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1、刘兴杰, 13784965085 2009-9-23,风电场发电功率预测和系统,一、风电场发电功率预测的背景和意义,二、风电场发电功率预测,本次交流的主要内容,三、风电场发电功率预测系统,四、总结,1. 风电的大力发展,一、风电场发电功率预测的背景和意义,2. 风电大力发展带来的挑战,3. 风电场发电功率预测的意义,4. 小结,1. 风电的大力发展,一、风电场发电功率预测的背景和意义,近10年我国风电的发展,计划在2020年使风电装机达到1亿千瓦！ 且我国的风电大多集中在某些区域！,2. 风电大力发展带来的挑战,对电力系统安全稳定运行的影响 对电力系统电能质量的影响 对电力系统经济运行的影响
2、对风电场自身的影响,一、风电场发电功率预测的背景和意义,3. 风电场发电功率预测的意义,为风电场服务：能够为风电场合理安排检修计划、参与市场竞争提供支持，降低风电场的运行成本等。风电场发电功率预测的推广带动风电的进一步发展 为电力系统服务：能够为电网调度制定运行方式、合理安排调度计划提供支持，有效降低风电间歇性对电力系统的不利影响,一、风电场发电功率预测的背景和意义,4. 小结,风电场发电功率预测能够为风电比重的提高提供必要条件 中国更需要风电场发电功率预测系统,一、风电场发电功率预测的背景和意义,2. 风电场发电功率预测模型,1. 风电场发电功率预测尺度,3. 国内外研究现状,4. 小结,二
3、、风电场发电功率预测,风电场发电功率预测尺度 超短期预测：以分钟为预测单位，用于机组控制 短期预测：以小时为预测单位，用于电网合理调度、保证电能质量；也可为风电场参与竞价上网提供保证 中长期预测：以天、周或月为预测单位，主要用于机组检修安排或调试 长期预测：以年为单位，用于风电场规划设计,二、风电场发电功率预测,2. 风电场发电功率预测模型,二、风电场发电功率预测技术综述,3. 风电场发电功率预测研究现状,二、风电场发电功率预测,超短期：持续法 短期：时间序列法、卡尔曼滤波法、神经网络法、各种组合和改进算法 中长期：基于数值天气预报的预测方法（物理模型和统计模型）,4. 小结 风电场发电功率预
4、测算法很多 需要根据不同的需求确定不同的预 测方法和尺度,二、风电场发电功率预测,2. 国内研究现状,1. 国外风电场发电功率预测系统介绍,3. 系统介绍,4. 小结,三、风电场发电功率预测系统,1. 国外风电场发电功率预测系统介绍,三、风电场发电功率预测系统,2. 国内研究现状,三、风电场发电功率预测系统,国内的研究目前主要集中在相关算法的研究 华北电力大学米增强教授团队从2005年开始进入风电领域的研究和开发工作。 完成了华北电力科学研究院有限责任公司委托的项目“华北地区风电场接入系统相关问题研究” 已开发完成了国电龙源川井风电场的输出功率预测系统。该系统已于8月进入现场试运行阶段，现场运
5、行情况良好！ 正在进行 “承德地区示范性风电场输出功率预测系统”和“威海地区风电场输出功率系统”的开发,3. 系统介绍,三、风电场发电功率预测系统,3.1 系统概述 3.2 系统原理构成图 3.3 系统功能 3.4 系统实现 3.5 系统特点 3.6 系统展示,3.1 系统概述,三、风电场发电功率预测系统,首先对风电场SCADA系统采集保存的历史数据进行智能数据挖掘，形成风电场输出功率预测用数据库，并建立风电场每台风电机组的风速-风向-功率模型，结合国家气象部门提供的数值风速、风向预报，实现每台机组的发电功率预测，最后叠加得到整个风电场的发电功率的预测。预测结果可以实时发布到电网调度端和风电场
6、监控中心。此外，电网调度中心和风电场监控中心可以随时向预测服务器发出预测请求，对预测结果进行定制。,3.1 项目的技术原理,首先对风电场SCADA系统采集保存的历史数据进行智能数据挖掘，形成风电场输出功率预测用数据库，并建立风电场每台风电机组的风速-风向-功率模型，结合国家气象部门提供的数值风速、风向预报，实现每台机组的发电功率预测，最后叠加得到整个风电场的发电功率的预测。预测结果可以实时发布到电网调度端和风电场监控中心。此外，电网调度中心和风电场监控中心可以随时向预测服务器发出预测请求，对预测结果进行定制。,3.2 系统原理构成图,三、风电场发电功率预测系统,风力发电机1,风力发电机n,实时
7、数据,数值天气预报,电网调度端,预测结果,预测请求,风电场端,预测结果,预测请求,防火墙,3.3 系统功能,三、风电场发电功率预测系统,风电场输出功率预测系统,算法管理,信息上报,3.4 系统实现,三、风电场发电功率预测系统,开发技术 采用微软的Microsoft ASP.NET 3.5技术 开发工具 采用微软公司的Visual Studio.Net 2008 开发语言 采用微软公司的RAD工具的C#语言 数据库 鉴于对数据库的综合能力要求较高，微软的解决方案难以达到要求，因此数据库拟采用ORACLE11i的工业解决方案,3.5 系统特点,三、风电场发电功率预测系统,具有较高的预测精度 具有智
8、能自学习性 具有可扩展性 具有开放性,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,登录界面,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,机组布局,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,预测、实测对比曲线,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,风场历史预测功率查询,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,单台风机1小时功率预测,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,单台风机6小时功率预测,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,单台风机24小时功率预测,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,单台风机故障查询,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测
9、系统,单台风机预测历史查询,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,多台风机1小时功率预测,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,多台风机6小时功率预测,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,多台风机24小时功率预,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,多台风机选择,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,风场未来1小时风速预测,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,风场未来6小时风速预测,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,风场未来24时风速预测,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,风场历史预测查询,3.6 系统展示,三、风电场发电功率预测系统,风机故障信息查询,风电场发电功率预测是目前解决风电间歇性对电网影响最经济最有效的手段，通过风电场发电功率预测系统的开发和应用，能够有效服务于电网调度和风电场，是风电场未来运行必不可少的，其成功实施必将产生巨大的经济和社会效益。,四、总结,携手为绿色能源事业做出贡献！,