风电功率预测系统设计方案
风力发电系统功率预测算法
风力发电系统功率预测算法风力发电系统功率预测算法风力发电系统的功率预测算法是基于多种因素的综合分析，包括风速、风向、空气密度、机械损耗等。
下面将详细介绍风力发电系统功率预测算法的步骤。
步骤一：数据收集首先，需要收集风力发电系统的历史数据，包括风速、风向、空气密度和实际功率输出等信息。
这些数据可以通过气象站、传感器等设备获取，或者从已有的数据库中提取。
步骤二：数据预处理在进行预测之前，需要对数据进行预处理，以去除异常值、处理缺失数据等。
常用的方法包括插值法、平均法和回归法等，可以根据实际情况选择合适的方法。
步骤三：特征工程特征工程是指选取适当的特征来描述数据，以提高预测算法的准确性。
在风力发电系统功率预测中，常用的特征包括风速、风向、空气密度等。
此外，还可以考虑添加一些衍生特征，如风速的平均值、方差等。
步骤四：模型选择选择合适的预测模型是功率预测算法的核心。
常用的模型包括线性回归、支持向量机、随机森林等。
可以通过交叉验证等方法，选择最优的模型。
步骤五：模型训练与优化在选择好模型后，需要使用历史数据进行模型的训练和优化。
通常采用的方法是将数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，然后使用测试集来评估模型的性能。
步骤六：模型评估与调优在模型训练完成后，需要对模型进行评估，并进行调优。
评估指标可以选择均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标。
如果模型的性能不够理想，可以尝试调整模型的参数，或者使用其他模型进行比较。
步骤七：模型应用与预测当模型经过评估和调优后，即可将其应用于实际的功率预测中。
根据实时获取的风速、风向、空气密度等信息，输入到模型中，即可得到对应的功率输出预测结果。
总结：风力发电系统功率预测算法是基于历史数据和多种相关因素的综合分析。
通过数据收集、预处理、特征工程、模型选择、训练与优化、模型评估与调优等步骤，可以建立准确可靠的预测模型，用于实现风力发电系统的功率预测。
这将有助于优化发电系统的运行，提高发电效率，降低能源成本。
基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化
基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化随着科技的不断发展，风电发电已经成为一种清洁能源的重要来源之一。
然而，由于风力发电受到风速的影响，其发电功率的波动性较大，这给电网的稳定性和可靠性带来一定的挑战。
因此，如何有效地预测和控制风电的发电功率成为了当前研究的热点问题之一。
人工智能作为一种新兴的技术手段，已经在各个领域展现出了巨大的潜力。
在风电领域，成为了近年来研究的焦点。
通过利用人工智能算法对风电场的历史数据进行学习，可以更精确地预测未来的风速和风电功率，帮助电网运营商更好地安排发电计划，提高电网的整体运行效率。
在智能风电功率预测方面，研究人员可以利用神经网络、支持向量机、遗传算法等人工智能技术，对大量的气象数据、风速数据和风电场历史数据进行分析和建模。
通过训练和优化模型，可以实现对风电场未来几小时甚至几天的功率预测，为电网调度和发电计划提供参考依据。
另外，智能风电功率控制也是风电领域的一个重要研究方向。
利用人工智能算法对风电机组进行控制和优化，可以实现风电机组的最佳工作状态，并保证其稳定、高效地运行。
例如，研究人员可以通过调整风电机组的桨叶角度、转速等参数，使其在不同风速下都能够实现最大的发电效率，提高风电场的整体发电量和经济效益。
在风电功率预测与控制系统设计与优化方面，研究人员还可以结合物联网、大数据等新兴技术，构建智能化的风电场管理系统。
通过实时监测和控制风电场的运行状态，及时调整风电机组的工作参数，可以更好地适应外部环境的变化，提高风电场的稳定性和可靠性。
梳理一下本文的重点，我们可以发现，基于人工智能的智能风电功率预测与控制系统设计与优化是风电领域的一个重要研究方向，具有广阔的应用前景。
未来，随着人工智能技术的不断发展和成熟，智能化风电场管理系统将会更加智能化、高效化，为清洁能源的可持续发展做出更大的贡献。
电力系统中的风电功率预测与优化
