预测程序的一般流程
① 初始化：数据准备 ② 建模：利用历史数据建 立风电场输出功率模型 ③ ； ④ 预测：利用NWP、风电场 发电计划进行预测 ⑤ 可视化：展示预测结果 ⑥ 评价：评价预测效果， 对比预测方案
2009年投运至今 数十家风电场实 施运行
2007年启动研发至今 国家级项目7项，国家重 点实验室项目3项，其中重 点/重大类项目5项； 省部企业项目30余项。
– “不可靠”：风速随机性一套在风电场综合数据采 – “不可调”：风机调节能力差 集系统的基础上，实现自动
闭环、协调控制风场内所有 • 可控性风场建设：优质电源 有功、无功调节设备以满足
– 可预测 – 可靠 – 可调度
-12-
风电场 常规电厂 风场并网综合需求的监控管 理系统。 能源供给稳定，有功出 能源供给不稳定，有
功出力不稳定
有功/无功主动调节困 难 风电预测难度大，精 度低
力稳定
有功/无功可在大范围内 灵活调节 负荷预测精度高，发电 计划定制相对容易
并网点
DFIG
数据 指令
储能
数据 指令 变电站SCADA 电量管理
测风塔
风机SCADA
指令
数据
SVC 数据 指令 能量管理系统
控制指令
运行调度
气象服务
风场AGC 风场AVC 储能控制
产品业绩与服务
电网对风功率预测系统的要求
用途 调频 阻塞管理 调峰/发电 计划 类型 功率 功率 功率 预测时长 分辨率 预测 范围 全网 区域 全网/ 区域 精度 要求 很高 很高 高 1~6h(超短期) 15min 1~6h(超短期) 15min 24~48h(短期) 1h(15mi n)
调度
短期风功率预测的基本原理
短期风功率预测的常见方法
两类预测方法
统计方法
•非参数回归 •神经网络法 •多参数差值 •ARMA法 •时序分析法 •…
物理方法
• WASP的微观气象模型 • 中尺度MM5模式(美国) • 考虑风机尾流效应、地 表特征、边界层特性 • 相似模型原理考虑非建 模因素 • ...
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• 试运行以来，风功率综合预测系统误差
– 风场功率模型误差
红色：实测 绿色：经误差校正后的结果 蓝色：未经误差校正后的结果
风场功率模型建模效果(方均根误差<3%),达到国际先进水平
– 数值天气预报误差
数值天气预报误差(15-22%),随着运行时间的积累，还在不断提高
风功率预测系统不是即买即用的常规软件，它的持续、高效运行依赖于 产品优质的后续服务。
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1. 显示实际曲线与预测曲线的对比 2. 可自定义查看区间并导出
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数据分析子系统 提供实时气象资 源监视功能 综合数据分析功 能，帮助用户进行 系统评价与性能优 化
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电量估计 • 预报 次日 电量 • 评估 可发 电量
精度统计 • 均方 根误 差 • 平均 误差 统计
限电筛选 • 智能 限电 筛选 • 人工 限制 设定
计划
运行方式/ 检修计划
规划
功率(峰 1年(中长期) 谷值)
电量 数年~数十年
全网
全网
较高
较高
电网规划
电网对风功率预测要求体现在 电力系统运营的各个方面。
-16-
风功率预测系统的综合价值
电网
解决风电大规模并 网问题的有效手段
•制定发电计划 •优化电源组合 •电网阻塞管理 •在线电网调度
风场
满足风电并网要求， 配合电网调度 •提高上网小时数 •争取上网优先权 •降低弃风损失 •安排检修时间 •风电场并网控制
270
90
240 210 180 150
120
风场不同风向、 风速下的效率
4
6
8 10 12 14 16 18 20 22 24 26
风速（m/s）
风场不同空气密度下的 效率
风机实测功 率曲线
风速预测误差：10-15%(欧洲); >20%(国内) 风电场建模误差：2-5%, 国内外水平相近 风功率预测的精度瓶颈在于边界层(近地层) 数值天气预报
确保系统随着数据积累，提供精 度越来越高预测模型 提供以可视化的方式完成算法训 练的功能，让客户快速上手，完 成专家级别的算法维护工作
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项目 PC工作站 服务器
要求 操作系统Windows 2003中文企业版，硬盘尽量大 内存尽量大，硬盘尽量大 操作系统Windows 2003中文企业版
整场预测
预测模型A类 子类A.1 子类A.n
预测模型B类 子类B.1 子类B.n
预测模型N类 子类N.1 子类N.n
公共气象 服务
区域预测 系统预测
综合
综合
综合
Σ
全网级：电力平衡， 发电计划与机组组合 优化
GIS服务
预测主站
分层、分级风功率预测体系 适应内蒙古风电开发特点与 电网调度体系需求
GUI终端 GUI终端2
• 实测数据修正及时
– 依据风机起停信号实时修正模型 – 依据实测数据及时修正预测输入 – 6h滚动预测
预测精度具有个性化特 点：不同季节、不同地 区、不同地势等因素都 对最终精度有影响 -7-
• 极端天气特殊对待
– 极端天气独立建模
数值天气预报及边界层微气象模型
准
Step 1.全球气象预报 (2000km)
功能需求与数据需求
结合内蒙古电网业务需求与气象 服务特点，明确系统功能如下： 短期风功率预测：提前24h-36h预测； 滚动预测：每日上午8:00，下午 5:00各预测一次 基本预测单元：风场
风电场子网
风电场子网
...
