周穎+付杰+吳軍

摘要：對風場的風速和發(fā)電功率進行比較準確地預測，可有效減輕風電對整個電網(wǎng)的影響?；诮y(tǒng)計方法構建分散式風電功率預測系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)采集、短期功率預測、信息上報等功能，為電力系統(tǒng)可靠、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟運行提供預測方法。

關鍵詞：功率預測；運行方式；調(diào)度計劃；分散式

中圖分類號：TM61 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2017）07-0045-03

國家能源局下發(fā)《風電廠功率預測預報管理暫行辦法》，要求我國所有已并網(wǎng)運行的風電廠必須建立風電預測預報體系和發(fā)電計劃申報工作機制，未按要求報送風電預測預報結果的風電廠不得運行并網(wǎng)。風電功率預測的目的是提高風電場發(fā)電效率，配合電網(wǎng)公司調(diào)度需求，滿足電網(wǎng)并網(wǎng)技術標準發(fā)展要求。

分散式發(fā)電機組只有滿足一些技術約束條件，并對其接入系統(tǒng)的容量、設施進行合理規(guī)劃和設計，才能發(fā)揮應有作用。針對分散式電源并網(wǎng)對電力系統(tǒng)的不良影響，研究分散式風電功率預測系統(tǒng)，具有重要的理論意義和應用價值。

1 基于統(tǒng)計方法的分散式風電預測

進行風電輸出功率預測時，可以直接預測功率，也可以先預測風速值，然后根據(jù)風速與風電場輸出功率統(tǒng)計模型得到輸出功率預測值?；跉v史數(shù)據(jù)的風電輸出功率/風速預測方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進行預測，在若干個歷史數(shù)據(jù)（包括功率、風速、風向等參數(shù)）和風電輸出功率/風速之間建立一種映射關系。

1.1 單一預測方法

根據(jù)風電場實際狀況，采用基于混沌時間序列的風功率預測方法。采集風電場輸出功率時間序列P=﹛p1，p2，……，pN﹜，該序列的時間間隔為t，按時間間隔對時間序列P進行重構：

預測流程如圖1所示。

現(xiàn)場測風塔的多數(shù)傳感器已經(jīng)損壞，但有光纖通訊。因此，擬用風機自身現(xiàn)有歷史數(shù)據(jù)與實時功率數(shù)據(jù)進行訂正，應用混沌時間序列的風功率預測技術解決此問題。

風是由地表熱力性質(zhì)差異，受氣壓梯度力、地轉偏向力、大氣穩(wěn)定性、地形地貌、粘滯力等影響的開源的大氣流動現(xiàn)象。通常認為，來流風為牛頓型流體，牛頓粘性定律成立，利用納維-斯托克斯方程進行空氣流動描述。

進行功率特性評估時，應收集足夠數(shù)量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，才能精確地確定風力發(fā)電機組的功率輸出特性。數(shù)據(jù)包括風速、風向、溫度、濕度等外界條件參數(shù)及功率輸出等風電機組運行狀態(tài)參數(shù)，要求風電機組正常運行的小時數(shù)遠遠大于180 h，采集頻率為10 min。

1.2 組合預測方法

為提高預測精度，提出組合預測思想，即將幾種預測模型的預測結果選取適當權重進行加權平均，得到最終預測結果。研究表明，2種或2種以上的單項預測可以組合出優(yōu)于單個單項的預測效果，即能提高預測精度。國內(nèi)外研究者對此進行了大量研究，提出時間序列和神經(jīng)網(wǎng)絡相結合、時間序列和卡爾曼濾波相結合、空間相關法和神經(jīng)網(wǎng)絡相結合等風速組合預測方法。此外，相關研究表明，對風速或功率原始序列進行預處理也是提高預測精度的有效方法。

基于歷史數(shù)據(jù)的風電場輸出功率預測已取得一定成果，一般非線性方法優(yōu)于線性方法，而組合預測方法一般優(yōu)于單個預測方法。然而，基于歷史數(shù)據(jù)的預測方法受精度限制，預測時間一般不會太長（6 h以內(nèi)）。