电力系统中的风电功率预测与优化随着对可再生能源的关注度不断增加，风能逐渐成为一种受到广泛关注的发电方式。
然而，由于风能的不稳定性和难以控制性，风电场的功率预测和优化成为电力系统中的重要挑战之一。
本文将讨论风电场功率预测和优化的方法及其在电力系统中的应用。
第一部分：风电功率预测风电场的发电功率受到多种因素的影响，如风速、风向、气压等。
准确预测风电功率对电力系统的稳定运行至关重要。
目前，常用的风电功率预测方法包括统计方法、数值模拟方法和基于机器学习的方法。
统计方法是一种简单且经济的方法，通过分析历史风速数据和风电场发电功率数据，建立统计模型来预测未来的发电功率。
然而，由于统计方法无法考虑到风速变化的动态性，其预测精度有限。
数值模拟方法基于流体力学原理，通过建立复杂的计算模型来预测风电场的发电功率。
这种方法对风场的物理特性进行细致建模，可以考虑到地形、机组布置等因素的影响，因此预测精度较高。
然而，数值模拟方法计算复杂，耗时较长，不适用于实时功率预测。
基于机器学习的方法是当前研究的热点，其利用大量历史风电数据和气象数据，通过训练模型来预测未来的风电功率。
常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）等。
这些算法能够处理非线性数据和复杂模式，预测精度较高。
此外，随着深度学习算法的发展，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），在风电功率预测中也取得了较好的效果。
第二部分：风电功率优化风电场的功率优化旨在最大化风电场的发电量，提高风能利用效率，并尽可能减少风电场对电力系统的不稳定性影响。
风电功率优化可以从机组控制策略和风电场布置两个方面进行考虑。
机组控制策略是指通过调整风力发电机的参数和工作状态来实现对功率输出的优化。
常用的控制策略包括变桨控制、无功功率控制和轴向风速控制等。
这些控制策略可以根据实际情况和需求进行灵活调整，使风力发电机在不同风速条件下实现最佳性能。
风功率预测系统(1).pptx
• 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
2021/3/11
1
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。
2021/3/11
2
一、风功率预测系统介绍
调度系统拓扑图
2021/3/11
3
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。
2021/3/11
18
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%）
风电功率预测系统
2 设计依据 2.1 技术标准
要求风功率预测系统必须符合： 国家电网公司技术标准 Q/GDW215-2008 电力系统数据标记语言－E 语言规范； 国家电网调〔2010〕201 号 风电并网运行控制技术规定、 国家电网公司技术标准 Q/GDW432-2010《风电调度运行管理规范》、 国家电网公司技术标准.Q/GDW588-2011《风电功率预测功能规范》、 国家电网公司调〔2010〕201 号《风电并网运行控制技术规定》、 国家电网公司调水〔2010〕348 号《风电场调度运行信息交换规范（试行）》、 国家电力监管委员会 5 号令《电力二次系统安全防护规定》、 国家电力监管委员会电监安全〔2006〕34 号《电力二次系统安全防护总体方
系统高级应用模块可提供检修计划设置和检修计划展示、限电曲线和检修曲 线展示、理论发电量计算等功能，需要用户额外定制。定制功能不包含在软件基 本功能中，如有需要请与服务商联系。
13 北京东润环能科技股份有限公司版权所有
4.2数据接口 系统提供了多种通讯接口与相关系统通讯，可满足用风
塔
数据采集器
光电转换器
光纤
NWP服务器 光电转换器
3.5 数值天气预报 我方具备国内外 5 家气象源支撑：3 家欧美（西班牙、丹麦、美国）专业气
象服务商，2 家国家级覆盖全国范围的专业气象研究单位（国家气象局、中国科 学院大气物理研究所）。
我方提供的适用于新能源应用（风电、太阳能功率预测系统）的数值天气预 报，空间分辨率小于 5*5 公里，目前在超过 700 个电场已有成功案例。
面向特征选择的新能源风光发电功率预测系统设计
