風力發(fā)電機技術論文篇二

　　風電功率預測技術與應用淺析

　　摘要：目前隨著風力發(fā)電裝機容量的不斷提升，風電占所在電網(wǎng)的比例也在逐步增加。由于風的高度隨機波動性和間歇性，使得大容量風電接入電網(wǎng)對電力供需平衡、電力系統(tǒng)安全以及電能質量等提出更高的要求，而風電功率預測技術的研究和應用，為接入大量風電的電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行提供了重要技術手段。風電功率預測系統(tǒng)使電網(wǎng)調度可以有效利用風電資源，提高風電并網(wǎng)發(fā)電小時數(shù)。我國風電場進行功率預測系統(tǒng)建設，預測結果用于調度部門的發(fā)電計劃編排和實時調度調整，對進一步提高電網(wǎng)的風電接入能力、促進風電規(guī)?；l(fā)展有重大意義。

　　關鍵詞：風電場;風電功率預測;調度;并網(wǎng)

　　中圖分類號： TM925.11 文獻標識碼： A

　　1 引言

　　開發(fā)利用可再生能源為應對全球性能源危機和環(huán)境污染開辟了新的途徑，對改善能源結構、保證國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義。風能是目前最具大規(guī)模商業(yè)化開發(fā)利用潛力的可再生能源，風力發(fā)電是大規(guī)模利用風能的有效途徑，也是我國能源和電力可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的最現(xiàn)實選擇。

　　我國風電產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐步擴大，風電已成為能源發(fā)展的重要領域。當前，我國大力發(fā)展風電等可再生新能源，規(guī)劃將建設一批百萬千瓦、千萬千瓦級風電基地，其中酒泉千萬千瓦級風電基地已經(jīng)開工建設。截止2011年底，全國并網(wǎng)風電4505萬千瓦。到2015年，陸上風電裝機總容量達到9500萬千瓦左右，海上風電總容量達到500萬千瓦。到2020年，我國將建成河北、吉林、黑龍江、甘肅、新疆、蒙東、蒙西、江蘇、山東等9個千萬千瓦級風電基地，屆時風電裝機接近1.9億千瓦。

　　隨著風電場大規(guī)模接入主干電網(wǎng)，風電場功率波動會對電網(wǎng)電壓、頻率的穩(wěn)定產(chǎn)生一定影響，進而影響電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行。電網(wǎng)的發(fā)電用電需時刻保持平衡，而風能作為間歇性能源，風電場的有功功率出力情況隨風速的變化而變化，具有很大的不確定性。這使得風電場的有功出力預測變得尤為重要。盡管風電這一可再生能源發(fā)展迅猛，但是調查結果顯示[1], 目前國內(nèi)許多風電場投產(chǎn)后實際的年平均發(fā)電量比預測值低20 %~ 30 %，極少數(shù)風電場甚至低達40 %，導致該結果的一個重要原因是風能資源的測量和評估存在問題。

　　首先，調度計劃制定日益困難。電網(wǎng)調度部門對風電場的管理側重于風電并網(wǎng)點的功率和電壓控制，對風電場的生產(chǎn)計劃也強制要求，但由于手段缺乏各風電場上報的發(fā)電計劃與實際情況差別較大[2]。無法滿足電網(wǎng)調度部門安排運行方式、制定調度計劃的需要。

　　其次，電網(wǎng)運行越發(fā)困難。風電場的大規(guī)模建設，給電網(wǎng)運行調度和控制帶來了巨大挑戰(zhàn)。加之我國大部分風電開發(fā)地區(qū)的電網(wǎng)結構相對薄弱，建設和規(guī)劃中的風電場大都位于電網(wǎng)薄弱地區(qū)或者末端，如此大規(guī)模的風電接入將對電網(wǎng)功率平衡、頻率控制、潮流分布、調峰調壓、系統(tǒng)穩(wěn)定、以及電能質量等帶來越來越大的影響，如何確保大規(guī)模風電并網(wǎng)后整個電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行，是一個巨大的挑戰(zhàn)[3]。

　　再次，風電限電日益嚴重。大規(guī)模風電并網(wǎng)后，各風電場不能提供較為準確可靠的發(fā)電計劃，各省(區(qū))電網(wǎng)調峰能力十分有限，調度計劃安排十分困難，而面對風電出力的不確定性，調度部門只有通過限制特殊時段風電場發(fā)電出力，以減小對電網(wǎng)造成的沖擊，保證電網(wǎng)安全運行。這將導致清潔的風能資源嚴重的浪費。

