风电功率预测系统
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(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
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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。
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一、风功率预测系统介绍
调度系统拓扑图
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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。
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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%）
风电场功率预测系统使用说明（合集五篇）
风电场功率预测系统使用说明（合集五篇）第一篇：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：admin 1.1．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可靠性分析与提升策略
风电场功率预测系统的可靠性分析与提升策略一、引言近年来，随着能源技术的进步和环保意识的提高，风电场成为了可再生能源中最具发展潜力的一种。
风力发电系统的运行稳定性和效率直接影响到电网供电的可靠性和经济性。
而风电场功率预测系统的可靠性是确保风力发电系统高效运行的关键。
本文将对风电场功率预测系统的可靠性进行分析，并提出提升策略。
二、风电场功率预测系统的可靠性分析1. 数据准确性分析风电场功率预测系统利用历史风速数据和机器学习算法进行功率预测。
然而，风速数据的准确性直接影响到功率预测结果的可靠性。
因此，应对风速数据进行准确性分析。
首先，应对风速传感器进行定期检测和校准，确保其精度和敏感度。
其次，需要对历史风速数据进行清洗和筛选，去除异常数据和噪声干扰。
最后，还需要建立风速修正模型，将历史风速数据与实际发电量进行对比分析，以验证其准确性。
2. 模型精度分析风电场功率预测系统的模型精度直接决定了预测结果的可靠性。
因此，需要对模型的精度进行评估和分析。
一种常用的方法是将历史实际功率数据与预测功率数据进行对比，计算预测误差和准确率。
同时，可以采用交叉验证和留一验证等方法进行模型评估，以确保模型具有较高的泛化能力和精确度。
另外，还可以引入其他影响因素（如温度、湿度等）进行模型扩展，提高预测精度。
3. 算法选择与优化风电场功率预测系统涉及到多种算法，如神经网络、支持向量回归、随机森林等。
不同的算法具有不同的优势和应用范围。
因此，需要对算法进行选择和优化，以提高预测系统的可靠性。
在选择算法时，应综合考虑预测精度、计算效率、模型复杂度等因素。
对于已选定的算法，可以通过参数调优和特征工程等方法进一步提高其性能。
此外，还可以采用集成学习的方法，将多个算法进行组合，以进一步提高预测系统的可靠性。
三、风电场功率预测系统的提升策略1. 数据共享与协同各个风电场之间可以建立数据共享平台，共享历史风速数据和功率数据，以扩大数据样本规模和提高预测精度。
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
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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
风电功率预测系统
风电功率预测系统
风电功率预测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。
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。
风电功率预测系统(SPWF-3000)的结构性能与运行环境
