分散式风电功率预测系统构建.pdf

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1、第7期总第277期农业科技与装备No．7TotalNo．2772017年7月AgriculturalScience＆TechnologyandEquipmentJul．2017分散式风电功率预测系统构建周颖，付杰，吴军（国网锦州供电公司，辽宁锦州121000）摘要：对风场的风速和发电功率进行比较准确地预测，可有效减轻风电对整个电网的影响。基于统计方法构建分散式风电功率预测系统，利用数据采集、短期功率预测、信息上报等功能，为电力系统可靠、优质、经济运行提供预测方法。关键词：功率预测；运行方式；调度计划；分散式中图分类号：TM61文献标识码：A文章编号：1674－1161（201

2、7）07－0045－03国家能源局下发《风电厂功率预测预报管理暂行开始办法》，要求我国所有已并网运行的风电厂必须建立风电预测预报体系和发电计划申报工作机制，未按要数据筛选与修正求报送风电预测预报结果的风电厂不得运行并网。风电功率预测的目的是提高风电场发电效率，配合电网时间序列按时间间隔重构公司调度需求，满足电网并网技术标准发展要求。W法计算各自的最大分散式发电机组只有满足一些技术约束条件，并L指数否对其接入系统的容量、设施进行合理规划和设计，才能发挥应有作用。针对分散式电源并网对电力系统的混饨？不良影响，研究分散式风电功率预测系统，具有重要是CC法确定最优延迟时间和的理论意义

3、和应用价值。嵌入维数1基于统计方法的分散式风电预测时间序列相空间重构进行风电输出功率预测时，可以直接预测功率，也可以先预测风速值，然后根据风速与风电场输出功型前
向混饨神经网络训练率统计模型得到输出功率预测值。基于历史数据的风电输出功率／风速预测方法，根据历史数据进行预测，预测结果在若干个历史数据（包括功率、风速、风向等参数）和风电输出功率／风速之间建立一种映射关系。结束1.1单一预测方法图1预测流程根据风电场实际状况，采用基于混沌时间序列的Figure1Predictionprocedure风功率预测方法。采集风电场输出功率时间序列P＝﹛p1，p2，……，pN﹜，该序列的时

4、间间隔为t，按时间间隔现场测风塔的多数传感器已经损坏，但有光纤通对时间序列P进行重构：讯。因此，拟用风机自身现有历史数据与实时功率数≥P＝P＝｛p，p，K，p｝据进行订正，应用混沌时间序列的风功率预测技术解≥t12N≥≥≥N决此问题。≥≥P2t＝｛p1，p2t，Λ，pn1｝，n1＝[]P＝｛p1，p2，K，pN｝⇒≥2（1）≥风是由地表热力性质差异，受气压梯度力、地转≥≥N≥P＝｛p，p，Λ，p｝，m＝≥≥96t196tm[96]偏向力、大气稳定性、地形地貌、粘滞力等影响的开源≥预测流程如图1所示。的大气流动现象。通常认为，来流风为牛顿型流体，牛顿粘性定律成立，利用纳维－斯托

5、克斯方程进行空气流动描述。收稿日期：2017－05－23进行功率特性评估时，应收集足够数量的高质量作者简介：周颖（1965—），女，助理工程师，从事电力系统方数据，才能精确地确定风力发电机组的功率输出特面的工作。46农业科技与装备2017年7月性。数据包括风速、风向、温度、湿度等外界条件参数件格式上报。及功率输出等风电机组运行状态参数，要求风电机组2.2系统架构正常运行的小时数远远大于180h，采集频率为10分散式风电功率预测系统总体构架见图2。min。1.2组合预测方法为提高预测精度，提出组合预测思想，即将几种预测模型的预测结果选取适当权重进行加权平均，得到最终预测结果。研

6、究表明，2种或2种以上的单项预测可以组合出优于单个单项的预测效果，即能提高预测精度。国内外研究者对此进行了大量研究，提出时间序列和神经网络相结合、时间序列和卡尔曼滤波相结合、空间相关法和神经网络相结合等风速组合预测方法。此外，相关研究表明，对风速或功率原始序列进行预处理也是提高预测精度的有效方法。基于历史数据的风电场输出功率预测已取得一定成果，一般非线性方法优于线性方法，而组合预测方法一般优于单个预测方法。然而，基于历史数据的预测方法受精度限制，预测时间一般不会太长（6h以内）。图2功率预测系统构架Figure2Powerpredictionsystemframeword2分

7、散式风电预测系统构成2.1总体功能根据调度部门的要求，从预测数据库中获得未来2．1．1数据采集功能指标分散式风电功率预测系统运0～24h，0～48h，0～72h的短期风功率预测数据，同时行需要的数据包括数值天气预报数据（数值天气预报提取0～168h的中长期风功率预测曲线；每15min数据来自国内权威气象部门）、实时测风塔数据（来自上报一次未来4h超短期预测曲线，时间分辨率不小实际测风塔的数据）、风电场实时输出功率数据、风电于15min。机组运行状态数据等。系统能够完成全部数据的自动2.3预测整体流程采集