[发明专利]一种提高风功率预测精度的方法及系统

说明书

本发明涉及风电功率预测技术领域，具体公开了一种提高风功率预测精度的方法，包括：获取目标区域的天气预测背景场数据和每台风机的功率曲线模型；利用WRF模型对天气预测背景场数据进行计算，得到目标区域的天气预测结果；从天气预测结果中提取风速、风向、温度以及气压要素；利用CFD模型对上述要素进行计算，得到每台风机点位的风向和风速数据；将上述数据输入到对应的功率曲线模型中，得到单台风机的预测功率；将所有的单台风机的预测功率相加，得到目标区域全场的预测风功率。本发明还公开了一种提高风功率预测精度的系统。本发明提供的提高风功率预测精度的方法，考虑到了每台风机的差异性，提高了风功率的预测精度。

技术领域

本发明涉及风电功率预测技术领域，更具体地，涉及一种提高风功率预测精度的方法及系统。

背景技术

随着风电产业的飞速发展，并网型风电场规模不断扩大，风电占电力系统发电总量的比例也逐年增加；风电场穿透功率不断加大，给电力系统带来的一系列问题日益突出，严重威肋、电力系统安全、稳定、经济、可靠运行，对风电功率进行及时准确的预测，可以显著增强电力系统的安全性、稳定性、经济性和可控性。

近年来，国内外基于风电功率预测的方法问题进行了深入的研究，根据风电功率预测的模型不同可以分为物理方法、统计方法及上述组合模型方法；物理法通过中尺度数值天气预报数据和现场观测数据，预测风机输出功率，该方法的优点在于不需要历史功率数据，但由于其高度依赖中尺度数值天气预报数据，其精度受数值天气预报精度的制约；统计方法只采用历史功率时间序列预测未来的出力，建模简单，但预测精度较低；统计方法包括持续法、移动平均法、自回归移动平均法，人工智能等；目前针对大型风电场的风速和功率预测，常用预测方法是对风电场整场进行风速和功率预测，这种预测方法无法考虑到每台风机的差异性，特别是在地形复杂的区域。

发明内容

针对现有技术中存在的上述弊端，本发明提供了一种提高风功率预测精度的方法及系统，通过提取每个风机点位的风向和风速数据，对单台风机进行风功率预测，将所有的单台风机的预测功率相加得到全场的预测风功率，考虑到了每台风机的差异性，提高了风功率的预测精度。

作为本发明的第一个方面，提供一种提高风功率预测精度的方法，包括：

获取目标区域的天气预测背景场数据；

通过SCADA系统获取每台风机的历史运行参数，并依据所述历史运行参数构建每台风机的功率曲线模型；

利用WRF模型对所述天气预测背景场数据进行计算，得到目标区域的天气预测结果；

从所述天气预测结果中提取风速、风向、温度以及气压要素；

利用CFD模型对所述风速、风向、温度以及气压要素进行微尺度流场计算，得到目标区域全场的精细化流场模拟计算结果；

从所述精细化流场模拟计算结果中获取每台风机点位的风向和风速数据；

将每台风机点位的风向和风速数据输入到对应的功率曲线模型中，得到单台风机的预测功率；

依据所有的单台风机的预测功率，确定出目标区域全场的预测风功率。

进一步地，所述利用WRF模型对所述天气预测背景场数据进行计算，得到目标区域的天气预测结果，包括：利用WRF模型对所述天气预测背景场数据降尺度，将12km分辨率的所述天气预测背景场数据降尺度为3km分辨率，并对所述3km分辨率的天气预测背景场数据进行计算。

进一步地，所述利用CFD模型对所述风速、风向、温度以及气压要素进行微尺度流场计算，得到目标区域全场的精细化流场模拟计算结果之前，包括：获取制作所述CFD模型所需的精细化网格，精细化网格精度为50米，将所述精细化网格输入到所述CFD模型中。

进一步地，所述每台风机的历史运行参数包括：历史风速、历史风向和历史功率。