由于风电本身具有波动性、间歇性，当风电在电网中占比提升到一定比例之后，会对电网的运行安全产生风险。
如何在保障电网安全定运行的条件下尽可能多接纳风电，是行业内一直在探讨的问题。
在这种情况下，风电预报应时而生。
在大环境的影响和推动下，国能日新，实施及技术人员，经过多年的工作经验与总结，自主研发了两款风电预测产品。
本文我们主要介绍了风电功率预测系统（SPWF-3000）的结构性能与运行环境。
风电功率预测系统（SPWF-3000）：北京国能日新系统控制技术有限公司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，采用我公司的虚拟测风塔技术，风功率系统短期预测精度超过80%，超短期预测精度超过90%。
此处的超短期预测精度指均方根误差<10%，计算方法为：RMSE=开方（求平均（|预测-实际|/装机容量）2）。
1、总体设计本系统包括硬件终端设施与我公司自主研发的风电预测软件系统。
通过采集数值气象预报数据、实时测风塔数据、实时输出功率数据、风电机组状态等数据，完成对风电场的短期风电功率预测、超短期风电功率预测工作，并向电网侧上传测风塔气象数据和风功率预测数据。
风功率预测系统组织结构图网络配置图气象服务器通过接收数值气象预报数据并进行加工处理后，经反向隔离器将其传送至风功率预测服务器，功率预测服务器通过防火墙与升压站和电场风机监控系统相连，进行实发功率的采集、存储、统计、分析工作，风电功率预测服务器根据接收的数值气象数据、实时测风塔数据、风机数据进行并行计算处理，可以得到168小时中期功率预测和未来4小时超短期功率预测曲线，通过在现场已投运情况分析，我公司72小时短期的功率预测曲线精度均在80%以上，超短期功率预测曲线精度均在90%以上，完全满足了电网公司对风场上功率预测的技术要求，也增加了整个风场风功率预测系统的安全性、稳定性和经济性。
风电场功率预测系统在风电场运维中的作用与价值
风电场功率预测系统在风电场运维中的作用与价值随着全球对可再生能源的需求不断增长，风力发电成为了一种重要的清洁能源。
风电场作为风力发电的基础设施，对于保障电力供应、减少环境污染和降低能源成本都起着至关重要的作用。
然而，由于风力发电受风速等自然因素的影响，风电场的电力输出具有一定的不稳定性和不确定性，这给风电场的运维工作带来了一定的挑战。
为了提高风电场的运维效率和电力输出的稳定性，风电场功率预测系统应运而生。
风电场功率预测系统是一种基于现代数据分析和预测技术的智能化系统，通过对气象数据、风电场历史数据和实时监测数据的分析和处理，可以对未来一段时间内风电场的功率输出进行预测。
这个系统的作用非常重要，它可以为风电场的运维和电力交易提供可靠的参考，具有以下几个方面的价值。
首先，风电场功率预测系统能够提高风电场的电力输出稳定性。
由于风速和风向的变化，风力发电的输出功率会受到波动，并且有时会出现突然剧烈的变化。
这对于电力系统的稳定性以及对外供电环节产生了较大的影响。
通过运用功率预测系统，风电场管理人员可以准确预测未来一段时间的风速和风向变化趋势，进而根据预测结果调整风力发电机组的输出功率，使得风电场的电力输出更加平稳，从而降低了电力系统的不稳定性。
其次，风电场功率预测系统可以提高风电场的运维效率。
风电场的运维工作需要及时高效地响应电力市场需求和气象条件的变化。
通过预测风电场的功率输出，风电场管理人员可以根据预测结果调整运维策略，合理安排检修与维护计划，从而最大限度地提高风电场的运行效率和经济效益。
此外，功率预测系统还可以提供决策支持，帮助管理人员合理调度风电场内的发电设备，降低运维成本，延长设备寿命，提高运维效率。
第三，风电场功率预测系统对于电力交易具有重要作用。
风电场的电力输出不仅用于满足自身的供电需求，还可以通过电力交易的方式向电力市场出售多余的电力。
通过准确预测风电场的功率输出，风电场管理人员可以合理制定电力交易策略，选择合适的时间和电力交易方式来获取更多的利益。
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
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。
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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。
