探析风电中的功率预测技术

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1、探析风电中的功率预测技术张埜（大唐山西新能源有限公司030032）摘要：木文针对国外投运的风功率预测系统软件作了综合对照表，简要叙述了国内的风功率预测技术发展现状。针对常规的风功率预测精度低的问题，总结了改进方法。关键词：风电场；功率预测技术随着风力发电技术日臻成熟，风电单机容量和并网型风电场规模不断扩大,风电占电力系统发电总量的比例也逐年增加。风电场穿透功率不断加大，给电力系统带来的一系列问题日益突出，严重威胁电力系统安全、稳定、经济、可靠运行。对风电功率进行及时准确的预测，可以显著增强电力系统的安

2、全性、稳定性、经济性和可控性。一、国内外风功率预测的研究现状经过近二十多年的发展，风功率预测系统已风靡全球并得到了广泛的应用,如德国、丹麦、西班牙等风电大国均有预测技术成熟的风功率预测系统。国外风功率预测软件综合对照表如表1所示。目前，丹麦、西班牙等风电大国的风场出力预测已达到世界领先水平，如西班牙目前已经能够达到提前48h、平均误差不超过20%,提前24h、平均误差不超过10%o我国风功率预测技术起步较晚，但经过多年来的技术攻关与革新，我国的风功率预测技术已逐渐走向成熟，并且能够完善地解决实际问题。

3、文献［1］提出了一种基于最小二乘法支持向量机的风功率短期预测模型，其仿真结果表明，与常规预测方法相比，预测精度更高。文献［2］提出了一种基于CFD流场，针对复杂地形的风功率预测模型，解决了复杂地形预测精度低的问题。二、风功率预测技术的方法风功率预测技术就是指利用空气动力学、热力学等基本原理即数值天气预报（NWP）,以历史天气试验为经验，采用数值计算的方法做出风场输出功率的一门科学。图1风功率预测方法分类中，超短期预测（＜4h）主要采用统计、物理混合方法，一般用于风电控制、电能质量评估及风机机械部分的设

4、计等；短期预测（＜72h）主要以NWP为主，一般用于电力系统的功率平衡和经济调度、日前发电计划制定、电力市场交易、暂态稳定评估等；中长期（＞1周）主要用于系统的检修安排、发电量的预测等。直接方法是基于风速的预测方法，间接方法是基于功率的预测方法，其功率预测数学模型均由P=CPAρv3/2确定（其中，P为风机输出功率，单位kW；CP为风轮的功率系数；ρ为空气密度，单位kg/m3；A为风轮扫掠面积，单位m2；v为风速，单位m/s）。物理方法以NWP数据（主要是风速）作为输入参数，考虑风电场

5、的地形、地表粗糙程度，风机特性曲线和风机控制策略等技术指标作为建模对象，比较适合风功率中长期预测。统计方法实质是在系统的输入端（即NWP）和风功率输出端之间建立一种映射函数，不考虑风速，直接利用NWP数据对风场输出功率进行预测。常用的统计方法分类如图2所示。其中，最典型的时间序列法是自冋归■滑动平均（ARMA）法，自冋归、滑动平均均是自冋归■滑动平均法的特例。时间序列法的特点是需要大量随机、平稳的数据，需要采用计算机程序来辨识模型。其所用数据单一，预测周期短，对误差的估计不够合理，在短期预测中多用于优

6、化控制。学习方法不使用解析方程来描述系统输入和输出之间的关系，而是采用人工智能的方式来描述，学习方法建立的模型大多数为非线性模型。常用的学习方法分类如图3所示。最典型的学习方法是神经网络法。该方法具有强大的非线性映射能力、自适应能力、自学习能力、良好的容错性和泛化能力；广泛应用于信号处理、智能检测、汽车工程等领域。综合物理方法、统计方法和学习方法作岀综合性能表格，如表2所示。针对预测范围，整个风电场功率预测一般采用如下两种方法：①加和方法,即对整个区域所有的风电场功率进行单独预测，然后对各个风电场输出

7、功率求和得到整个区域风电功率；②扩展算法，即筛选几个风电场作为预测样本，根据预测结果，采用扩展算法得到整个区域的风电功率。从近几年的国家相关风功率预测技术研究来看，更侧重于风功率组合预测方法，即将各预测方法的优点结合起来，使得预测精度更高。文献［3］基于风功率特性，提出种基于集合经验模态分解和小波神经网络的新型风功率组合预测模型。文献［4］提出一种基于模糊信息粒化和最小二乘支持向量机的风电功率平均值预测和风电功率波动范围预测的联合预测模型建模方法。三、预测模型精度误差分析具体误差分析有以下几点：3.1

8、风速的波动性给预测模型输出结果的准确度带来了误差。由于风资源的随机性，使错误数据不易辨别剔除，更增大了预测结果的误差。3.2预测数学模型精度低。目前国内的风功率预测系统使用的预测数学模型比较单一，不能更好地反映在实际地址、地貌、湿度、压力等客观环境因素下的预测结果。虽然有些组合预测方法使得预测精度大大提高，但在国内组合预测技术并不成熟。3.3由于风电消纳能力的局限性，风机的开起停机都会对实际输出功率产生影响。3.4预测模型输入数据的单一化。一般只是将风速