面向特征选择的新能源风光发电功率预测系统设计目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)1.3 研究内容与方法 (5)二、新能源风光发电功率预测理论基础 (6)2.1 风力发电功率预测 (8)2.2 光伏发电功率预测 (9)2.3 风光互补发电功率预测 (11)三、特征选择方法及其在新能源风光发电功率预测中的应用 (12)3.1 特征选择方法概述 (13)3.2 基于机器学习的特征选择方法 (14)3.2.1 监督学习中的特征选择 (15)3.2.2 无监督学习中的特征选择 (16)3.3 基于深度学习的特点选择方法 (17)四、新能源风光发电功率预测系统设计 (19)4.1 系统架构设计 (20)4.2 数据预处理模块设计 (21)4.3 特征选择模块设计 (22)4.4 预测模型构建与优化 (24)4.5 系统测试与评估 (24)五、实验设计与结果分析 (26)5.1 实验环境与数据来源 (27)5.2 实验设计与实施过程 (28)5.3 实验结果与分析 (29)六、结论与展望 (29)6.1 研究成果总结 (30)6.2 研究不足与局限性 (32)6.3 未来研究方向与应用前景 (33)一、内容描述随着全球能源结构的转型和可再生能源技术的快速发展，新能源风光发电在电力系统中的占比逐年增加。
风能和太阳能等新能源发电具有光照强度波动大、风速变化不定等特点，给电力系统的稳定运行带来了巨大挑战。
开展面向特征选择的新能源风光发电功率预测系统的研究，对于提高新能源发电的可靠性和稳定性具有重要意义。
本文首先分析了新能源风光发电功率预测的现状和存在的问题，指出了特征选择在提高预测精度和效率方面的关键作用。
本文设计了一种基于特征选择的新能源风光发电功率预测系统，该系统主要包括数据预处理、特征提取、特征选择和预测模型构建等四个部分。
在数据预处理阶段，本文采用了插值法、归一化等方法对原始数据进行预处理，以提高数据的质量和可用性。
风电功率预测系统的设计与优化
风电功率预测系统的设计与优化摘要：近几年来，风力发电正在大规模发展，越来越多的风电并入电网。
但风电具有间歇性和随机性大的固有弊端，在很大程度上限制了风电的快速发展。
风功率预测技术的不断快速发展，已经成为提高电网调峰能力、更好地保障电力系统安全、稳定运行的关键技术之一。
本文简单的介绍了风电功率预测系统的构成和预测方法，并对风功率预测算法进行简要的解析，希望对相关部门有所帮助。
关键词：风电功率；预测系统；设计引言：随着风功率预测技术的不断快速发展，能够对风电功率作出准确的预测已经成为提高电网调峰能力、更好地保障电力系统安全、稳定运行的关键技术之一。
因此，从电网调度的角度出发，准确地进行风电场风电功率预测对电网顺利调度起着重要作用。
对发电企业来讲，准确的风功率预测可以帮助发电企业更好地参与调度、提升风电上网小时数，争取并网优先权，尽量减少弃风，合理安排风电机组的检修，最大限度地提高风电场的经济效益。
在此背景下，对风功率预测系统的研究、设计与实现成为当前一个热点，在风电场部署一套预测准确率高、功能完善、运行简洁方便的风功率预测系统对保障电网安全稳定运行具有重要的现实意义。
1系统构成与预测方法1.1系统构成风电功率预测系统包括数据采集子系统、功率预测子系统及软件平台等几部分，主要由风功率预测主机、用户工作站、数据采集服务器、网络设备及应用软件等组成。
数据采集子系统负责接受由测风塔传输的实测气象数据、由风电场传输的风机机组实时信息和由气象部门通过网络传输的数值天气预报数据，解析处理后存人数据库。
功率预测子系统是风电功率预测系统的核心部分，根据预测时间尺度的不同和实际应用的具体需求，采用最优的预测策略和模型，计算获得功率预测数据。
通过软件应用平台可以从数据库中查询风机机组信息、测风塔数据、预测功率数据，对监测和预测的数据结果以直观的方式展示并分析。
1.2预测方法1.2.1物理预报方法物理预报方法是基于风速与风功率的公式:式中:P为风轮输出功率，单位为kW;Cp为风轮的功率系数;ρ为空气密度，单位为kg/m3;A为风轮扫掠面积，单位为m2;v为风速，单位为m/s。
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）
Page 34
