（文章來源：電氣新科技）

隨著風電大力發(fā)展，風電場建設規(guī)模的擴大，在分析風電場接入電力系統(tǒng)時，需要考慮風電場輸出功率波動范圍大的特點。風能具有間歇性和隨機波動性，風速的變化直接導致風電場的有功功率和無功功率的變化，輸出功率很不穩(wěn)定。

當風電穿透全運行會產生嚴重的影響，同時也會影響電能質量和經濟調度以及電力競價。因此，積極開展風電功率預測研究工作，提高預測的準確性，對電網(wǎng)調度、提高風電的接入能力以及減少系統(tǒng)運行成本等方面具有現(xiàn)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(shù)值天氣預報、風電機組運行狀態(tài)等數(shù)據(jù)建立風電場輸出功率的預測模型，以風速、功率或數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)作為模型的輸入，結合風電場機組的設備狀態(tài)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，也就是風能資源評估和風電場選址工作；二、風電場建設完成，投運發(fā)電之后的風電功率預測。

風電場功率預測的準確度是由多個因素所決定的，其中風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(tǒng)的運行有著重要意義。因此，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(fā)電功率的預測值，這是進行風力發(fā)電功率預測的有效途徑之一。在預測時，考慮溫度、氣壓、地形、海拔、緯度等多種因素的影響，采用預測方法主要有持續(xù)預測法、卡爾曼濾波法、人工神經網(wǎng)絡法和模糊邏輯法等。風速預測按周期可分為短期、中期和長期。短期風速預測一般是未來1h平均風速的預測值，有時會更短，因為預測周期越短，被測地點風速變化越，預測精度會越高。中長期風速預測則指對更長周期的平均風速進行預測。

風電功率預測的分類方式有很多，大體總結有以下分類方式：1、按照預測的物理量可分為：預測風速輸出功率和直接預測輸出功率；2、按照數(shù)學模型可分為：持續(xù)預測、時間序列模型預測、卡爾曼濾波法和神經網(wǎng)絡的智能方法預測；3、按照輸入數(shù)據(jù)可分為：不采用數(shù)值天氣預報法和采用數(shù)值天氣預報法；4、按時間尺寸可分為：超短期預測、短期預測和中長期預測。其中按時間尺寸分類普遍被大家認可，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，時間分辨率為15min，主要用于實時調度，解決電網(wǎng)調頻問題。短期風電功率預測時間尺度為0-72h，時間分辨率為15min，主要用于合理安排常規(guī)機組發(fā)電計劃，解決電網(wǎng)調峰問題。中長期風電功率預測時間尺度為數(shù)周或者數(shù)月，這一時間尺度內的風功率波動與風電場或電網(wǎng)的檢修維護計劃有關。

風功率預測方法可以分為：一種方法是根據(jù)數(shù)值天氣預報的數(shù)據(jù)，用物理方法計算風電場的輸出功率；另一種方法是根據(jù)數(shù)值天氣預報與風電場功率輸出的關系、在線實測的數(shù)據(jù)進行預測的統(tǒng)計方法。綜合方法則是指物理方法和統(tǒng)計方法都采用的方法。

物理方法是應用大氣邊界層動力學與邊界層氣象的理論將數(shù)值天氣預報（Numerical Weather Prediction /NWP）數(shù)據(jù)精細化為風電場實際地形、地貌條件下的風電機組輪轂高度的風速、風向，考慮尾流影響（如圖2所示）后，再將預測風速應用于風電機組的功率曲線，由此得出風電機組的預測功率，最后，對所有風電機組的預測功率求和，得到整個風電場的預測功率。 其目的就是能夠較為準確地估算出輪轂高度處的氣象信息，從而為風功率預測作基礎。

物理方法特點有如下幾個方面：（1）不需要風電場歷史功率數(shù)據(jù)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細的分析，并根據(jù)分析結果優(yōu)化預測模型；（3）對由錯誤的初始信息所引起的系統(tǒng)誤差非常敏感；（4）計算過程復雜、技術門檻較高。

統(tǒng)計方法是基于“學習算法”(如神經網(wǎng)絡方法、支持向量機、模糊邏輯方法等)，通過一種或多種算法建立數(shù)值天氣預報（NWP）數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)與測得的風電場歷史輸出功率數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系，再根據(jù)輸入輸出關系，對風電場輸出功率進行預測。

統(tǒng)計方法特點：（1）在數(shù)據(jù)完備的情況下，理論上可以使預測誤差達到最小值；（2）定期進行模型再訓練，預測精度可持續(xù)提高；（3）需要大量歷史數(shù)據(jù)的支持，不適用于新建風電場，對歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律的一致性有很高的要求；（4） 統(tǒng)計法的建模過程帶有“黑箱”性。

盡管風力發(fā)電發(fā)展迅猛，但據(jù)調查，目前我國許多風電場投產后實際的年平均發(fā)電量遠低于預期測量值，大約為預測值的60%~80%左右，導致該結果的一個重要原因就是風能資源的測量和評估存在問題，對我國典型地區(qū)風資源規(guī)律的缺少認識，對我國風電場的建設缺乏理論依據(jù)。

比如，風機運行壽命一般為25年，在運行發(fā)電期間，有許多折舊因素和自然環(huán)境約束，導致風電場理論發(fā)電量與實際發(fā)電量相差較大。因此，在引進新的風電項目之前，必須在考慮具體的外部環(huán)境因素基礎上來建設風電場，這樣才能是風能最大化利用。

