风电场发电功率预测和系统

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。

风电场发电功率预测和系统

刘兴杰,lxj5085@ 刘兴杰,lxj5085@ 13784965085 20092009-9-23

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。

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

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。

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

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。

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 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 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

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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

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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。 参与市场竞争提供支持，降低风电场的运行成本等。 风电场发电功率预测的推广带动风电的进一步发展 为电力系统服务：能够为电网调度制定运行方式、 为电力系统服务：能够为电网调度制定运行方式、 合理安排调度计划提供支持，有效降低风电间歇性对 合理安排调度计划提供支持， 电力系统的不利影响

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一、风电场发电功率预测的背景和意义4. 小结风电场发电功率预测能够为风电比重的提高提供必 要条件 中国更需要风电场发电功率预测系统

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二、风电场发电功率预测1. 风电场发电功率预测尺度 2. 风电场发电功率预测模型 3. 国内外研究现状 4. 小结

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二、风电场发电功率预测1. 风电场发电功率预测尺度 超短期预测：以分钟为预测单位，用于 机组控制 短期预测：以小时为预测单位，用于电 网合理调度、保证电能质量；也可为风 电场参与竞价上网提供保证 中长期预测：以天、周或月为预测单位， 主要用于机组检修安排或调试 长期预测：以年为单位，用于风电场规 划设计

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二、风电场发电功率预测技术综述2. 风电场发电功率预测模型风电场发电功率 预测模型

基于数值天气预报 的预测模型

基于历史数据的 预测模型

统计模型

物理模型

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二、风电场发电功率预测3. 风电场发电功率预测研究现状 超短期： 超短期：持续法 短期：时间序列法、卡尔曼滤波法、 短期：时

间序列法、卡尔曼滤波法、 神经网络法、 神经网络法、各种组合和改进算法 中长期： 中长期：基于数值天气预报的预测 方法(物理模型和统计模型) 方法(物理模型和统计模型)

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二、风电场发电功率预测4. 小结 风电场发电功率预测算法很多 需要根据不同的需求确定不同的预 测方法和尺度

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三、风电场发电功率预测系统1. 国外风电场发电功率预测系统介绍 2. 国内研究现状 3. 系统介绍 4. 小结

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三、风电场发电功率预测系统1. 国外风电场发电功率预测系统介绍国家 开发商 ISET 德国 德国奥尔登堡大 学 Risø 丹麦 丹麦科技大学 丹麦科技大学 西班牙可再生能 源中心开发 西班牙卡洛斯Ⅲ 大学 AWS Truewind 模型名称 AWPT Previento Prediktor WPPT Zephy LocalPredRegioPred siperólico eWind 特点 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 使用物理模型，在较大的区域内给出2天的预测结 果 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 物理模型 统计模型 包括一组高精度的三维大气物理数学模型、适应性 统计模型、风电场输出模型和预测分发系统 投运时间 2001 2002 1994 1994 2003 2001 2002 1998

西班 牙

美国

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三、风电场发电功率预测系统2. 国内研究现状国内的研究目前主要集中在相关算法的研究 华北电力大学米增强教授团队从2005 华北电力大学米增强教授团队从2005年开始进入风电 2005年开始进入风电 领域的研究和开发工作。 领域的研究和开发工作。 完成了华北电力科学研究院有限责任公司委托的 项目“华北地区风电场接入系统相关问题研究” 项目“华北地区风电场接入系统相关问题研究” 已开发完成了国电龙源川井风电场的输出功率预 测系统。该系统已于8月进入现场试运行阶段， 测系统。该系统已于8月进入现场试运行阶段，现场 运行情况良好！ 运行情况良好！ 正在进行 “承德地区示范性风电场输出功率预测 系统” 威海地区风电场输出功率系统” 系统”和“威海地区风电场输出功率系统”的开发

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三、风电场发电功率预测系统3. 系统介绍3.1 系统概述 3.2 系统原理构成图 3.3 系统功能 3.4 系统实现 3.5 系统特点 3.6 系统展示

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三、风电场发电功率预测系统3.1 系统概述首先对风电场SCADA系统采集保存的历史数据 进行智能数据挖掘，形成风电场输出功率预测用数 据库，并建立风电场每台风电机组的风速-风向-功 率模型，结合国家气象部门提供的数值风速、风向 预报，实现每台机组的发电功率预测，最后叠加得 到整个风电场

的发电功率的预测。预测结果可以实 时发布到电网调度端和风电场监控中心。此外，电 网调度中心和风电场监控中心可以随时向预测服务 器发出预测请求，对预测结果进行定制。

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。

3.1 项目的技术原理首先对风电场SCADA系统采集保存的历史数据进 行智能数据挖掘，形成风电场输出功率预测用数据 库，并建立风电场每台风电机组的风速-风向-功率 模型，结合国家气象部门提供的数值风速、风向预 报，实现每台机组的发电功率预测，最后叠加得到 整个风电场的发电功率的预测。预测结果可以实时 发布到电网调度端和风电场监控中心。此外，电网 调度中心和风电场监控中心可以随时向预测服务器 发出预测请求，对预测结果进行定制。

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。

三、风电场发电功率预测系统3.2 系统原理构成图预测结果

实时数据风力发电机1 风力发电机

防火墙 数据库

预测请求 电网调度端

风力发电机n 风力发电机

预测结果 预测请求 数值天 气预报 预测服务器 风电场端

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三、风电场发电功率预测系统3.3 系统功能风电场输出功率预测系统

地 理 信 息 系 统

风 电 场 总 输 出 功 率 预 测

分 组 输 出 功 率 预 测

单 台 输 出 功 率 预 测

预 测 结 果 统 计 评 价 系 统

信 息 上 报

算 法 管 理

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三、风电场发电功率预测系统3.4 系统实现 开发技术 – 采用微软的Microsoft 3.5技术 开发工具 – 采用微软公司的Visual 2008 开发语言 – 采用微软公司的RAD工具的C#语言 数据库 – 鉴于对数据库的综合能力要求较高，微软的解决方 案难以达到要求，因此数据库拟采用ORACLE11i的 工业解决方案

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/wn24.html