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。
Page 7
3、测风塔电台
Page 8
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。
Page 25
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。
Page 26
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
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。
风电功率预测系统总体设计
风电功率预测系统总体设计风电功率预测系统Wind Power Prediction System“风电功率预测系统”是一款具有精确预测未来风力发电功率的软件，系统具有高精度数值天气预报功能、风电信号数值净化、高性能物理模型、网络化实时通信、通用风电信息数据接口等高科技模块；可以准确预报风电场未来168小时功率变化曲线。
国能日新的风电功率预测系统短期预测精度超过80%，超短期预测精度超过90%。
此处的超短期预测精度超过90%是指均方根误差<10%。
211RMSE ：∑=⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=N k pk mk Cap -P P N 计算方法为；1、建模方法功率预测模型（双模型：优化的物理模型+人工智能模型）人工智能模型：如果风电场处于限负荷运行状态，系统会主动自适应的捕捉电场风电机组的运行模式，从而给出结合了现实运行情况和未来风资源情况的功率预报。
2、总体设计本系统包括硬件终端设施及预测软件系统。
通过采集数值天气预报、风机监控数据、测风塔数据和升压站等数据，完成对风电场的短期功率预测和超短期功率预测工作，并向电网侧上传测风塔和功率预测数据。
风功率预测系统组织结构图网络部署图3、产品价值（1）满足新能源并网相关法律及行业制度。
风电场风电功率预测系统完全满足《风电场接入电网技术规定》和《风电并网技术标准》的要求：风电场应配置风电功率预测系统，系统具有0~72h短期风电功率预测以及15min~4h超短期风电功率预测功能。
风电场每15min自动向电网调度部门滚动上报未来15min~4h的风电场风电功率预测曲线，预测值的时间分辨率为15min，预测误差应不大于15%。
风电场每天按照电网调度部门规定的时间上报次日0~24小时风电场发电功率预测曲线，预测值的时间分辨率为15min，预测误差应不大于20%。
在实际安全中，国能日新提供的风电功率预测系统的性能指标高于以上标准。
（2）提高电网消纳风电能力对风力发电进行有效预测，可以帮助电网调度部门做好各类电源的调度计划，减少风电限电，由此大大提高了电网消纳风电的能力，进而减少了由于限电给风电业主带来的经济损失，增加了风电场投资回报率。
项目实施方案---风功率预测
9项目实施风电功率预测系统实施主要包括收资、建模、接口开发、硬件设备采购、测风塔建设、预测系统现场安装调试、培训和项目验收等步骤，实施流程图如下所示。
项目收资完成后可同时进行测风塔建设、系统建模、软件平台开发、接口开发和配套硬件采购，以上工作完成后进行现场部署以及调试工作，然后进行用户培训，最后进行系统验收，如下图：9.1 实施准备9.1.1 数据准备风电场需提供系统预测建模所需各项数据，详细清单件附件一。
9.1.2 接口准备风电场需提供或者协调相关厂商提供相关数据通讯接口，包括接收数值天气预报用到的外网接口、测风塔传输实测气象数据用到的风机接口、风机监控接口、数据上传等用到的调度系统接口等。
●测风塔配套本方案测风塔数据采集需用户完成铺设测风塔到就近风机的光缆通道必须的土建工作，包括征地、开挖光缆沟等（已有通道例外）。
●其他提供必要的现场办公场所，并提供必要的硬件网络环境和设备，包括但不限于机房、机柜、电源、UPS电源、网络交换机、网线、显示器、鼠标、键盘、内网固定IP及外网固定IP等。
9.2 项目收资●风场地理信息●风电场坐标、海拔以及地形地貌。
●风机参数●装机容量、风机型号、风机参数、并网时间。
●风电场历史气象数据●风电场历史12个月测风塔测实测气象数据。
●风电场EMS数据●风电场6-12个月EMS历史数据。
