[发明专利]一种风电功率预测装置及预测方法

说明书

一种风电功率预测装置及预测方法，预测装置由风机数据测试设备、历史数值天气预报数据接口、数据采集设备、路由器、数据库、数据处理器和网络服务器组成；本发明通过经验模态分解将非平稳的风速时间序列分解为不同尺度的分量，然后针对不同分量分别建立对应的模型进行预测，并通过改进的加权预测将各个分量的预测结果组合起来，和现有技术风电功率建模预测比较，本发明能有效的提高预测准确度。

技术领域

本发明属电力系统风电功率预测，尤其是涉及电力系统风电功率预测装置及方法技术领域。

背景技术

近年来，随着经济飞速发展，能源消耗逐渐增加，化石燃料等传统燃料日益枯竭，环境污染日益加剧，人们对新的清洁能源形式有着强烈的渴望。在此背景下，新能源发电技术得以迅猛发展。目前，在新能源领域，由于风力发电技术相对成熟，很多国家把发展风力发电作为改善能源结构，保护生态环境和减少环境污染的一项重要措施，纳入国家的发展规划之中。风力发电也因此愈发受到重视并得到大力开发。

根据中国可再生能源学会风能专业委员会(CWEA)的统计数据，2012年中国(不含港澳台)新安装风电机组7872台，新增风电装机容量1296万千瓦，至2012年底全国累计风电装机保有量53764台，累计装机容量7532.4万千瓦。到2015年风电并网装机将达到1亿千瓦以上，2020年达到2亿千瓦，风电是我国实现“十二五”规划和2020年非化石能源发展目标的最重要的可再生能源之一。

目前，关于风电预测的问题，风电场级的风电预测研究较多，主要应用在风电场自身和电网的调度运行中。但是从电网调度的角度和需求上，单纯的风电场功率预测已不能满足系统调度的需求。调度人员在安排运行方式和旋转备用时更关注整个系统中不确定性功率的大小，而非某个风电场；风电穿透功率的提高，使得电网实时运行调度和联络线交换功率控制的难度越来越大，需对区域整体风电做出有效预测。另外，无论以何种方式进行风力发电预测，都需要风电场提供大量及时可靠的风电机组及风场统计历史数据，如每台风机有功功率、无功功率、风速、风机运行状态信号等，整个风场的平均风速、总有关功率、总无功功率等。而这些数据目前仅存在于风电场当地变电站的监控系统中，目前风机生产厂家多达几十家，不同风机厂家的风电场监控技术一般互不兼容。

另一方面，风电的波动性是制约风电大规模并网发电的重要因素之一，精确的风电功率预测能够使调度部门根据风电场的出力调整计划，减少备用容量，降低电网的运行成本。为方便电力调度部门对风电场的出力进行调控，一般需要风电场给出72小时时效的风电功率预测，即短期风电功率预测。短期功率预测方法分为物理方法及统计方法两类。物理方法利用流体力学理论建立功率预测模型，需要风场所在地的气象特征信息；统计方法利用统计学理论建立功率预测模型，因而比较依赖风场的历史数据。国外应用物理预测方法的有丹麦实验室的Landberg等人研发的Prediktor风电功率预测系统。Prediktor中WAsP基于流体力学下的风模型，将风速、风向等物理量转换到风机相应的轮毂高度，根据风机功率曲线转换进行功率预测。物理方法建模难点在于获得高精度完善的数值天气预报，而且不同地区风电场需要针对风电场地形进行重新建模。

统计方法的预测原理是基于统计学理论，建立起数值天气预报与风机功率或风速输出之间的统计关联，前者可以直接得到预测功率，后者根据风机实际功率曲线或风机出厂功率曲线转换得到预测功率。目前常用人工智能等因果关系分析方法建立预测模型，在建立的模型上再进行功率预测，主要包括人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)、模糊逻辑(Fuzzy Logic)等，统计预测要求大量的历史数据对模型进行训练，统计模型泛化能力较强，但对异常样本点处理精度不够。

发明内容

本发明的目的正是为了克服上述现有技术存在的问题，而提供一种能有效的提高预测准确度的风电功率预测装置及其预测方法。

本发明的目的是通过如下技术方案来实现的。