风电功率预测技术和应用浅谈

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1、风电功率预测技术和应用浅谈　　摘要：目前随着风力发电装机容量的不断提升，风电占所在电网的比例也在逐步增加。由于风的高度随机波动性和间歇性，使得大容量风电接入电网对电力供需平衡、电力系统安全以及电能质量等提出更高的要求，而风电功率预测技术的研究和应用，为接入大量风电的电力系统稳定运行提供了重要技术手段。风电功率预测系统使电网调度可以有效利用风电资源，提高风电并网发电小时数。我国风电场进行功率预测系统建设，预测结果用于调度部门的发电计划编排和实时调度调整，对进一步提高电网的风电接入能力、促进风电规模化发展有重大意义。关键词：风电场；风电功率预测；调度

2、；并网中图分类号：TM925.11文献标识码：A1引言开发利用可再生能源为应对全球性能源危机和环境污染开辟了新的途径，对改善能源结构、保证国民经济可持续发展具有重要的战略意义。风能是目前最具大规模商业化开发利用潜力的可再生能源，风力发电是大规模利用风能的有效途径，也是我国能源和电力可持续发展战略的最现实选择。14我国风电产业规模逐步扩大，风电已成为能源发展的重要领域。当前，我国大力发展风电等可再生新能源，规划将建设一批百万千瓦、千万千瓦级风电基地，其中酒泉千万千瓦级风电基地已经开工建设。截止2011年底，全国并网风电4505万千瓦。到2015年，

3、陆上风电装机总容量达到9500万千瓦左右，海上风电总容量达到500万千瓦。到2020年，我国将建成河北、吉林、黑龙江、甘肃、新疆、蒙东、蒙西、江苏、山东等9个千万千瓦级风电基地，届时风电装机接近1.9亿千瓦。随着风电场大规模接入主干电网，风电场功率波动会对电网电压、频率的稳定产生一定影响，进而影响电网的安全稳定运行。电网的发电用电需时刻保持平衡，而风能作为间歇性能源，风电场的有功功率出力情况随风速的变化而变化，具有很大的不确定性。这使得风电场的有功出力预测变得尤为重要。尽管风电这一可再生能源发展迅猛，但是调查结果显示[1],目前国内许多风电场投产

4、后实际的年平均发电量比预测值低20%~30%，极少数风电场甚至低达40%，导致该结果的一个重要原因是风能资源的测量和评估存在问题。首先，调度计划制定日益困难。电网调度部门对风电场的管理侧重于风电并网点的功率和电压控制，对风电场的生产计划也强制要求，但由于手段缺乏各风电场上报的发电计划与实际情况差别较大[2]。无法满足电网调度部门安排运行方式、制定调度计划的需要。14其次，电网运行越发困难。风电场的大规模建设，给电网运行调度和控制带来了巨大挑战。加之我国大部分风电开发地区的电网结构相对薄弱，建设和规划中的风电场大都位于电网薄弱地区或者末端，如此大规

5、模的风电接入将对电网功率平衡、频率控制、潮流分布、调峰调压、系统稳定、以及电能质量等带来越来越大的影响，如何确保大规模风电并网后整个电网的安全稳定运行，是一个巨大的挑战[3]。再次，风电限电日益严重。大规模风电并网后，各风电场不能提供较为准确可靠的发电计划，各省（区）电网调峰能力十分有限，调度计划安排十分困难，而面对风电出力的不确定性，调度部门只有通过限制特殊时段风电场发电出力，以减小对电网造成的冲击，保证电网安全运行。这将导致清洁的风能资源严重的浪费。要解决这些问题，风电功率预测技术的运用和风电功率预测系统的建设已经成为不可或缺的先决条件。因此

6、，对风电场输出功率进行预测被认为是增加风电接入容量、提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段[4]。2国内外风电功率预测现状14欧美等西方国家早在二十世纪七、八十年代就组织了许多针对风能资源的观测试验及评估方法研究，相继开发了诸如WASP、MesoMap、Windfarm及SiteWind等风能资源评估软件或系统[5]。其中WASP应用最为广泛，其核心物理模型是一个微尺度性风场诊断模式，而近地层风场的形成是一个非线性、多因素影响的过程，因此在复杂地形应用该软件会产生较大的误差[6]。目前，短期风电功率预测主要有两种方法[7]。一是物理方法，先利用

7、数值天气预报系统得到风速、风向、气压、气温等天气数据，然后根据风力发电机组周围的物理信息得到风电机组轮毅高度的风速、风向等信息，最后利用风力发电机组的功率曲线计算得出风力发电机组的输出功率；二是统计方法，即根据历史数据(风速或功率)在天气状况与输出功率间建立映射关系，然后进行预测。统计方法中的建模方法主要包括时间序列法[8]、卡尔曼滤波法、神经网络法、支持向量机法、小波分析法和灰色预测法[9]。国外，基于物理原理的风电功率预测方法是一种主流预测方法，丹麦Prediktor[10]、德国Previento[11]、西班牙LocalPred-Regi

8、oPred[12]都是基于物理原理的风电功率预测系统，且已经投入运行。KamalL[13]等指出风电功率预测中另一种常用的统计方法的实质