率预测系统
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。
• 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。
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%；
考核系统介绍
• 四、风机脱网考核 • 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。
风电场风功率预测系统
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2、短期（日前）、超短期（实时）日报表查询、导出
在左侧菜单键中依次打开“报表管理--日报表--短期日报表”和“超短期日报 表”，可以根据“起始时间”和“结束时间”来决定查询范围，注意查看 “均方根误差”的数值（主要在功率误差统计中导出)，可以点击“导出”按 钮，数据导出生成表格。
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1、霸业梁风电场风功率系统柜
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2、实时风测系统（测风塔）
实时风测系统（测风塔）主要用于风电功率预测系统的超 短期预测，为超短期预测提供实时测风数据；测风塔的数 量需根据风场条件计算分析后确定，每座测风塔配套硬件 设备包括气象数据传感器、数据采集设备、数据传输设备， 如下图：
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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。
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
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2.测风塔数据检查
测风塔数据可在如图处红色区域标识处查看，测风塔数据5分钟刷新一次，主 要数据有实时风速、实时风向、实时温度、实时湿度、实时压力，目前测风 塔采集接口不支持声音告警能，请值班人员定期检查测风塔数据，如测风塔 数据(实时风向、实时风向、实时温度、实时湿度、实时压力都为0)异常，请 立即联系厂家处理。
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
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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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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
值月均方根误差应小于15%，限电时段不参与统计。 ➢ 系统硬件平均无故障时间（MTBF）应大于500000h。 ➢ 系统月可用率应大于99%。
风电功率预测系统
目录
风电概述 风电使用现状 风功率预测系统功能规范 风功率预测系统功能介绍 风功率预测系统硬件建设 风功率预测系统指标 总结
风电
概念 风电是风能发电或者风力发电的简称。
优点 风能是一种清洁的可再生能源，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
风功率预测系统功能规范
风电场功率预测预报考核指标 风电场发电预测预报考核指标为风电场发电预测预报准确率、合格率和上报
率.
➢ 准确率 ➢ 合格率 ➢ 上报率
引自：国家能源局关于印发风电场功率预测预报 管理暂行办法的通知
风功率预测系统功能规范
范围 标准规定了风电功率预测系统的功能，主要包括术语和定义、预测建模数据准
弱点
具有间歇性强、随机性大、可调度性弱等特点，大规模接入后对电网运行 会产生较为明显的影响。
风电使用现状
目前，我国正在发展的大容量风电场通常表现出显著的区域集中性，大 型风电场对电网产生的影响必然显著区别于国外分布式风电发展模式。同 时，我国风资源丰富、适宜建设大型风电场的地区存在局部电网建设相对 薄弱的情况，为保障电网运行的安全稳定，有时需采取限制风电场发电功 率的措施。
式中：n —— 在设定时段内的记录数； ρ —— 空气密度（kg/m^3）； vi —— 第i记录的风速（m/s）。
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。
风功率预测系统功能规范
数据输出 ➢ 电网调度机构的风电功率预测系统至少应提供次日96点单个风电场和区域风
