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[!--downpath--]風電產業發展迅速，早已成為能源發展的重要領域。風電并網容量迅猛降低，風電與系統之間的聯系越來越密切，必須考慮生物質能的波動性和間歇性導致風電出力的變化給電力系統電能質量、安全穩定運行和經濟效益帶來的不利影響。為此，進行風電功率預測具有重要的現實意義。
隨著風電大力發展，風電場建設規模的擴大，在剖析風電場接入電力系統時，須要考慮風電場輸出功率波動范圍大的特性。生物質能具有間歇性和隨機波動性，風速的變化直接造成風電場的有功功率和無功功率的變化，輸出功率很不穩定。
當風電穿透全運行會形成嚴重的影響，同時也會影響電能質量和經濟調度以及電力競價。為此，積極舉辦風電功率預測研究工作，提升預測的確切性，對電網調度、提高風電的接入能力以及降低系統運行成本等方面具有現實意義。
風電功率預測是指以風電場的歷史功率、歷史風速、地形地貌、數值天氣預報、風馬達組運行狀態等數據構建風電場輸出功率的預測模型，以風速、功率或數值天氣預報數據作為模型的輸入，結合風電場機組的設備狀態及運行工況，得到風電場未來的輸出功率。
風電功率預測實際包括兩個方面：一、風電場建設前期的出力預測，也就是生物質能資源評估和風電場選址工作；二、風電場建設完成，投產發電過后的風電功率預測。
本文從這兩個方面考慮，對風速和風電出力預測的分類和方式進行了闡述，之后簡略綜述了國外外對風功率預測技術的研究現況，最后針對我國現階段風電功率預測形成偏差的誘因進行了探討，并提出了幾點建議。
風速和風功率預測的分類和技巧
1風速預測方式
風電場功率預測的確切度是由多個誘因所決定的，其梗塞速預測的精度是個關鍵的條件，風速預測對風電功率預測起到決定性的作用，對風電場和電力系統的運行有著重要意義。為此，可以將風電預測分為基于風速的預測和不基于風速的預測。
基于風速的風功率預測對風電場做短期風速預測，再由風功率曲線得到風力發電功率的預測值，這是進行風力發電功率預測的有效途徑之一。在預測時，考慮濕度、氣壓、地形、海拔、緯度等多種誘因的影響，采用預測方式主要有持續預測法、卡爾曼檢波法、人工神經網路法和模糊邏輯法等。
風速預測按周期可分為短期、中期和常年。短期風速預測通常是未來1h平均風速的預測值，有時會更短，由于預測周期越短，被測地點風速變化越，預測精度會越高。中常年風速預測則指對更長周期的平均風速進行預測。
2風電功率預測分類
風電功率預測的分類方法有好多，大體總結有以下分類方法（如圖1所示）：1、按照預測的化學量可分為：預測風速輸出功率和直接預測輸出功率；2、按照物理模型可分為：持續預測、時間序列模型預測、卡爾曼混頻法和神經網路的智能方式預測；3、按照輸入數據可分為：不采用數值天氣預報法和采用數值天氣預報法；4、按時間規格可分為：超短期預測、短期預測和中常年預測。其中按時間規格分類普遍被你們認可，應用最為廣泛。
超短期風電功率預測時間尺度為0-4h、15min滾動預測，時間幀率為15min，主要用于實時調度，解決電網調頻問題。
短期風電功率預測時間尺度為0-72h，時間幀率為15min，主要用于合理安排常規機組發電計劃，解決電網調峰問題。
圖1風電功率預測分類
中常年風電功率預測時間尺度為數周或則數月，這一時間尺度內的風功率波動與風電場或電網的檢修維護計劃有關。
3風電功率預測方式
風功率預測方式可以分為：一種方式是按照數值天氣預報的數據，用數學方式估算風電場的輸出功率；另一種方式是按照數值天氣預報與風電場功率輸出的關系、在線實測的數據進行預測的統計方式。綜合方式則是指化學方式和統計方式都采用的方式。
