1、一、風電場發電功率預測的背景和意義二、風電場發電功率預測本次交流的主要內容本次交流的主要內容三、風電場發電功率預測系統四、總結第1頁/共43頁1.風電的大力發展一、風電場發電功率預測的背景和意義2.風電大力發展帶來的挑戰3.風電場發電功率預測的意義4.小結第2頁/共43頁1.風電的大力發展一、風電場發電功率預測的背景和意義19981999222400發電量年份風電場個數風電場個數發
2、電量近10年我國風電的發展計劃在2020年使風電裝機達到1億千瓦！且我國的風電大多集中在個別區域！第3頁/共43頁2.風電大力發展帶來的挑戰風電大力發展帶來的挑戰對電力系統安全穩定運行的影響對電力系統電能質量的影響對電力系統經濟運行的影響對風電場自身的影響一、風電場發電功率預測的背景和意義第4頁/共43頁3.風電場發電功率預測的意義風電場發電功率預測的意義一、風電場發電功率預測的背景和意義第5頁/共43頁4.小結小結風電場發電功率預測才能為風電比重的增強提供必要條件中國更須要風電場發電功率預測系統一、風電場發電功率預測的背景和意義第6頁/共43頁2.風電場發電功率預測模型1.風電
3、場發電功率預測尺度3.國外外研社究現況4.小結二、風電場發電功率預測第7頁/共43頁1.風電場發電功率預測尺度超短期預測：以分鐘為預測單位，用于機組控制短期預測：以小時為預測單位，用于電網合理調度、保證電能質量；也可為風電場參與競價上網提供保證中常年預測：以天、周或月為預測單位，主要用于機組檢修安排或調試常年預測：以年為單位超短期風電功率預測，用于風電場規劃設計二、風電場發電功率預測第8頁/共43頁2.風電場發電功率預測模型二、風電場發電功率預測技術綜述第9頁/共43頁3.風電場發電功率預測研究現況二、風電場發電功率預測超短期：持續法超短期：持續法短期：時間序列法、卡爾曼檢波法、短期：時間序列
4、法、卡爾曼檢波法、神經網路法、各種組合和改進算法神經網路法、各種組合和改進算法中常年：基于數值天氣預報的預測中常年：基于數值天氣預報的預測方式（數學模型和統計模型）方式（數學模型和統計模型）第10頁/共43頁4.小結風電場發電功率預測算法好多須要依照不同的需求確定不同的預測方式和尺度二、風電場發電功率預測第11頁/共43頁2.國外研究現況1.美國風電場發電功率預測系統介紹3.系統介紹4.小結三、風電場發電功率預測系統第12頁/共43頁1.美國風電場發電功率預測系統介紹三、風電場發電功率預測系統國家開發商模型名稱特征投產時間日本提供1-8h的預測，按照數值天氣預報
5、，使用神經網路估算輸出功率2001美國奧爾登堡學院使用化學模型，在較大的區域內給出2天的預測結果2002西班牙使用化學模型超短期風電功率預測，考慮了尾流等的影響1994英國科技學院WPPT借助自適應最小平方根法和指數遺忘算法相結合給出0.5-36h的預測1994英國科技學院Zephy集合了上面兩個模型，可以提供0-9h和36-48h的預測2003立陶宛波蘭可再生能源中心開發-化學模型2001德國卡洛斯學院統計模型2002日本AWS包括一組高精度的三維大氣化學物理模型、適應性統計模型、風電
6、場輸出模型和預測分發系統1998第13頁/共43頁2.國外研究現況三、風電場發電功率預測系統第14頁/共43頁3.系統介紹三、風電場發電功率預測系統3.1系統概述3.2系統原理構成圖3.3系統功能3.4系統實現3.5系統特性3.6系統展示第15頁/共43頁3.1系統概述三、風電場發電功率預測系統首先對風電場SCADA系統采集保存的歷史數據進行智能數據挖掘，產生風電場輸出功率預測用數據庫，并完善風電場每臺風馬達組的風速-風向-功率模型，結合國家氣象部門提供的數值風速、風向預報，實現每臺機組的發電功率預測，最后疊加得到整個風電場的發電功率的預測。預測結果可以實時發布到電網調度端
7、和風電場監控中心。據悉，電網調度中心和風電場監控中心可以隨時向預測服務器發出預測懇求，對預測結果進行訂制。第16頁/共43頁3.1項目的技術原理首先對風電場SCADA系統采集保存的歷史數據進行智能數據挖掘，產生風電場輸出功率預測用數據庫，并完善風電場每臺風馬達組的風速-風向-功率模型，結合國家氣象部門提供的數值風速、風向預報，實現每臺機組的發電功率預測，最后疊加得到整個風電場的發電功率的預測。預測結果可以實時發布到電網調度端和風電場監控中心。據悉，電網調度中心和風電場監控中心可以隨時向預測服務器發出預測懇求，對預測結果進行定制。第17頁/共43頁3.2系統原理構成圖三、風電場發電功率預測
