基于多套数值天气预报源的短期风电功率预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了可以应用于酒泉千万千瓦风电基地的基于多套数值天气预报源的短期风电功率预测方法及系统，该方法包括：应用物理和统计相结合的方法建立各风电场的预测模型；获取各风电场的数值天气预报数据，输入所述预测模型；所述预测模型基于输入的数值天气预报数据，对各风电场短期与超短期的风电出力情况进行预测处理，获取能够应用于电力调度和建立新预测模型的预测结果。本发明专利技术所述基于多套数值天气预报源的短期风电功率预测方法及系统，可以克服现有技术中预测精度低、安全及稳定性差以致达不到实用化要求的缺陷，实现预测精度高、运行安全及稳定性好以致可以在电力调度实用化运行的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统
，具体地，涉及基于多套数值天气预报源的短期风电功率预测方法及系统。
技术介绍
在煤炭、石油等常规能源日渐枯竭和严重的环境问题的背景下，风力发电作为目前在可再生能源中技术最成熟、最具有规模化开发条件和商业化发展前景的发电技术，日益得到国家的高度重视和大力扶持，在近些年得到飞速发展。随着风电的快速发展，大型风电场的并网运行对电网的影响也越来越显著。我国风电基地一般处于人烟稀少地区，负荷量小，电网结构也相对比较薄弱。风能所具有的随机性、间歇性和不可控性的特点以及在实际运行中，多数风电所具有的反调峰特性，使得对风电场的出力趋势进行预测变得困难，造成电网运行调度困难和复杂化，对电网的安全稳定运行造成了很大的影响。为了在保障电网安全稳定运行的情况下，提高风电上网电量，建立风电预测预报系统是很有必要的。目前，国外对风电预测的研究已经有20多年的历史了，最早的研究单位是丹麦的 Risoe国家实验室，随后德国也进行了深入的研究，各风电强国都意识到了风电预测的价值和意义，纷纷开发出了自己的商用预测系统并投入运营。如丹麦国家实验室的Prediktor预报系统、西班牙的LocalPred预报系统和德国的AWPT预报系统等。Prediktor预报系统首先利用数值天气预报模式HIRLAM提供风电场所在区域的风速分布，然后利用WASP进一步综合考虑风电场附近的障碍物、粗糙度变化等因素提供分辨率更高的风速预报，最后由发电量计算模块Ris Park在预报的风速的基础上计算风电场风电功率。LocalPred预报系统首先利用高分辨率的中尺度模式MM5或者NWP模式结合流体力学软件计算风速等气象预报场，再通过统计模块(MOS)对预报风速进行修正，最后通过历史出力数据与同期风速等气象场建立的功率输出模型进行那个功率预报。Previento预报系统在利用数值模式预报风机轮毂所在高度风速的基础之上结合风电场周围地形、地表粗糙度及热力层的影响对风速进行订正，最后通过功率预报模块进行功率预报。中国风电功率预测预报系统处于初步研究阶段，国内也有不少单位进行了风电功率预测的研究。如吉林电力公司、国家电网西北分部、华北电力大学、中国气象局等都建设了风电功率预测预报系统。风电功率预测预报准确率的高低，直接影响各风电场的风能利用效率和经济效益，同时也影响调度部门做出合理的发电计划。虽然国内不少单位都有了初步成形的风电预测预报系统，但是由于预测方法、数据源单一等原因使得功率预测的准确度都不高，没有达到实用化要求，另外由于我国的风资源在地理上分布相对比较集中，导致国外成熟的预测预报系统并不能直接应用在我国的风电场。数值天气预报是影响风电功率预报准确度一个至关重要的因素。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在预测精度低、安全及稳定性差以致达不到实用化要求等缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，针对上述问题，提出基于多套数值天气预报源的短期风电功率预测方法，以实现测精度高、运行安全及稳定性好以致可以在电力调度实用化运行的优点O为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是基于多套数值天气预报源的短期风电功率预测方法，包括应用物理和统计相结合的方法建立各风电场的预测模型； 获取各风电场的数值天气预报数据，输入所述预测模型；所述预测模型基于输入的数值天气预报数据，对各风电场短期与超短期的风电出力情况进行预测处理，获取能够应用于电力调度和建立新预测模型的预测结果。