9.3.1实时状态监测模块实时状态监测模块下包含了5个子模块，即地图展示模块，日曲线展示模块，周曲线展示模块，超短期最新曲线展示模块，超短期历史曲线展示模块。
1)地图展示当用户登录系统时，系统会默认先跳转到地图展示子模块页面，或者通过导航进入。
该页面以地图的方式直观的展示了风电场的地理分布情况，并采用实时更新的方式对风电场的预测功率、实际功率进行展示，页面的刷新周期根据风电场实时功率的接口更新时间而定，一般为1-5分钟更新一次。
目前为5分钟更新一次，预测功率为15分钟一个点，所以预测功率15分钟更新一次。
在风场的展示框中，展示风场名称，装机容量，预测功率，实际功率。
点击地图上风机图标，进入风电场风机详细页面，在该页面可以看到风电场所有风机的地理位置，风机编号等信息，点击返回图片，可以回到地图展示页面。
2 )日曲线展示点击“实时状态监控”下的“日曲线展示”，进入日曲线展示界面。
其中“日曲线”横坐标为时间序列，15分钟一个点，每天96点；纵坐标为功率，单位为兆瓦(MW)。
曲线展示内容分为“短期预测曲线”、“实际曲线”、“超短期预测曲线”、“限电曲线”，用户可在页面上通过日期控件选择任何想查看的日期，当选择好各种想查看的条件后，点击“提交”按钮，即可显示相应的信息。
页面提供导出功能，点击右上角“导出”按钮可用EXCEL和CSV 两种格式将结果导出到本地。
3) 周曲线展示周曲线显示一周时间内的预测曲线和实际功率曲线。
点击“实时状态监控”下的“周曲线展示”，进入周曲线展示界面，通过导航可进入此子模块页面，其中“周曲线”横坐标为时间序列，15分钟一个点，每天96点；纵坐标为功率，单位为兆瓦(MW)。
曲线展示内容分为“预测功率曲线”、“实际功率曲线”，根据图示，绿色曲线代表预测曲线，红色曲线代表实际功率曲线，用户可在页面上通过日期控件选择任何想查看的日期，当选择好各种想查看的条件后，点击“提交”按钮，即可显示相应的信息。
可以通过点击页面左上角导航返回到风场列表页面。
4) 超短期最新曲线展示超短期最新曲线显示了离当前时间最近的一次超短期预测结果。
点击“实时状态监控”下的“超短期最新曲线”，进入该页面。
超短期预测未来四个小时，每15分钟一个值。
其中横坐标为时间序列，15分钟一个点，每次16个点；坐标为功率，单位为兆瓦(MW)5) 超短期历史曲线展示超短期历史曲线显示一天的预测曲线和实际功率曲线。
点击“实时状态监控”下的“超短期历史曲线”，进入超短期历史曲线展示界面，其中“超短期历史曲线”横坐标为时间序列，15分钟一个点，每天96点；纵坐标为功率，单位为兆瓦(MW)。
曲线展示内容分为“预测功率曲线”、“实际功率曲线”，根据图示，绿色曲线代表预测曲线，红色曲线代表实际功率曲线，用户可在页面上通过日期控件选择任何想查看的日期，当选择好各种想查看的条件后，点击“提交”按钮，即可显示相应的信息。
预测曲线，分为未来15分钟，未来30分钟等，未来15分钟指的是超短期预测16个点中的第一个点组成的曲线，未来30分钟指的是超短期预测16个点中的第二个点组成的曲线。
9.3.2气象信息展示“气象信息展示”下包含2个模块。
可显示“风玫瑰图曲线”和“风速曲线”。
1 )风玫瑰图曲线展示点击“气象信息展示”下的“风玫瑰图曲线”即可进入风玫瑰图界面，在界面的左上角，用户可以选择开始时间和结束时间的时间段。
时间格界面便可以展示在该时间段内的风玫瑰图式为yyyy-MM-dd，选定后击“提交”按钮。
2 )风速曲线展示点击“气象信息展示”下的“风速曲线展示”，即可进入风速曲线展示界面，在风速展示界面的左上角，用户可以选择要查看的日期，选择要查看的日期后，点击“提交”按钮，界面便展示出用户选择日期当天的风速曲线。
在提交按钮的右边，提供给用户方便导出的功能。
用户可以选择要导出的文件类型，目前提供CSV和Excel文件类型，选择文件类型后，用户点击文件类型右边的“导出”按钮，界面会弹出一个选择框，提示用户保存文件或打开文件。
9.3.3 报表统计模块报表统计模块包含如下模块：上报曲线导出，短期预测指标统计及导出，超短期预测指标统计及导出，功率相关预测指标统计，气象信息相关指标统计，风电相关指标统计及导出，预测及实际曲线导出、限电记录查询及导出。
1)上报曲线导出通过导航可进入此子模块页面，该子模块页面，有如下功能，计划曲线的修改，计划曲线的导出以及计划曲线的上传。