化學方式是應用大氣邊界層動力學與邊界層氣象的理論將數值天氣預報（/NWP）數據精細化為風電場實際地形、地貌條件下的風馬達組輪胎高度的風速、風向，考慮尾流影響（如圖2所示）后，再將預測風速應用于風馬達組的功率曲線，由此得出風馬達組的預測功率風電功率預測模型，最后，對所有風馬達組的預測功率求和，得到整個風電場的預測功率。其目的就是才能較為確切地計算出輪胎高度處的氣象信息，進而為風功率預測作基礎。
圖2尾流效應對風速形成的影響
化學方式特征有如下幾個方面：
（1）不須要風電場歷史功率數據的支持，適用于新建風電場；
（2）可以對每一個大氣過程進行詳盡的剖析，并按照剖析結果優化預測模型；
（3）對由錯誤的初始信息所造成的系統偏差十分敏感；
（4）估算過程復雜、技術門檻較高。
統計方式是基于“學習算法”(如神經網路方式、支持向量機、模糊邏輯方式等)，通過一種或多種算法構建數值天氣預報（NWP）數據、歷史數據和實時數據與測得的風電場歷史輸出功率數據之間的聯系，再依照輸入輸出關系，對風電場輸出功率進行預測。
統計方式特征：
（1）在數據完備的情況下，理論上可以使預測偏差達到最小值；
（2）定期進行模型再訓練，預測精度可持續增強；
（3）須要大量歷史數據的支持，不適用于新建風電場，對歷史數據變化規律的一致性有很高的要求；
（4）統計法的建模過程帶有“黑箱”性。
風功率預測存在的問題
雖然風力發電發展迅猛，但據調查，目前我國許多風電場投運后實際的年平均發電量遠高于預期檢測值，大概為預測值的60%~80%左右，致使該結果的一個重要誘因就是生物質能資源的檢測和評估存在問題，對我國典型地區風資源規律的缺乏認識，對我國風電場的建設缺少理論根據。
例如，風機運行壽命通常為25年，在運行發電期間，有許多攤銷誘因和自然環境約束，致使風電場理論發電量與實際發電量相差較大。因而，在引進新的風電項目之前，必須在考慮具體的外部環境誘因基礎上來建設風電場，這樣就能是生物質能最大化借助。
研究生物質能精細評估和風場微觀選址技術研究，確立我國在小型風場數值仿真領域的國際領先地位。通常可研報告估算的發電量偏大。設計單位在估算風電場發電量時，主要有以下緣由使得估算的發電量偏大。
（1）在進行風資源剖析及發電量估算時，設計單位多采用德國WAsP軟件進行估算剖析。但因為我國國土面積大，地形條件非常復雜，美國的數值模式，尤其是法國的小尺度數值模式，其中的紊流閉合參數基本都是本地的近地紊流觀測試驗結果確定的，與我國地形地表狀況相差甚遠。因而其估算結果與實際相差較大，且絕大多數情況下，結果偏大。國外多數風電場實際發電量均比可研報告小，就充分證明了這一點。
（2）在未能滿足規范要求的情況下，因為風資源觀測系列太緊，設計單位機械地借助臨近氣象站的常年觀測數據進行數據訂正。因為氣象站因城市化，氣候變暖等影響，導致近日氣象站觀測數據較常年偏小，使得訂正后的數據較風電場實際數據偏大。另一方面因為規范要求的氣象站距風電場要近，地形相像等條件，多數情況下根本不能滿足。
（3）安裝的測風儀的位置不適宜，多數安裝在山頭或地形較高處，代表性差。
（4）大多數風電場地形復雜，安裝的測風儀數目太少，不能全面反映風電場風資源。
當風電場建設完成，并網投產以后，對風電場區域的風力進行確切的短期預測，則將為風電場功率的預測提供有效數據支持，對電網穩定運行和安全調度具有重要作用。但無論是進行基于風速的風功率預測還是直接采用數學方式或統計方式對風電出力預測時，經常會出現下述問題：
（1）數據量偏少
