[发明专利]风电场功率预测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种风电场功率预测方法。

背景技术

风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，这些特点决定风电功率也是波动的、间歇的。当风力发电在电网中所占的比例较小时，上述特点不会对电网带来明显影响。但是，随着风力发电装机容量的迅猛发展，风电在电网中的比例不断增加，由此风电的这一特点对于电网的安全、稳定运行及保证电能质量的影响越来越明显。

对风电场功率进行预测，能使电力调度部门提前根据风电功率变化及时调整调度计划，从而保证电能质量，减少电网备用容量，降低电网运行成本。这是减轻风电对电网造成不利影响的一种有效途径。

目前的风电场功率预测方法中，按照风速预测的分辨率大小不同，可以分为以下两种预测方式：

1．风场预测方式：通过预测风场平均风速得到风场总功率；

2．风机预测方式：通过预测单台风机风速得到单台风机功率，然后将各风机功率求和后得到风场总功率。

其中，风机预测方式同风场预测方式相比，由于其风速预测分辨率更高，且单台风机风速和功率之间映射关系更精确，因此预测精度较高。但风机预测方式由于要对风场中的每台风机单独建立预测模型，对于风机较多的风场而言，其预测效率较低，且运行及维护成本过高。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种风电场风机功率预测方法，以在较低成本下实现风电场功率的高效精确预测。

本发明提供的一种风电场功率预测方法，包括以下步骤：

A、根据风场风资源特性，确定风场的主风向；

B、按照风机类型，对风电场内的各风机进行分组；

C、对相同风机类型下的各风机，根据风机安装的地理位置差异进行再分组；

D、计算各风机类型下风机分组的平均风速值，并由风机分组的平均风速值求得风机分组的风机功率，最后将各风机类型下所有风机分组的风机功率相加求和。

由上可以看出，本发明方法通过分析风场中每台风机的风资源特性，并结合风机类型将风场风机划分为多个风机组，最终根据不同风机组的平均风速求得风场的总功率，由此实现低成本下高精度风场功率的预测，且较现有的风机预测方式而言效率更高。

在上述方法中，所述步骤A包括以下子步骤：

A1、使用风场测风塔采集风场风向数据

A2、将该风向数据与风机数据采集系统采集到的各风机的风速数据进行时间同步；

A2、将具有最大风速数据量的风向范围设置为该风场的主风向。

在上述方法中，所述步骤C包括以下子步骤：

C1、将与风机类型功率曲线的爬升区间相对应的风速区间确定为该类型风机的敏感风速区间，取该功率曲线爬升段的上下极值所对应的风速值作为该类型风机敏感风速区间的上下界；

C2、计算各风机类型下的所有风机的平均风速；

C3、采集各风机类型下所有风机的平均风速处于各风机类型的敏感风速区间内时，各风机类型下每台风机的所有风速数据，并求出每台风机的平均风速；

C4、利用聚类分析原理进一步划分在风场主风向下相同风机类型中具有相近平均风速的风机。

由上可以看出，上述子步骤实现了按风资源划分风机的目的，由此可将具有相近风资源特性的风机划分为一组，进而提升了整个风场功率预测的准确性。

在上述方法中，步骤C2所述平均风速的计算为：

将风机类型下的由风机数据采集系统采集到的风场主风向下所有风机的风速求和后除以该风机类型下的风机数量。

在上述方法中，所述步骤C4包括以下子步骤：

C41、预设某风机类型下的风机分组数为N，其中N小于该风机类型下的风机数量；

C42、提取出该风机类型下各风机平均风速值中的最小值和第二小的值，以这两个值构成小组X1，而其余的平均风速值构成了另一个小组X2；

C43、比较小组X1内的数值最大距离X1_max-X1_min与小组X1、X2之间的最小距离X2_min-X1_max，其中，X1_max为小组X1内的风速最大值，X1_min为小组X1内的风速最小值，X2_min为小组X2内的风速最小值：