2 分散式風電預測系統(tǒng)構成

2.1 總體功能

2.1.1 數(shù)據(jù)采集功能指標 分散式風電功率預測系統(tǒng)運行需要的數(shù)據(jù)包括數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)（數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)來自國內(nèi)權威氣象部門）、實時測風塔數(shù)據(jù)（來自實際測風塔的數(shù)據(jù)）、風電場實時輸出功率數(shù)據(jù)、風電機組運行狀態(tài)數(shù)據(jù)等。系統(tǒng)能夠完成全部數(shù)據(jù)的自動采集，也可通過手動方式錄入，其中數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)為自動定時獲取。

2.1.2 短期功率預測功能指標 可實現(xiàn)風電場未來0～72 h功率變化曲線預測，時間分辨率為15 min。短期預測月均方根誤差率小于20%。

2.1.3 超短期功率預測功能指標 可實現(xiàn)風電場未來0～4 h功率變化曲線的預測，時間分辨率為15 min，每15 min滾動執(zhí)行1次。超短期預測第4 h預測值月均方根誤差率小于15%。

2.1.4 信息上報功能指標 可按照網(wǎng)/省調(diào)技術要求，實現(xiàn)標準格式的短期功率預測、超短期功率預測、測風塔實時監(jiān)測、風機檢修容量、風電場裝機容量、投運容量、最大功率等信息上報。

其中，短期功率預測結果以次日96點功率曲線形式每日上報（按照調(diào)度要求），超短期功率預測每15 min上報1次，測風塔實時監(jiān)測數(shù)據(jù)每5 min上報1次，風電場風機檢修容量、裝機容量、投運容量、最大功率等信息作為短期功率預測上報數(shù)據(jù)統(tǒng)一以文件格式上報。

2.2 系統(tǒng)架構

分散式風電功率預測系統(tǒng)總體構架見圖2。

根據(jù)調(diào)度部門的要求，從預測數(shù)據(jù)庫中獲得未來0～24 h，0～48 h，0～72 h的短期風功率預測數(shù)據(jù)，同時提取0～168 h的中長期風功率預測曲線；每15 min上報一次未來4 h超短期預測曲線，時間分辨率不小于15 min。

2.3 預測整體流程

系統(tǒng)預測的整體流程見圖3。

2.4 硬件接線

分散式預測系統(tǒng)硬件接線圖如圖4所示。

其中，安全I區(qū)的風電場監(jiān)控系統(tǒng)把實時功率等運行數(shù)據(jù)通過防火墻送至安全II區(qū)的功率預測系統(tǒng)。數(shù)據(jù)采集服務器采集測風塔數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)后，通過反向隔離裝置送至安全II區(qū)的風功率預測系統(tǒng)。風電功率預測系統(tǒng)通過縱向加密裝置和路由器把數(shù)據(jù)送至調(diào)度II區(qū)。Web服務器、數(shù)據(jù)服務器和應用服務器按邏輯功能劃分，放置在一臺硬件服務器上。

3 結語

分散式風電位于用電負荷中心附近，就近接入配電網(wǎng)后，風電的間歇性、波動性給配電網(wǎng)的安全、穩(wěn)定運行帶來嚴峻挑戰(zhàn)。若能對風場的風速和發(fā)電功率做出比較準確的預測，可有效減輕風電對整個電網(wǎng)的影響。風電功率預測有助于電網(wǎng)調(diào)度部門制定合理的運行方案，從而保證電力系統(tǒng)可靠、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟運行。

參考文獻

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Abstract： Precise prediction of wind speed and generated power of wind field can effectively reduce the effect of wind power on the whole power grid. This paper constructed the distributed wind power forecast system based on statistical method， and by means of the functions such as data collection， power prediction in short period and information reporting it provided the prediction method for reliable， high quality and economic operation of power system.

Key words： power prediction； operating mode； operation plan； distributedendprint