进一步地，所述建立各风电场的预测模型的操作包括获取至少包含多套数值天气预报、风电场历史测风数据、风电场输出功率历史数据、风电场所处区域的地形地貌、以及风机运行状态的基本数据；通过统计方法，或者物理方法与统计方法相结合的方法，对所得基本数据进行处理，获得各风电场的预测模型。进一步地，所述获取各风电场的数值天气预报数据的操作包括 从数值天气预报各服务商的服务器，下载各地数值天气预报；对所得各地数值天气预报，进行数据处理和D/A转换，得到各风电场预测时段数值天气预报；对所得各风电场预测时段数值天气预报数据，进行分析和加权计算，得到用于输入预测模型的数值天气预报数据。进一步地，所述数值天气预报数据，至少包含从各地数值天气预报得到风速数据、 风向数据、气温数据、气压数据与湿度数据。进一步地，所述预测模型基于输入的数值天气预报数据，对各风电场短期与超短期的风电出力情况进行预测处理的操作包括所述数值天气预报数据经NWP系统处理后，输出粗略的预测数据； 基于大气边界层动力学与边界层气象理论，将所述粗略的预测数据进行精细化处理， 得到风电场实际地形、地貌条件下的预测值；将所述预测值中的预测风速及风向，转换为风电机组轮毂高度的风速及风向； 结合风电机组间尾流影响，将所得风电机组轮毂高度的风速及风向，应用于风电机组的功率曲线，得出风电机组的预测功率；对所有风电机组的预测功率进行求和，得到整个风电场的预测功率，即得到整个风电场的预测结果。进一步地，以上所述的基于多套数值天气预报源的短期风电功率预测方法，该方法还包括对所述预测结果进行存储的操作，和/或， 对所述预测结果进行显示的操作。同时，本专利技术采用的另一技术方案是基于多套数值天气预报源的短期风电功率预测系统，包括天气预报数据采集单元、EMS系统与预测处理单元，其中所述EMS系统，用于提供建立各风电场预测模型的数据；所述天气预报数据采集单元，用于获取各风电场的数值天气预报数据，并输入预测模型；所述预测处理单元，用于基于EMS系统提供的建立各风电场预测模型的数据，建立预测模型；以及，用于所述预测模型基于天气预报数据采集单元输入的数值天气预报数据，对各风电场短期与超短期的风电出力情况进行预测处理，获取能够应用于电力调度和建立新预测模型的预测结果。进一步地，所述EMS系统，包括风电场实时信息采集模块、数据调度模块与EMS系统数据平台，其中所述风电场实时信息采集模块，用于从数值天气预报各服务商的服务器，下载各地数值天气预报；所述EMS系统数据平台，用于对所得各地数值天气预报，进行数据处理和D/A转换，得到各风电场预测时段数值天气预报；以及，用于对所得各风电场预测时段数值天气预报数据，进行分析和加权计算，得到用于输入预测模型的数值天气预报数据；所述数据调度模块，用于风电场实时信息采集模块与EMS系统数据平台之间的数据交互。进一步地，所述预测处理单元，包括NWP处理模块与预测计算处理机，其中 所述NWP处理模块，用于将数值天气预报数据进行处理后，输出粗略的预测数据；所述预测计算处理机，用于基于大气边界层动力学与边界层气象理论，将所述粗略的预测数据进行精细化处理，得到风电场实际地形、地貌条件下的预测值；将所述预测值中的预测风速及风向，转换为风电机组轮毂高度的风速及风向； 结合风电机组间尾流影响，将所得风电机组轮毂高度的风速及风向，应用于风电机组的功率曲线，得出风电机组的预测功率；对所有风电机组的预测功率进行求和，得到整个风电场的预测功率，即得到整个风电场的预测结果。进一步地.以上所述的基于多套数值天气预报源的短期风电功率预测系统，还包括预测系统数据库、人机交互单元与通信单元，其中所述预测系统数据库，作为数据中心，用于存储、调取及更新来自天气预报数据采集单元的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：汪宁渤，王定美，马彦宏，刘光途，赵龙，路亮，马明，
申请(专利权)人：甘肃省电力公司风电技术中心，
类型：发明
国别省市：