风电功率预测的发展现状与展望范高锋，裴哲义，辛耀中（国家电力调度通信中心，北京100031）摘要：风电场输出功率预测对接入大量风电的电力系统运行有重要意义。
本文从电力调度运行的角度，在风电功率预测技术的发展现状、系统建设情况、预测误差、预测评价指标和预测的主体等方面展开了论述，对目前存在的基础数据不完善、预测精度不高、预测的时间尺度较短和风电场普遍没有开展预测的问题进行了分析，提出了加强电网侧和风电场侧风电功率预测系统建设、加快超短期预测功能建设、继续深化预测技术研究、加强标准体系建设和开展跨行业合作等发展建议。
关键词:风电场；功率；预测；系统中图分类号：TM614 文献标志码：A 文章编号：Wind power prediction achievement and prospectFAN Gao-feng , PEI Zhe-yi , XIN Yao-zhong(National Power Dispatching& Communication Center，Beijing 100031)Abstract: Wind power prediction is important to the operation of power system with comparatively large mount of wind power. This paper summarized the current situation of wind power prediction technology, wind power prediction system construction, prediction error, assessment index, and main market body of prediction from the power dispatch perspective. The main problems includes basic data incomplete, prediction precision relatively low, prediction time scale short and wind farm no wind power system are analyzed. Suggestions of enforcing grid side and wind farm side wind power prediction system construction, speeding up ultra-short term wind power prediction system construction, deepening wind power prediction technology study, strengthening prediction technical standard system and cooperation of different industry are proposed.Keywords: wind farm; power; prediction; system0引言电力系统是一个复杂的动态系统。
维持发电、输电、用电之间的功率平衡是电网的责任。
在没有风电的电力系统，电网调度机构根据日负荷曲线可以制定发电计划，以满足次日的电力需求。
风电场输出功率具有波动性和间歇性，风电的大规模接入导致发电计划制定难度大大增加，风电对电力系统的调度运行带来巨大挑战。
目前风电对全网的电力平衡已经带来很大的影响[1-3]。
对风电场输出功率进行预测是缓解电力系统调峰、调频压力，提高风电接纳能力的有效手段之一。
同时，风电功率预测还可以指导风电场的检修计划，提高风能利用率，提高风电场的经济效益。
经过多年的科研攻关与技术创新，我国具有自主知识产权的风电功率预测系统已在电力调度机构获得了广泛应用，12个网省调建立了预测系统，覆盖容量超过12GW，在电网调度运行中发挥了一定作用。
本文对近年来风电功率预测方面完成的工作进行了总结，对存在的问题进行了论述，并提出了下一步的发展建议。
1 风电功率预测发展现状1.1 风电功率预测技术的发展情况电网调度部门对风电功率预测的基本要求有2个：一是短期预测，即当天预测次日0时起72h的风电场输出功率，时间分辨率为15 min，用于系统发电计划安排；另一个是超短期预测，即实现提前量为0~4h的滚动预测，用于电力系统实时调度[4]。
风电功率预测方法主要分为统计方法、物理方法[5-6]。
统计方法是指不考虑风速变化的物理过程，而根据历史统计数据找出天气状况与风电场出力的关系，然后根据实测数据和数值天气预报数据对风电场输出功率进行预测，常用的预测模型有时间序列、神经网络、支持向量机等。
物理方法是指风电功率预测的物理方法根据数值天气预报模式的风速、风向、气压、气温等气象要素预报值以及风电场周围等高线、粗糙度、障碍物等信息，采用微观气象学理论或计算流体力学的方法，计算得到风电机组轮毂高度的风速、风向、气温、气压等信息。
然后根据风电机组的功率曲线计算得到每台风电机组的预测功率，再考虑风电机组间尾流影响，最后对所有风电机组的预测功率求和得到风电场的预测功率。
物理方法和统计方法各有优缺点。