光线/载波
风电场子网
光线/载波 光线/载波
专线VPN
专线VPN
GIS服务子网
国内风功率预测的研究历程 研究主要集中在算法探讨，数值天气 预报研究刚起步 积累不够，缺乏对预测效果的长期统 计分析 中国电科院WPFS系统，欧洲中尺度模 式，自行生产NWP
国内外风功率预测系统精度水平
– 均方根误差(RMSE)
– 1-2h小时超短期预测5-7% – 日前预测10-20%
空间平滑效应对风功率预测 精度的影响
– 规范化、电子化风电场生产管理
1 2 3 4
严格的数据预处理功能，适应不同质量 的现场数据 满足限电、检修等多种工况运行要求 清华大学提供定期数据分析、反馈最 新研究进展 多预测方案并行，滚动预测
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用户角色
•预报员：风功率曲 线预报、模型训练 •调度员：监视风电 运行 •管理员：程序模块 监视、日志管理
天气预报
建模服务
软件升级
内蒙气象局数值 天气预报业务流 程，人工订正、 模式优化、预测 模型反算等一系 列专业服务。
清华大学电机系风 电预测技术团队拥 有扎实的理论基础 与创新意识，提供 不断改进的建模服 务、模型训练、算 法升级、预测效果 评估等服务。
清华大学与专业软件公 司合作确保产品升级、 售后服务。与调度系统 的融合，新预测模型能 够最快程度的应用于您 的系统。
风电场预测系统
风场信息
6
四大技术特点
交互性：服从控制指令 协调性：协调内部多种设备 基于预测的控制 自动化、智能化的闭环控制
数据采集与监控系 统、风功率预测系 统是风电并网控制 平台的基础。
/储能
7
8
内容提要
1 2
电网友好型风电场
风电场功率预测预报系统 风电场自动有功/电压控制系统
3
4
公共气象服务子网
风功率预测系统依赖庞大的数 据库，单个风场年数据记录就超过 2500万条，集中维护与应用开发技 术难度很大。 分布式系统结构
预测主站网络
多层分布式风功率预测系统
...
风电场1 风电场n 风电场1
...
风电场n
...
风电场n
...
区域A 区域B 区域N
风场级：基本预测 单元风电场控制、独 立结算 区域级：在线调度， 联络线潮流控制
3
大电网
风电场
并网导则/ 准入制度
有功功率 无功功率 电压 电压调节 低电压穿越 频率 电能质量 通信与信号 入网检测 ……
并网
融 合
风电 场
刚柔并济 灵活性 兼容性 大电网：
大电网
刚性
融合/互动
风电场： 可观性 可控性 可预测 可调度
4
建设电网友好型风场
• 传统观点：“随机”电源 风电场能量管理系统
内容提要
1 2
电网友好型风电场
风电场功率预测预报系统 风电场自动有功/电压控制系统
3
4
产品业绩与服务
<1%
小扰动因素，电网运行控制中忽略，由系统自身能力耐受
~5%
影响不可忽略，在风场密集地区尤甚，运行中考虑不利因 素，制定应对措施
影响较大，必须参与电网发电计划，对风电进行控制
~10%
>15%
影响很大，纳入常规调度体系， 融入电网发电计划、在线调度、 实时控制的各个环节
+-
ref Pwf
+-
P
其他AGC调节措施
Pwf
电网调度
Pwf
Σ
风电场
风电场AGC
系统AGC模式：跟踪调度AGC 指令 单场AGC模式：确保风场满足 并网标准
初始化
风机实测模型与风场实测模型(续)
输入层 风速 隐含层 风向
求隐含层、输出层各节点输出
前馈激活
计算反向误差
. . .
权值学习
. . .
输出层
温度
学习结束
湿度
结束
风电场功率输出模型建模可以达到 很高的精度(2-5%) 建模方法(BP神经网络、非参数回 归等)对精度影响不大 迭代次数对精度影响很小