风电功率预测技术及数据传输分析.pdf

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1、第33卷第15期企业技术开发2014年5月VD】．33No．15TECHNOLOGICALDEVELOPMENTOFENTERPRISEMay．2014风电功率预测技术及数据传输分析刘斌，潘艳艳，郭佳(四川省电力设计院，四川成都610000)摘要：文章对风电功率预测的两种预测模型的预测方法进行了详细分析，然后对数据采集传输的信息通道组织办法进行探讨，最后提出提高风功转化曲线的准确性方法。关键词：风电；功率预测；数据采集传输中图分类号：TM614文献标识码：A文章编号：1006—8937(2014)15—0079—02风力发电作为电源，具有间歇性和

2、难以调度的特性，2超短期预测风电场的功率输出具有很强的随机性，风电功率预测系统的目标是为风电的运行调度提供技术支撑，保障电力系统2．1系统功能及风电场的安全、稳定、经济运行。风电功率预测根据时间超短期风电功率预测系统能够实现对接人系统的所有尺度分类主要是两种预测模型：短期预测和超短期预测。风电场未来0～4h的输出功率情况进行预测，预测点时间分辨率为15min。超短期风电功率预测系统能够实现每15rain1短期预测滚动循环预测，以保证预测结果的准确性和实时陛。其对于1．1系统功能风电场的AGC和AVC控制具有重要的实用意义，同时对于短期风电功率预测

3、系统能够实现对接入系统的所有电网调度计划的实时调整具有很高的参考价值。风电场次日0—24h的输出功率情况进行预测，预测点时间2．2技术路线分辨率为15min。短期风电功率预测系统能够实现每天两数理统计法对风电场所在地测风塔的历史观测数据次预测，预测结果将为电网次日调度计划的制定提供参和周边气象台站的历史观测数据进行分析和整理，采用数考。理统计方法，比如逐步回归法、时间序列法、BP神经网络法1．2技术路线等，进行风力预测建模试验，最后选取预报效果较好的一在现有气象数值预报模式的基础上，再输入风电场测种风力预测模型。风塔观测资料，对风电场微观区域进行

4、时空加密计算，得2．3BP神经网络出满足风电场出力预测需求的风力预测结果，再根据风电超短期预测中数理统计方法中，常用的就是BP神经网场历史功率数据以及历史测风塔数据，经统计分析获得风络法，该方法是指基于误差反向传播算法的多层前向神经电场的出力预测模型。结合风力预测结果与出力预测模型网络，具有如下特点：便可获得风电场全场输出功率预测结果。①能够以任意精度逼近任何非线性映射，给复杂系统短期功率预测系统设计如下：的建模带来一种新建的非线性的表达工具。②它可以学习①系统流程。以资料同化系统ADAS为基础，通过和自适应未知信息，如果系统发生了变化可以通过修

5、改网INTERNET实时获取GFS背景场，结合本地大量实时观测资络的联接值而改变控制效果。③分布式信息存储与处理结料，重建中尺度区域模式所需的初始场。在获得精细化客观构，具有一定的容错性，因此构造出来的系统具有较好的分析场的基础上，调试中尺度区域模式WRF，构建风力预估鲁棒性。数值预报系统。业务化运行后，可将模式预报所得传送至后BP神经网络中的各种关系是通过历史数据学习得来处理服务器，通过INTERNET向客户提供数据下载，并通过的，神经网络共分三层：输入层、隐含层和输出层。因为风页面形式显示各气象要素场。②资料同化。本系统ADAS拟机发电的功率

6、与季节也有一定的关系，因此输入的历史数同化多种观测数据，主要包括探空观测和地面气象站观测据如果可能的话最好输入一年的历史数据，该历史数据可等。观测数据的解码和初步质量控制主要由Decoder}莫块完以分为两种：通过风速推测未来风速，再由风功转换模型成。③中尺度数值预报模式。本系统拟采用WRF为基本框转换到未来功率和通过功率直接推测未来功率。架，模式以ADAS提供的精细化客观分析场为初始场，分别①风一>功：更好的反应当地实际气象情况，同时对于在00UTC、12UTC(对应北京时间08时、20时)启动预报，预整个流程的把握更清晰，对风功转换模型的修正

7、提供可靠报时效为72h。的数据支撑；②功一>功：能降低由于风功模型不准确造成结合数值天气预报获得的风力短期预测数据，以及统的误差，但是由于我国的国情，可能风电场经常存在限电计分析风电场历史出力数据获得的风电场输出功率特性的情况，此时会出现比较大的误差。模型，实现对风电场短期功率预测。3数据采集及传输作者简介：刘斌(1983-)，男，成都人，助理工程师，研究方向：风力3．1概述发电及电网规划设计。风电功率预测应进行数据整合，通过通信通道将整合80企业技术开发2014年5月的数据传输至中心站。气象信息实时监测技术的应用提供了风电场区域气象实时数据。实

8、时监测系统由遥’?贝4站、中心站数据采集装置和通信通道组成。3．2通信通道组织组成实时监控系统的遥测站安装于风电场指定测风塔的相应高层，