●风电场SCADA数据●风电场（或单机）过去6-12个月历史SCADA数据，包括：风向、风速、湿度、温度等气象数据；有功、无功、检修、故障等运行数据。
●风机故障及停机记录、风场限电记录●风电场过去6-12个月故障记录和停机记录、风场限电记录。
●预测系统与关联系统的通信方式●数值气象预报的来源与通讯方式；风电场实时数据通讯通道现状和通讯规约；系统与调度系统的通讯通道现状、通讯方式和通讯规约。
9.3 系统建模系统建模包括数据整理和预测建模两部分内容。
数据整理是指整理收集到的数据，分类汇总，根据筛选算法以及建模要求排除奇异数据，为预测模型建模提供数据准备。
风电功率预测系统
9风功率预测系统：9.1概况：本风场采用的是北京博雅智恒新能源科技有限公司产品。
1)系统架构如下图所示：风电功率预测系统需要配置两台服务器，数据服务器与应用服务器，数据服务器用于接收实时测风塔数据、数值天气预报数据；应用服务器用于安装预测系统主程序，接收实时功率数据，并向调度上传预测结果。
同时，为保障系统的安全性，同时满足电网对风电安全性要求，对从外网接受的数值天气预报数据需加装方向网络隔离装置，以保证系统的安全性。
风电功率预测综合管理系统拓扑图2)预测系统采用B/S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以下链接：http://ipAddress:port/WindPower系统初始登陆账号：f初始登陆密码：f注意：如果两人同时使用同一用户名登录，系统将自动注销先登录的用户。
系统用户目前分为二个等级：(1).超级管理员超级管理员具有所有模块的操作使用功能。
(2).普通用户普通用户具备浏览功能，相比较超级管理员用户，普通用户没有系统管理模块的操作权限。
系统中只保留一个超级管理员账户（admin），普通用户由超级管理员统一创建和管理，以免发生混乱和越权操作。
9.2 系统软件主要计算功能(1)可以对单独风电场或特定区域的集群预测。
(2)系统目前能够预测风电场次日0 时至24 时的96 点出力曲线，时间分辨率为15 分钟。
当数值天气预报的时间长度超过24 小时的时候，可以预测超过48 小时的出力曲线。
(3)系统能够设置每日预测的时间及次数,具备手动启动预测和自动定时预测两种预测方式。
(4)考虑到出力受限和风机故障对风电场发电能力的影响，可进行限电和风机故障等特殊情况下的功率预测, 同样支持不断扩建中的风电场的功率预测。
(5)系统可对预测结果进行误差统计，可统计任意时间段内的系统预测指标。
(6)系统可生成一段时间内的风速玫瑰图及风廓线。
9.3风功率预测系统基本应用操作预测系统分为实时状态监测、气象信息展示、报表统计、系统管理共四个应用模块，每个应用模块又根据应用包含了若干个具体操作的子模块。
风电场智能功率预报系统技术方案(超短期)
风电场智能功率预报系统技术方案内蒙古东润能源科技有限公司二〇一五年目录1 系统概述 (1)1.1 风电功率预测（风电场智能功率预报系统V1.0） (1)1.2 风电功率预测（风电场智能功率预报系统V1.0）的核心价值 (1)1.3 用户收益 (1)2 设计依据 (2)2.1 设计标准 (2)2.2 设计原则 (3)3 系统构架 (3)3.1 系统架构拓扑图 (3)3.2 实时测风塔系统 (4)3.3 数值天气预报 (7)3.4 通信接口系统 (8)3.5 网络安全隔离装置 (8)4 风电场智能功率预报系统功能 (13)4.1系统功能概述 (13)4.2 数据接口 (19)5 技术指标 (19)5.1 功率预测 (19)5.2 统计分析 (20)5.3 系统界面 (21)5.4 数据上传 (21)5.5 系统性能 (22)5.6 系统特点 (22)6 技术优势 (22)6.1 数字建模 (22)6.2 实时测风系统及风资源评估 (23)6.3 通讯接口 (23)6.4 数值天气预报落地优化 (24)6.5 服务团队 (24)7 质量保证 (25)7.1 评审机制 (25)7.2 测试机制 (25)7.3 容错机制 (25)8 售后服务 (25)8.1 服务内容 (25)8.2 服务体系 (26)9 项目实施 (27)9.1 实施准备 (27)9.2 项目收资 (28)9.3 系统建模 (29)9.4 通信接口开发 (29)9.5 气象观测站建设 (29)9.6 配套硬件采购 (29)9.7 现场安装调试 (30)9.8 文档与培训 (30)9.9 项目验收 (30)10 风电场智能功率预报系统超短期预测配置单 (31)1 系统概述1.1 风电功率预测（风电场智能功率预报系统V1.0）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，经济欠发达，电力负荷量小，电网结构相对薄弱。