修改计划曲线有两种方式，可以直接拖动曲线上的某点计划值也可以修改右边的列表。
导出功能可以导出excel文件也可以导出csv文件。
上传功能实现了计划曲线上传的弥补功能，系统中定时上传预测结果，也可以人工点击上传按钮进行上传。
2) 短期预测指标统计及导出通过导航可进入此子模块页面，在这里用户可以对一段时间内的预测结果进行误差统计，并可按需求设置过滤条件。
在统计页面上可以看到风场的一段时间内的绝对误差，均方根误差等。
平均绝对误差计算方式：∑|预测值-实际值| ÷样本数÷装机容量均方根误差计算方式：∑÷实际值）（预测值2÷装机容量-样本数误差即绝对误差：|预测值-实际值| ÷装机容量3 )超短期预测指标统计及导出通过导航可进入此子模块页面，在这里用户可以对一段时间内的超短期预测结果进行误差统计，并可按需求设置过滤条件。
在统计页面上可以看到风场的一段时间内的绝对误差，均方根误差等。
4) 功率相关指标统计功率相关指标统计页面可以统计一段时间内，功率频率的分布，5分钟功率的变化，10分钟功率的变化。
5) 气象信息相关指标统计气象信息相关指标统计页面，可以统计一段时间内风速频率的分布，并可以查看这段时间的风玫瑰图。
6 )风电相关指标统计及导出风电相关指标统计及导出页面可以统计出一段时间内发电量，有效发电时间，最大出力等信息。
7 )预测实际曲线导出通过导航可进入此子模块页面，在该子模块页面，用户可以将某个风场的一段时间的预测数据和实际出力数据导出到本地。
如下图所示：8) 限电记录查询及导出通过导航可进入此子模块页面，此子模块对限电记录进行导出。
首先要导出的时间段，点击确认按钮进入限电的列表页面，点击列表页面的导出按钮可以导出限电信息。
9.3.4 系统管理模块1)系统管理模块包含如下模块：装机容量设置、风场管理、用户管理等.系统管理员模块只有管理员身份才能在界面进行操作。
2) 风场装机容量设置在该子模块，用户可以根据实际情况对预测系统中所有风场的装机容量进行修改，提交之后，预测系统将按照新的装机容量对风电场进行预测，在风场没有填报第二天开机容量的情况下，系统会以该风场的装机容量为默认开机容量进行预测，因此修改装机容量对预测系统影响很大，需按照实际情况进行修改。
导航进入及展示页面见下图3)风场管理在该子模块，用户可以看到风场的基本信息。
点击“编辑”进入风场编辑页面，管理员在该界面设置风场的名称等。
修改完成后，点击“确认提交”按钮，完成设置。
如下图所示：点击添加风机信息按钮，可以为该风电场添加风机类型及风机个数。
4)用户管理在该子模块超级管理员用户（一般系统会自动初始化一个）可以增加新的用户和对原来的用户进行编辑、删除和密码修改等操作，目前系统提供二种用户，即：超级管理员、普通浏览用户。
其中：超级管理员具有所有模块的使用功能；普通浏览用户可以浏览，不具有系统管理模块的使用权限。
一般系统建议只设置一个超级管理员，其它用户由超级管理员统一添加，以免发生混乱。
导航进入及展示页面见下图5)风场限电设置在该子模块的页面，管理员可以浏览一段时间内调度限电记录。
导航进入及展示页面见下图6)预测开机容量设置在该子模块，用户根据实际情况设置未来一天的风电场开机情况，这里只需要填写某风场未来一天的总开机容量，不需要具体到每一台风机，提交之后，预测系统将根据用户填报的开机容量进行预测，如果不填，预测系统会按照默认全部开机的情况进行预测。
导航进入及展示页面见下图7)运行监控信息运行监控信息页面，可以查看到系统的运行日志信息，方便维护人员进行系统的维护，在该页面用户可以清晰地看到系统运行的错误信息。
8) 用户操作日志查询及导出该页面可以查看用户的操作日志，方便系统管理员对系统的管理，如下图所示：9)服务器日志下载当系统出现问题，风场管理人员可以下载tomcat服务器的日志信息，方便系统开发人员找到问题所在，解决系统问题。
服务器日志下载页面如下图：10)数据库导出数据库导出页面可以导出系统中的数据库数据，方便系统的维护，如下图：11)重启系统服务当系统出现问题时，管理员可以通过该页面重启系统，系统重启页面如下图：瓜州风力发电场检修规程11 北京协合运维风电技术有限公司12)系统更新由于风电装机速度很快，系统页面在这里提供了更新接口，由电科院提供更新包，然后由地方工作人员将更新包在此上传，即可完成预测系统的更新。