　　要解決這些問題，風電功率預測技術的運用和風電功率預測系統(tǒng)的建設已經(jīng)成為不可或缺的先決條件。因此，對風電場輸出功率進行預測被認為是增加風電接入容量、提高電力系統(tǒng)運行安全性與經(jīng)濟性的有效手段[4]。

　　2 國內(nèi)外風電功率預測現(xiàn)狀

　　歐美等西方國家早在二十世紀七、八十年代就組織了許多針對風能資源的觀測試驗及評估方法研究，相繼開發(fā)了諸如WASP、MesoMap、Windfarm及SiteWind等風能資源評估軟件或系統(tǒng)[5]。其中WASP應用最為廣泛，其核心物理模型是一個微尺度性風場診斷模式，而近地層風場的形成是一個非線性、多因素影響的過程，因此在復雜地形應用該軟件會產(chǎn)生較大的誤差[6]。目前，短期風電功率預測主要有兩種方法[7]。一是物理方法，先利用數(shù)值天氣預報系統(tǒng)得到風速、風向、氣壓、氣溫等天氣數(shù)據(jù)，然后根據(jù)風力發(fā)電機組周圍的物理信息得到風電機組輪毅高度的風速、風向等信息，最后利用風力發(fā)電機組的功率曲線計算得出風力發(fā)電機組的輸出功率;二是統(tǒng)計方法，即根據(jù)歷史數(shù)據(jù)(風速或功率)在天氣狀況與輸出功率間建立映射關系，然后進行預測。統(tǒng)計方法中的建模方法主要包括時間序列法[8]、卡爾曼濾波法、神經(jīng)網(wǎng)絡法、支持向量機法、小波分析法和灰色預測法[9]。

　　國外，基于物理原理的風電功率預測方法是一種主流預測方法，丹麥Prediktor[10]、德國Previento[11]、西班牙LocalPred-RegioPred[12]都是基于物理原理的風電功率預測系統(tǒng)，且已經(jīng)投入運行。Kamal L[13]等指出風電功率預測中另一種常用的統(tǒng)計方法的實質是在歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)、實測數(shù)據(jù)和風電功率之間建立線性映射關系，其最基本方式為持續(xù)方法(即預測值取上一時刻的觀測值)，其他包括回歸分析法、指數(shù)平滑法、時間序列法、卡爾曼濾波法、灰色預測法等。國外采用的最簡單的統(tǒng)計模型是 persistence 模型[14]，它假設下一時刻產(chǎn)生的風能等于上一時刻的觀測值。稍微復雜的模型是用最近幾個時刻的觀測值的平均值來表示下一時刻的預測值。

　　隨著我國風電的大量建設和快速發(fā)展，對風功率預測技術的研究也在逐步深入。文獻[15]提出了基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的風電場功率預測方法，分析了不同高度輸入風速對預測結果的影響，并實現(xiàn)了誤差帶的預測，基于該方法的風電功率預測系統(tǒng)已運行于吉林省電力調度中心，取得了良好的社會與經(jīng)濟效益。另外，楊秀媛[16]等利用時間序列法和神經(jīng)元網(wǎng)絡法給出了提前一個觀測時間段的風速和風功率預測。丁明[17]等利用自回歸滑動平均模型實現(xiàn)風功率預測。潘迪夫[18]等進行了基于時間序列分析和卡爾曼濾波算法的風電場風速預測優(yōu)化。陶佳[19]等提出了以混沌理論為基礎、基于相空間重構的風電出力混沌時間序列預測的方法。在統(tǒng)計方法的基礎上，風電功率預測技術還延伸出學習方法，其實質是在大量歷史數(shù)據(jù)的基礎上通過人工智能而非解析的方式提取系統(tǒng)的非線性映射關系，具體包括神經(jīng)網(wǎng)絡[20]、小波分析[21]、支持向量機等方法。