研究風能精細評估和風場微觀選址技術研究，確立我國在大型風場數(shù)值仿真領域的國際領先地位。一般可研報告計算的發(fā)電量偏大。設計單位在計算風電場發(fā)電量時，主要有以下原因致使計算的發(fā)電量偏大。

在進行風資源分析及發(fā)電量計算時，設計單位多采用丹麥WAsP軟件進行計算分析。但由于我國國土面積大，地形條件十分復雜，國外的數(shù)值模式，尤其是歐洲的小尺度數(shù)值模式，其中的湍流閉合參數(shù)基本都是本地的近地湍流觀測試驗結果確定的，與我國地形地表狀況相差甚遠。因此其計算結果與實際相差較大，且絕大多數(shù)情況下，結果偏大。國內多數(shù)風電場實際發(fā)電量均比可研報告小，就充分證明了這一點。

在無法滿足規(guī)范要求的情況下，由于風資源觀測系列太短，設計單位機械地利用臨近氣象站的長期觀測數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)訂正。由于氣象站因城市化，氣候變暖等影響，造成近期氣象站觀測數(shù)據(jù)較長期偏小，致使訂正后的數(shù)據(jù)較風電場實際數(shù)據(jù)偏大。另一方面由于規(guī)范要求的氣象站距風電場要近，地形相似等條件，多數(shù)情況下根本不能滿足。

安裝的測風儀的位置不適合，多數(shù)安裝在山頭或地形較高處，代表性差。大多數(shù)風電場地形復雜，安裝的測風儀數(shù)量太少，不能全面反映風電場風資源。當風電場建設完成，并網(wǎng)投運之后，對風電場區(qū)域的風力進行準確的短期預測，則將為風電場功率的預測提供有效數(shù)據(jù)支持，對電網(wǎng)穩(wěn)定運行和安全調度具有重要作用。

數(shù)據(jù)量偏少風電功率預測要求的數(shù)據(jù)量很大，比如風電場歷史數(shù)據(jù)，NWP數(shù)據(jù)和SCADA實時數(shù)據(jù)等，但在進行風功率預測時，這些數(shù)據(jù)往往會有異常、不完備的情況，若用統(tǒng)計方法進行預測時，則會因數(shù)據(jù)量不夠影響預測精度和可靠。自動化通訊設備，自動化通訊設備在電力系統(tǒng)中起到“毛細血管”的作用。由于自動化通信故障引發(fā)數(shù)據(jù)采集、傳輸、轉換等一系列環(huán)節(jié)出錯，導致數(shù)據(jù)失真或缺失，影響數(shù)據(jù)準確性，給功率預測帶來不利影響。

限制風電出力，在大規(guī)模風電場接入電網(wǎng)之后，由于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(wǎng)調度和方式安排帶來極大困難，只有棄風，限制風電出力來維持電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。這一方面增加風電場投資回收期，另一方面將導致清潔的風能資源嚴重浪費。

風電場選址是否合理直接影響著風電場建成后的發(fā)電量。在宏觀選址過程中，要詳細考察風能資源、并網(wǎng)條件，交通、地形地貌和其他氣候環(huán)境等因素，并確保有效側風時間大于一年。同時要考慮湍流強度，如果一旦湍流強度超過0.25，建設風電場就要特別慎重。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。借助于預測精度較高的軟件，比如WAsP和WindFarmer軟件，并且要考慮多種折舊和自然干擾，確保全面、精確的風電場選址工作。還需要針對風能資源形成、分布、變化機理以及評估技術原理的研究。

目前，在進行短期風功率預測時，無論采用物理方法，還是統(tǒng)計方法都會用到NWP數(shù)據(jù)，因此提高天氣預報的準確性能夠改善預測的精度。把多個數(shù)字天氣預報（NWP）模型組合起來，對氣象信息進行預報，該方法可以克服惡劣天氣下出現(xiàn)的預測偏差，顯著提高預測精度。風電數(shù)據(jù)量很大，風功率預測是基于大量數(shù)據(jù)資料開展的。合理數(shù)據(jù)管理，可以節(jié)約風功率預測時間，進而給調度工作帶來方便。所以，可以建立風電數(shù)據(jù)庫，并開發(fā)基于風電的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)，數(shù)據(jù)精細化管理。

物理法不需要風電場歷史功率數(shù)據(jù)的支持，適用于新建風電場；但需要大量且準確的NWP數(shù)據(jù)，風電的物理信息對預測的準確度也有很大影響。統(tǒng)計方法需要大量歷史數(shù)據(jù)的支持，對歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律的一致性有很高的要求，但準確性較高，同時建議采用自學習能力的模型。因此，在實際預測中，建議物理方法和統(tǒng)計方法結合。

完善通信通道，增加設備巡視次數(shù)，定期維護設備，確保提供連續(xù)、可靠的監(jiān)測風電數(shù)據(jù)。近幾年，我國已開發(fā)出風功率預測系統(tǒng)，風電場向電網(wǎng)公司提供了較為準確的發(fā)電功率曲線，這使得電網(wǎng)調度可以有效利用風能資源，提高風力發(fā)電上網(wǎng)小時數(shù)。但與一些西方國家相比，我國預測系統(tǒng)還未完善，預測精度還有較大差距，因此，需要針對我國風能資源具體的情況，改進風功率預測系統(tǒng)，提高預測準確性。

除以上幾點改進措施外，還需要按風電額定出力能力配置輸配工程；綜合考慮外界因數(shù)對風電功率預測產生的影響；完善預報評價體系等。
（責任編輯：fqj）