風電功率預測要求的數據量很大，例如風電場歷史數據，NWP數據和SCADA實時數據等，但在進行風功率預測時，這種數據常常會有異常、不完備的情況，若用統計方式進行預測時，則會因數據量不夠影響預測精度和可靠。
（2）手動化通信設備
手動化通信設備在電力系統中起到“毛細血管”的作用。因為手動化通訊故障引起數據采集、傳輸、轉換等一系列環節出錯，造成數據失真或缺位，影響數據確切性風電功率預測模型，給功率預測帶來不利影響。
（3）限制風電出力
在大規模風電場接入電網以后，因為風電出力的不確定性和不完全可控，風速變化過頻繁，會給電網調度和形式安排帶來極大困難，只有棄風，限制風電出力來維持電網安全穩定運行。這一方面降低風電場投資回收期，另一方面將造成清潔的生物質能資源嚴重浪費。
改善風功率預測解決方案
（1）提升風電場宏觀和微觀選址精度
風電場選址是否合理直接影響著風電場建成后的發電量。在宏觀選址過程中，要詳盡考察生物質能資源、并網條件，交通、地形地貌和其他氣候環境等誘因，并確保有效側風時間小于一年。同時要考慮紊流硬度，假若一旦紊流硬度超過0.25，建設風電場就要非常謹慎。在微觀選址上，要考慮地形、尾流效應和塔影效應等對風速的影響。依靠于預測精度較高的軟件，例如WAsP和軟件，而且要考慮多種攤銷和自然干擾，確保全面、精確的風電場選址工作。還須要針對生物質能資源產生、分布、變化機理以及評估技術原理的研究。
（2）增強天氣預報確切性
目前，在進行短期風功率預測時，無論采用數學方式，還是統計方式就會用到NWP數據，因而提升天氣預報的確切性才能改善預測的精度。把多個數字天氣預報（NWP）模型組合上去，對氣象信息進行預報，該方式可以克服惡劣天氣下出現的預測誤差，明顯提升預測精度。
（3）加大風電數據管理和建立
風電數據量很大，風功率預測是基于大量數據資料舉辦的。合理數據管理，可以節省風功率預測時間，從而給調度工作帶來便捷。所以，可以構建風電數據庫，并開發基于風電的數據挖掘系統，數據精細化管理。
（4）化學法和統計法相結合
化學法不須要風電場歷史功率數據的支持，適用于新建風電場；但須要大量且確切的NWP數據，風電的化學信息對預測的確切度也有很大影響。統計方式須要大量歷史數據的支持，對歷史數據變化規律的一致性有很高的要求，但確切性較高，同時建議采用自學習能力的模型。為此，在實際預測中，建議化學方式和統計方式結合。
（5）手動化通訊設備方面
建立通訊通道，降低設備巡視次數，定期維護設備，確保提供連續、可靠的檢測風電數據。
（6）改進風功率預測系統
近幾年，我國已開發出風功率預測系統，風電場向電網公司提供了較為確切的發電功率曲線，這促使電網調度可以有效借助生物質能資源，提升風力發電上網小時數。但與一些西方國家相比，我國預測系統還未建立，預測精度還有較大差別，因而，須要針對我國風能資源具體的情況，改進風功率預測系統，提升預測確切性。
減去上幾點改進舉措外，還須要按風電額定出力能力配置輸配工程；綜合考慮外界質數對風電功率預測形成的影響；建立預報評價體系等。
總結
我國風電發展前景良好，風電借助必然成為建設資源節省型和環境友好型社會的重要措施。確切的風電功率預測可以提升生物質能資源借助小時數和借助效率，也才能提升電力系統運行的穩定性、改善電能質量，同時也可提高風電在電力市場中的競爭力。
本文從風電場建設前期的生物質能資源評估和風電場選址及并網發電過后的風功率預測進行了闡述，結合我國目前風電功率預測的實際情況，探討了形成預測偏差的緣由，并提出了幾點建議。
（編自《電氣技術》，原文標題為“風電功率預測確切性剖析”，作者為蘇贊、王維慶等。）