　　物理方法和統(tǒng)計方法各有優(yōu)缺點。物理方法不需要大量的測量數(shù)據(jù)，但要求對大氣的物理特性及風電場特性有準確的數(shù)學描述，這些方程求解困難，計算量大。統(tǒng)計方法不需要求解物理方程，計算速度快，但需要大量歷史數(shù)據(jù)?；旌戏椒ㄓ袡C結合了物理方法與統(tǒng)計方法的優(yōu)點，可以有效提高預測精度和預測方法的適用性。為提高預測精度，國內(nèi)外研究機構都在嘗試各種新的預測方法，其中多數(shù)值天氣預報、多種預測方法的集合預報逐漸成為發(fā)展趨勢。

　　近期，國內(nèi)也開始了數(shù)值預測與統(tǒng)計預測相結合的方法等。馮雙磊[22]等采用解析原理分析風電場局地效應與風電機組尾流影響，開展了風電場功率預測物理方法研究，文獻[23]分析了物理方法、統(tǒng)計方法、學習方法的特點，重點研究了基于風速的預測方法和基于功率的預測方法，得出的結論是：隨著風電裝機容量的不斷增大，單一模型已不能滿足預測精度的要求，研究將逐漸轉向多種模型的組合預測上。

　　3 應用案例

　　針對上述分析，本文以河北北部電網(wǎng)某風電場為例，對風電功率預測系統(tǒng)的實例建設展開分析。

　　3.1 風電功率預測系統(tǒng)軟件

　　風電功率預測系統(tǒng)軟件由預測系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、數(shù)值天氣預報處理模塊、實時測風數(shù)據(jù)處理模塊、短期預測模塊、超短期預測模塊、EMS系統(tǒng)接口模塊和圖形用戶界面模塊七部分組成。

　　(1)預測系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫：是預測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心，各軟件模塊均通過系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫完成數(shù)據(jù)的交互。系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫存儲來自數(shù)值天氣預報處理模塊的數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)、預測程序產(chǎn)生的預測結果數(shù)據(jù)、EMS系統(tǒng)接口程序產(chǎn)生的實發(fā)風電功率數(shù)據(jù)等。

　　(2)數(shù)值天氣預報處理模塊：從數(shù)值天氣預報服務商的服務器下載數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)，經(jīng)過處理后形成風電場各個預測時段的數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)送入預測系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。

　　(3)實時測風數(shù)據(jù)處理模塊：接收實時氣象遙測站(測風塔)數(shù)據(jù)，經(jīng)過處理，實時傳送至預測系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫服務器。

　　(4)短期預測模塊：從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中取出數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)，通過預測模型計算出風電場次日0～72h的預測結果，并將預測結果送回系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。

　　(5)超短期預測模塊：從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中提取風電場功率數(shù)據(jù)、測風數(shù)據(jù)，通過預測模型計算出風電場未來4小時的輸出功率，并將預測結果送回系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫。

　　(6)EMS 系統(tǒng)接口模塊：將風電場各自動化系統(tǒng)(主要包括升壓站監(jiān)控系統(tǒng)、風機監(jiān)控系統(tǒng))的實時功率數(shù)據(jù)傳送到系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中，同時將預測結果從系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫上取出，發(fā)送給EMS系統(tǒng)。

　　(7)圖形用戶界面模塊：與用戶交互，完成數(shù)據(jù)及曲線顯示，系統(tǒng)管理及維護等功能。

　　3.2 風電功率預測系統(tǒng)硬件

　　風功率預測系統(tǒng)運行需要輸入的數(shù)據(jù)包括：數(shù)值天氣預報、風電場實時運行數(shù)據(jù)和風電場實時氣象數(shù)據(jù)。其中數(shù)值天氣預報取自Internet，風電場實時運行數(shù)據(jù)取自升壓站計算機監(jiān)控系統(tǒng)和風機監(jiān)控系統(tǒng)，風電場實時氣象數(shù)據(jù)取自測風塔。

　　風功率預測系統(tǒng)硬件通常包括風電功率預測系統(tǒng)服務器、氣象數(shù)據(jù)處理服務器、網(wǎng)絡通信設備，以及實時測風塔(包括溫濕度、氣壓、風力風向傳感設備、數(shù)據(jù)傳輸設備、供電設備)等。由于風功率預測系統(tǒng)涉及的數(shù)據(jù)源來自不同的安全分區(qū)，因此應嚴格按國家電監(jiān)會《電力二次系統(tǒng)安全防護規(guī)定》的要求，設置完備的二次系統(tǒng)安全防護設備。系統(tǒng)聯(lián)接與結構如圖3-2。