风电场功率预测系统的可视化与用户界面设计
风电场功率预测系统的可视化与用户界面设计随着环保意识的增强和全球对可再生能源的需求增加，风电场成为了一种重要的发电方式。
为了提高风电场的发电效率和稳定性，一个功能强大的功率预测系统显得尤为重要。
然而，仅有一个功能强大的系统并不足以满足用户的需求，良好的可视化和用户界面设计同样至关重要。
本文将讨论风电场功率预测系统的可视化与用户界面设计的重要性，并提出一些建议，以提供更好的用户体验和操作效率。
一、可视化设计的重要性可视化设计是将数据转化为易于理解和分析的图形和图表的过程。
在风电场功率预测系统中，良好的可视化设计可以帮助用户直观地了解风电机组的工作情况和发电效率。
以下是可视化设计的重要性：1.1 数据展示：通过可视化设计，用户可以清楚地看到风电机组的功率输出、风速和风向等数据，以及预测结果。
这使得用户能够更好地评估风机的工作状态和发电效率，并作出相应的调整和决策。
1.2 故障诊断：合理的可视化设计可以帮助用户快速发现和诊断风电机组的故障，例如风机叶片损坏、传感器故障等。
这有助于及时采取维修和保养措施，减少停机时间和维护成本。
1.3 数据分析：通过可视化设计，用户可以将历史数据与实时数据进行比较和分析，并进行趋势预测。
这有助于用户更好地了解风机的运行规律和发电效率，并提供数据支持，以优化风电场的运营和管理策略。
二、用户界面设计的重要性用户界面设计是指用户与系统进行交互的界面的设计。
在风电场功率预测系统中，用户界面设计的重要性体现在以下几个方面：2.1 用户体验：良好的用户界面设计可以提供良好的用户体验，使用户能够快速、准确地获取所需信息和功能。
用户界面应简洁明了，功能布局合理，并提供直观的操作指导，以提高用户的满意度和使用效率。
2.2 可操作性：用户界面设计应考虑用户的操作习惯和使用需求，提供简单而直观的操作方式和交互逻辑。
为用户提供快捷的操作、自定义功能和多种形式的数据展示方式，以满足不同用户的需求。
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。
面向大规模风电场的功率预测系统设计与实现
面向大规模风电场的功率预测系统设计与实现随着全球对可再生能源的不断追求和风能资源的广泛开发利用，风电场规模不断扩大。
然而，由于风能的不稳定性和变化性，大规模风电场的运行管理面临诸多挑战。
为了提高风电场的运行效率和经济性，预测风电场的功率输出成为一个关键问题。
本文将介绍面向大规模风电场的功率预测系统的设计与实现。
一、系统设计1. 数据采集与预处理面向大规模风电场的功率预测系统设计，首先需要进行数据采集与预处理。
通过部署传感器设备，从风电场各个风机以及气象站等获取风速、风向、温度等相关数据，并对原始数据进行预处理，如去除异常值、噪声处理和数据归一化等。
这些数据将提供给后续的预测模型进行分析和建模。
2. 特征提取与选择在数据预处理完成后，需要对数据进行特征提取与选择。
针对风电场的功率预测问题，通常需要提取与风能相关的特征，如风速、风向、气温等。
在特征选择方面，可以采用统计学方法、信息论方法或者机器学习方法来进行特征选择，选择出对功率预测具有较高相关性的特征变量。
3. 预测模型建立根据已经提取和选择的特征变量，建立合适的预测模型是系统设计的关键。
常用的功率预测模型包括基于统计学的方法，如回归分析、时间序列分析和灰色系统模型等，以及基于机器学习的方法，如人工神经网络、支持向量机和随机森林等。
根据风电场的具体情况和数据特征，选择合适的模型进行建模和训练。
4. 模型评估与选择建立预测模型后，需要对模型进行评估与选择。
可以利用交叉验证、均方根误差和平均绝对百分比误差等指标来评估模型的准确性和性能。
通过比较不同模型的预测结果，选择性能较好的模型作为最终的功率预测模型。
5. 系统集成与优化在设计阶段完成后，需要进行系统集成与优化。