物理方法不需要大量的测量数据，但要求对大气的物理特性及风电场特性有准确的数学描述，这些方程求解困难，计算量大。
统计方法不需要求解物理方程，计算速度快，但需要大量历史数据。
混合方法有机结合了物理方法与统计方法的优点，可以有效提高预测精度和预测方法的适用性。
为提高预测精度，国内外研究机构都在尝试各种新的预测方法，主要包括多种方法同时预测、多数值天气预报、纳入实时功率和实时测风数据等。
多数值天气预报、多种预测方法的集合预报逐渐成为发展趋势。
1.2 国内外预测系统的建设情况国外风电功率预测技术起步较早，20世纪80年代就开始了风电功率预测相关技术研究，如丹麦在1990年就开发了一套预测系统[7-8]。
后来，Risø开发了Prediktor 系统，丹麦技术大学开发了WPPT （Wind Power Prediction Tool）系统,现在Prediktor 和WPPT已经整合为Zephry系统；德国奥尔登堡大学开发了Previento 系统；德国太阳能研究所开发了风电功率管理系统（WPMS）；美国AWS Truewind 公司开发了eWind风功率预测系统；西班牙、爱尔兰、法国等国家都开发了风电功率预测系统[9]。
在国家电网公司国家电力调度通信中心的组织下，中国电科院和吉林省电力公司开展了风电功率预测系统的研究和开发，并于2008年投入运行。
目前已经开发出了基于人工神经网络、支持向量机等统计方法的风电功率预测模型，以及基于线性化和计算流体力学的物理模型，同时正在开展多种统计方法联合应用研究机统计方法与物理方法混合预测模型的研究。
目前，华北、东北、西北、上海、江苏、福建、辽宁、吉林、黑龙江、甘肃、宁夏、新疆等风电功率预测系统已经投入运行，取得了不错的运行效果。
国内其他科研机构和高校也开展了深入研究，取得了大量成果[10-19]。
1.3 风电功率预测误差目前，单个风电场日前预测均方根误差在10%~20%之间，区域短期预测均方根误差在10%~25%之间（见表1），这与德国6%左右的预测误差还有一定的差距，与电网负荷预测水平相比差距更大。
超短期预测进行了一些试点研究，提前4h 的预测均方根误差在10%~18%之间。
表1 风电功率预测误差Table 1 the error of wind power prediction单位均方根误差RMSE/%平均绝对误差MAE/%京津唐12.43 10.49上海20.26 17.68江苏11.86 9.76福建24.38 21.82蒙东13.9 12.32辽宁11.73 9.99吉林12.2 10.3黑龙江10.79 9.2甘肃16.23 14.15宁夏20.21 17.7新疆15.93 13.451.4 风电功率预测的评价指标风电功率预测受到预测算法、天气、风电场运行状态等多种因素影响，不可避免存在预测误差。
目前国内外风电功率预测结果评价主要采用误差指标，包括均方根误差、平均绝对误差、最大误差、相关性系数等[4]，均方根误差和平均绝对误差适用于预测系统的整体性能评价，可用于评价预测系统或预测模型的优劣，但不适用于发电计划安排和实时调度。
另外，由于风电功率固有特性与负荷不同，风电功率预测评价指标与负荷预测相关指标有不同的含义，有关预测误差的评价需要进一步深化研究。
1.5 风电功率预测的主体在国外，电网运营商和风电场都是风电功率预测的主体。
风电场开展风电功率预测的目的主要是进行电力市场竞价和风电场运行维护。
如丹麦、德国、西班牙、英国、爱尔兰等国有完善的电力市场体系。
风电场作为并网电源，需要参与日前市场竞价，因此对风电功率预测的依赖性和需求度越来越大。
电网运营商开展风电功率预测的目的主要是进行全网电力平衡，保障系统安全稳定运行。
如丹麦和德国，大量小型风电场通过配电网分散接入电网，其功率预测主要由电网运营商负责。
而后期大型海上风电场集中接入输电网，风电功率预测由风电场负责。
风电场和电网运营商都开展预测逐渐成为发展趋势。
比如在与我国较为相似的美国，风电场和电网运营商都开展了预测工作，并且风电场有义务向电网申报发电计划，如果预测误差超出一定范围，风电场要向电网运营商缴纳罚款。
2 风电功率预测存在的问题2.1 风电功率预测基础数据不完善数值天气预报是风电功率预测的基础，针对我国风电功率预测的数值天气预报模式尚未建立，目前吉林等风电功率预测系统还需依赖国外的数值天气预报数据。
另外，风电场基础资料不健全，历史数据不完备，风电场没有建立实时测风系统，风资源情况尚没有纳入调度监测。
2.2 预测精度不满足电网调度运行的需要目前风电功率预测的误差较大，特别是负荷低估时段和负荷高峰时段经常出现超大偏差，如果按风电预测曲线安排发电计划将面临较大的风险。
2.3 预测的时间尺度不满足要求目前，电网发电计划安排还需要72h及以上的预测，这就需要更长时间尺度的数值天气预报服务，并具有较高的预测精度。
随着我国电力工业的快速发展，电力系统步入了大电网、大机组时代，而大机组起停费用较高，短周期的频繁起停将带来巨大的社会代价，因此风电并网容量的进一步增加客观上要求系统运行方式和发电计划安排必须向更长时间尺度延伸，这也对风电年度、月度等较长时间尺度的预测提出了更高的要求。
2.4 风电场还没有建立风电功率预测系统从国外的经验来看，风电场要参与预测并按时向调度中心上报预测曲线。