　　圖3-2 風電功率預測系統(tǒng)硬件方案系統(tǒng)總體結構圖

　　3.3 風電功率預測系統(tǒng)運行效果

　　按照風電功率預測時間分辨率一般取15min的要求，一天取96個預測點，與風電場實際出力進行對比。圖3-3和圖3-4分別顯示了該風電場2013年4月某一周內(nèi)實發(fā)功率與短期預測功率、超短期預測功率的曲線對比。實測短期預測均方根誤差(RMSE)為15.231%，超短期預測均方根誤差(RMSE)達到了13.737%。以上兩項精度指標均優(yōu)于電網(wǎng)調度中心對風電場功率預測的一般要求。

　　該風電場通過風電功率預測系統(tǒng)的部署，取得了良好的應用效果。

　　4 風電功率預測的發(fā)展建議

　　(1)加快風電場側風電功率預測系統(tǒng)建設。風電場開展精細化預測并上報發(fā)電計劃是其履行本身義務的具體體現(xiàn)。風電場應盡快建立預測系統(tǒng)，不斷完善更新基礎資料，建立精細化風電功率預測，同時風電場將預測結果上報給電網(wǎng)調度機構。并且，風電場預測系統(tǒng)的建設應與風電場建設同步進行。

　　(2)盡快完善電網(wǎng)側風電功率預測系統(tǒng)的建設。電網(wǎng)側風電功率預測系統(tǒng)應既要實現(xiàn)預測區(qū)域的全覆蓋，又要實現(xiàn)對風電場上報結果的統(tǒng)計分析和考核，以促進預測水平的不斷提升。

　　(3)持續(xù)深化風電功率預測相關技術研究。風電功率預測精度很大程度上取決于預測模型的建立和預測方法的選擇，因此相關技術問題一直都是風電功率預測發(fā)展和應用的關鍵。

　　(4)開展跨行業(yè)合作。風電功率預測是我國風電大規(guī)模發(fā)展面臨的一個課題，需要氣象行業(yè)和電力行業(yè)開展深度合作，發(fā)揮各自優(yōu)勢，共同推動預測技術水平的提高。目前，各個風電場的風功率預測系統(tǒng)所需的數(shù)值天氣預報均從國內(nèi)外的不同氣象局購買，這些數(shù)值天氣預報分辨率各有不同，直接造成各風電場預測結果精度參差不齊;對于同一區(qū)域內(nèi)多個風電場而言，還會造成重復購買數(shù)值天氣預報的浪費現(xiàn)象。因此建議風電功率系統(tǒng)由公共氣象部門統(tǒng)一建設，風電場只需建設實時測風塔。

　　(5)僅依靠風電功率預測系統(tǒng)還不能完全消除風電并網(wǎng)帶來的影響。隨著智能電網(wǎng)的建設深入，未來在風電功率預測系統(tǒng)的基礎上，電網(wǎng)調度中心還將逐步加強風電場功率和電壓閉環(huán)控制系統(tǒng)建設，使調度部門可以像調度常規(guī)發(fā)電廠一樣對風電場進行AGC、AVC控制，實現(xiàn)對大規(guī)模風電場的在線經(jīng)濟調度，保證電網(wǎng)安全穩(wěn)定經(jīng)濟運行。

　　(6)隨著風光聯(lián)合互補新能源電站的試點與推廣，風電與光伏相結合的功率預測系統(tǒng)將成為未來技術的發(fā)展方向。

　　5 結論

　　開展風力發(fā)電功率預測是提高電網(wǎng)運行經(jīng)濟性、安全性的有效途徑。風電功率預測系統(tǒng)的建設較好地解決了風力發(fā)電無法計劃的難題，為大規(guī)模風電接入電網(wǎng)后系統(tǒng)的穩(wěn)定、經(jīng)濟運行提供技術支撐。不斷加強風電功率預測技術研究，提高預測精度是保障風電進一步快速發(fā)展的客觀基礎。目前風電功率預測系統(tǒng)尚不完善，但其發(fā)展和利用空間很大。隨著進一步的研究和探索，以風電功率預測系統(tǒng)為代表的新能源電廠出力預測系統(tǒng)將越來越成熟，從而支持著新能源電廠逐步向可控可調方向發(fā)展，最終使電網(wǎng)真正實現(xiàn)綠色電力成為可能。

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