电功率预测数据；每15min提供一次未来4h单个风电场风电功率预测数据， 预测值的时间分辨率为15min。 ➢ 风电场的风电功率预测系统应根据调度部门的要求向调度机构的风电功率预 测系统至少上报次日96点风电功率预测曲线；每15min上报一次未来4h超短 期预测曲线，预测值的时间分辨率不小于15min。 ➢ 10.3 风电场的风电功率预测系统向调度机构上报风电功率预测曲线的同时， 应上报与预测曲线相同时段的风电场预计开机容量。 ➢ 风电场的风电功率预测系统应能够向调度机构的风电功率预测系统实时上传 风电场测风塔的测风数据，时间分辨率不小于5min。
➢ 数据的存储
风功率预测系统功能规范
预测功能要求 ➢ 总体要求 应根据风电场所处地理位置的气候特征和风电场历史数据情况，采用适 当的预测方法构建特定的预测模型进行风电场的功率预测。根据预测时间尺 度的不同和实际应用的具体需求，宜采用多种方法及模型，形成最优预测策 略。 ➢ 预测的空间要求
➢ 预测的时间要求
➢ 预测执行方式
➢ 其他要求
风功率预测系统功能规范
统计分析
➢ 数据统计 ➢ 相关性分析 ➢ 误差统计 ➢ 误差分析 ➢ 考核统计
风功率预测系统功能规范
界面要求 ➢ 展示界面 ➢ 操作界面 ➢ 其他要求
安全防护要求
➢ 电网调度机构和风电场的风电功率预测系统均应运行于电力二 次系统安全区Ⅱ。
➢ 风电功率预测系统应满足电力二次系统安全防护规定的要求。
测风塔遥测站建设 ➢ 实时气象数据采集系统功能 ➢ 测风塔位置 ➢ 测量高层 ➢ 测量要素 ➢ 测量设备
风功率预测系统硬件建设
测风塔遥测站建设
设备安装
➢ 测风塔 • 高原台地和平原 • 浅山丘陵 • 山地 • 山谷地形
➢ 测风传感器 ➢ 温度计 ➢ 湿度计 ➢ 压力计
风功率预测系统指标
系统功能指标
➢ 预测系统主模块包括
• 风力预测子系统； • 风电（短期、超短期）功率预测子系统； • 系统平台应用软件； • 数据采集子系统； • 预测数据上传接口软件等。
风功率预测系统功能介绍
网络拓扑图
风功率预测系统功能介绍
软件功能介绍
➢ 实时监视信息： ➢ 风电场气象实时/历史信息： ➢ 风电场功率实时/历史信息： ➢ 误差统计分析
风功率预测系统功能介绍
系统功能
引自：中国电力科学院
风功率预测系统功能介绍
总体结构
系统结构示意图
风功率预测系统功能介绍
总体结构
➢ 预测系统需接入数据包括：
• 测风塔实时气象要素监测数据，光纤或无线送抵数据采集服务器； • 专业气象服务（数值天气预报数据），外网FTP 下载； • 风电场机组信息数据，风电场综合监控系统提供数据接口。
引自：国电南瑞NSF3100
风功率预测系统
国外风电场发电功率预测系统介绍
开发商
模型名称 特点
投运时间
ISET 德国
德国奥尔登堡大学
AWPT Previento
提供1-8h的预测，根据数值天气预报，使用神经网络 计算输出功率
2001
使用物理模型，在较大的区域内给出2天的预测结果 2002
Risø 丹麦 丹麦科技大学
风功率预测系统功能介绍
软件模块介绍
➢ 预测数据库 ➢ 人机界面 ➢ 天气预报获取解析程序 ➢ 风场风机信息采集程序 ➢ 数据采集平台（实时气象数据采集系统） ➢ 短期风功率预测模块 ➢ 超短期风功率预测模块 ➢ 误差统计计算模块
风功率预测系统硬件建设
测风塔遥测站建设
测风塔遥测站建设示意图
风功率预测系统硬件建设
丹麦科技大学
Prediktor WPPT Zephy
使用物理模型，考虑了尾流等的影响
利用自适应最小平方根法和指数遗忘算法相结合给出 0.5-36h的预测
集合了上边两个模型，可以提供0-9h和36-48h的预测
1994 1994 2003
西班 牙
西班牙可再生能源中 心开发
西班牙卡洛斯Ⅲ大学
LocalPredRegioPred
风功率预测系统功能规范
风电场运行参数统计方法
➢ 风电同时率（WPSF） ➢ 平均负荷率（ALC） ➢ 均方根误差（RMSE） ➢ 平均绝对误差（MAE） ➢ 相关性系数（r） 误差计算方法 ➢ 最大预测误差（δ max）
风功率预测系统功能介绍
系统原理构成图
风力发电机1
实时数据 数据库
防火墙
预测结果
预测请求 电网调度端
风力发电机n
数值天 气预报
预测服务器
预测结果 风电场端
预测请求
引自：华北电大风功率预测系统
风功率预测系统功能介绍
系统功能 风电场输出功率预测系统
地
风
分
理
电
组
信
场
输
息
总
出
系
输
功
统
出
率
功
预
率
测
预
测
单
预
信
算
台
测
息
法
输
结
上
管
出
果
报
理
功
统
率
计
预
评
测
价
系
统
引自：华北电大风功率预测系统
风功率预测系统功能规范
国家能源局关于印发风电场功率预测预报 管理暂行办法的通知 国能新能(201 1) 177 号
预测预报要求
➢ 风电功率预报分日预报和实时预报两种方式。 日预报是指对次日0时至24 时的预测预报，实时预报是指自上报时刻起未来15 分钟至4 小时的预测预报， 时间分辨率均为15 分钟。