《风电场功率预测系统》

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1、风电场功率预测系统陶树旺孙川永中国气象局风能太阳能资源评估中心2009年3月海口报告提纲预报的重要性及总体技术路线模式简介模式预报实例模式结果订正发电量预报风电功率预报的重要性风的波动性风电功率的波动性对电网冲击风电功率预报合理调度电网安全高效1-2小时内波动达几十兆瓦预报系统技术路线风电场输出功率历史资料风电场测风资料风电场功率预报模式输出统计预报中尺度数值预报用户平台大尺度数值天气预报用大尺度天气预报场作为中尺度数值模式的初始场和边界条件，预报风速。水平分辨率为1km，可以按足够小的时间间隔

2、输出，预报时效可达72小时。模式输出风速统计订正。风电场功率预报。预报结果发布。预报系统流程模式嵌套方案采用四重嵌套方案，最外层分辨率为48km，最内层分辨率为1km。我国某风电场预报实例最外层格点数为72×52,最内层格点数为58×58。垂直方向上风机高度范围内计算高度为20.01m，61.61m,104.02m。预报时间为84小时，前10小时预报结果作为模式耗时舍弃。测风塔资料简介风电场区域内有四个测风塔，测风仪器为美国NRG测风仪。在70米、50米、30米、10米高度，每10分钟记录一次风

3、速值。70米、10米高度每10分钟记录一次风向值。其中8号塔观测记录时间最长，而且预报的精度很相似，所以结果均以8号塔为例。测风塔70米高度每小时平均的预报风速结果与观测值的比较2006-2008各月1-84小时均方根误差(m/s)FebMarAprMayJunJulAugSepOctNov2.772.963.062.662.842.872.022.172.682.62JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec2.493.852.812.913.312.552.4

4、22.292.332.552.052.44JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec2.192.242.623.062006年2-5月10-83小时模式结果-均方根误差2006年6-9月10-83小时模式结果-均方根误差2006年10-11月10-83小时模式结果-均方根误差2007年1-4月10-83小时模式结果-均方根误差2007年5-8月10-83小时模式结果-均方根误差2007年9-12月10-83小时模式结果-均方根误差2008年1-4月10-83小时模式

5、结果-均方根误差模式结果订正利用神经元网络方法，根据模式结果与观测结果，选取合适的预报因子，建立统计预报关系，提高数值模式的预报精度。利用2006-2007年风速观测数据和预报数据建模，预报2008年风速。2008年2月模式RMSE与ANNRMSE比较系列一为模式结果，系列二为ANN结果A因子方案B因子方案2008年3月模式RMSE与ANNRMSE比较系列一为ANN结果，系列二为模式结果A因子方案B因子方案2008年4月模式RMSE与ANNRMSE比较系列一为ANN结果，系列二为模式结果A

6、因子方案B因子方案风电功率预报1利用2007年9月-2008年4月逐时风电功率记录资料，通过神经元网络进行预报。2利用2007年9月-2008年2月风电功率记录资料和模式输出风速、风向、温度、气压，建模。预报2008年3-4月风电场风电功率。预报风电功率与实际风电功率相关系数预报时间为11-84小时风电场发电量预报标准化平均绝对误差风电场发电量预报均方根误差（RMSE）谢谢！