8、系統風力發電機風力發電機1風力發電機風力發電機n實時數據實時數據數據庫數據庫預測服務器預測服務器數值天數值天氣預報氣預報電網調度端電網調度端預測結果預測結果預測懇求預測懇求風電場端風電場端預測結果預測結果預測懇求預測懇求防火墻防火墻第18頁/共43頁3.3系統功能三、風電場發電功率預測系統風電場輸出功率預測系統風電場輸出功率預測系統地地理理信信息息系系統統風風電電場場總總輸輸出出功功率率預預測測分分組組輸輸出出功功率率預預測測單單臺臺輸輸出出功功率率預預測測算算法法管管理理信信息息上上報報預預測測結結果果統統計計評評價價系系統統第19頁/共43頁3.4系統實現三、風電場發電功率預測系統開
9、發技術采用谷歌的ASP.NET3.5技術開發工具采用谷歌公司的.Net2008開發語言采用谷歌公司的RAD工具的C#語言數據庫鑒于對數據庫的綜合能力要求較高，谷歌的解決方案無法達到要求，因而數據庫擬采用的工業解決方案第20頁/共43頁3.5系統特性三、風電場發電功率預測系統具有較高的預測精度具有智能自學習性具有可擴充性具有開放性第21頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統登入界面登入界面第22頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統機組布局機組布局第23頁/共43頁3.6
10、系統展示三、風電場發電功率預測系統預測、實測對比曲線預測、實測對比曲線第24頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統風場歷史預測功率查詢風場歷史預測功率查詢第25頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統單臺風機單臺風機1小時功率預測小時功率預測第26頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統單臺風機單臺風機6小時功率預測小時功率預測第27頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統單臺風機單臺風機24小時功率預測小時功率預測第28頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統單臺風機故障查詢單臺風機故障查詢第29頁/共43頁3.6系
11、統展示三、風電場發電功率預測系統單臺風機預測歷史查詢單臺風機預測歷史查詢第30頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統多臺風機多臺風機1小時功率預測小時功率預測第31頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統多臺風機多臺風機6小時功率預測小時功率預測第32頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統多臺風機多臺風機24小時功率預小時功率預第33頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統多臺風機選擇多臺風機選擇第34頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統風場未來風場未來1小時風速預測小時風速預測第35頁/共43頁3.6系統展示三
12、、風電場發電功率預測系統風場未來風場未來6小時風速預測小時風速預測第36頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統風場未來風場未來24時風速預測時風速預測第37頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統風場歷史預測查詢風場歷史預測查詢第38頁/共43頁3.6系統展示三、風電場發電功率預測系統風機故障信息查詢風機故障信息查詢第39頁/共43頁風電場發電功率預測是目前解決風電間歇性對電網影響最經濟最有效的手段，通過風電場發電功率預測系統的開發和應用，才能有效服務于電網調度和風電場，是風電場未來運行必不可少的，其成功施行必定形成巨大的經濟和社會效益。四、總結第40頁/共43頁第41頁/共43頁感謝！第42頁/共43頁謝謝您的觀看！第43頁/共43頁