风电场发电功率预测和系统

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1、刘兴杰,lxj5085@163.com137849650852009-9-23风电场发电功率预测和系统一、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本次交流的主要内容三、风电场发电功率预测系统四、总结1.风电的大力发展一、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3.风电场发电功率预测的意义4.小结1.风电的大力发展一、风电场发电功率预测的背景和意义近10年我国风电的发展计划在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！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

2、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、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、合理安排调度计划提供支持，有效降低风电间歇性对电力系统的不利影响一、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一、风电场发电功率预测的背景和意义

3、2.风电场发电功率预测模型1.风电场发电功率预测尺度3.国内外研究现状4.小结二、风电场发电功率预测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二、风电场发电功率预测2.风电场发电功率预测模型二、风电场发电功率预测技术综述风电场发电功率预测模型基于历史数据的预测模型基于数值天气预报的预测模型物理模型统计模型3.

4、风电场发电功率预测研究现状二、风电场发电功率预测超短期：持续法短期：时间序列法、卡尔曼滤波法、神经网络法、各种组合和改进算法中长期：基于数值天气预报的预测方法（物理模型和统计模型）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二、风电场发电功率预测2.国内研究现状1.国外风电场发电功率预测系统介绍3.系统介绍4.小结三、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三、风电场发电功率预测系统国家开发商模型名称特点投运时间德国ISETAWPT提供1-8h的预测，根据数值天气预报，使用

5、神经网络计算输出功率2001德国奥尔登堡大学Previento使用物理模型，在较大的区域内给出2天的预测结果2002丹麦RisøPrediktor使用物理模型，考虑了尾流等的影响1994丹麦科技大学WPPT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1994丹麦科技大学Zephy集合了上边两个模型，可以提供0-9h和36-48h的预测2003西班牙西班牙可再生能源中心开发LocalPred-RegioPred物理模型2001西班牙卡洛斯Ⅲ大学siperólico统计模型2002美国AWSTruewi

6、ndeWind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19982.国内研究现状三、风电场发电功率预测系统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年开始进入风电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”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，现场运行情况良好！正在进行“承德地区示范性风电场输出功率预测系统”和“威海地区风电场输出功率系统”的开

7、发3.系统介绍三、风电场发电功率预测系统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3.1系统概述三、风电场发电功率预测系统首先对风电场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

8、发出预测请求，对预测结果进行定制。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