将数据采集、预处理、特征提取、预测模型和评估等模块进行集成，形成完整的功率预测系统。
此外，还可以引入多源数据融合、实时监测和优化调度等技术，进一步提高系统的效率和准确性。
二、系统实现1. 软件开发面向大规模风电场的功率预测系统需要进行软件开发。
风电场发电功率预测和系统
风电场发电功率预测和系统<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。
</i>风电场发电功率预测和系统刘兴杰,lxj5085@ 刘兴杰,lxj5085@ ***** ***-*****-9-23<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。
</i>本次交流的主要内容一、风电场发电功率预测的背景和意义二、风电场发电功率预测三、风电场发电功率预测系统四、总结<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。
</i>一、风电场发电功率预测的背景和意义1. 风电的大力发展2. 风电大力发展带来的挑战3. 风电场发电功率预测的意义4. 小结<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。
</i>一、风电场发电功率预测的背景和意义1. 风电的大力发展1400 1200 1000 800 600 400 200 0 ***** ***** 2006 2007 2008发电量风电场个数220 200 180 160 140发电量发电量风电场个数120 100 80 60 40 20 0计划在2020年使风电装机达到1亿千瓦！且我国的风电大多集中在某些区域！年份近10年我国风电的发展<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。
</i>一、风电场发电功率预测的背景和意义2. 风电大力发展带来的挑战对电力系统安全稳定运行的影响对电力系统电能质量的影响对电力系统经济运行的影响对风电场自身的影响<i>风功率预测对于智能电网的建设和支撑有着非常重要的作用。
</i>一、风电场发电功率预测的背景和意义3. 风电场发电功率预测的意义为风电场服务：能够为风电场合理安排检修计划、为风电场服务：能够为风电场合理安排检修计划、参与市场竞争提供支持，降低风电场的运行成本等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
风功率预测系统设计方案
随着社会的发展，传统能源出现面临枯竭的危险，发展新能源经济是当今世界的历史潮流和必然选择。
而二次能源开发中利用风力发电是最有潜力最为环保的方式之一，但这也引出了分布式发电并网难的问题。
由于风能发电的间歇性、不稳定性，并网后对电网冲击巨大，因此，做好风能发电的预测和调控是风力发电并网稳定运行和有效消纳的重要条件。
国外的经验证明，对风力发电进行有效预测，可以帮助电网调度部门做好各类电源的调度计划，减少风电限电，由此大大提高了电网消纳风电的能力，进而减少了由于限电给风电业主带来的经济损失，增加了风电场投资回报率。
为此，国能日新自主研发的风电功率预测系统，为国家的风电事业发展贡献自己的一份力量。
风就是水平运动的空气，空气产生运动，主要是由于地球上各纬度所接受的太阳辐射强度不同而形成的。
在赤道和低纬度地区，太阳高度角大，日照时间长，太阳辐射强度强，地面和大气接受的热量多、温度较高；在高纬度地区太阳高度角小，日照时间短，地面和大气接受的热量小，温度低。
这种高纬度与低纬度之间的温度差异，形成了南北之间的气压梯度，使空气作水平运动，风沿水平气压梯度方向吹，即垂直与等压线从高压向低压吹。
地球在自转时，使空气水平运动发生偏向的力，称为地转偏向力，这种力使北半球南方吹向北方的风向东偏转，北方吹向南方的风向西偏转，南半球则相反。
所以地球大气运动除受气压梯度力外，还要受地转偏向力的影响，大气真实运动是这两种力综合影响的结果。
国能日新开发的风电功率预测系统SPWF-3000，具备高精度数值气象预报功能、风电信号数值净化、高性能物理模型、网络化实时通信、通用风电信息数据接口等高科技模块；可以准确预报风电场未来168小时功率变化曲线。
在即使没有测风塔的情况下，采用国能日新的虚拟测风塔技术，风功率系统短期预测精度超过80%，超短期预测精度超过90%。