国际风电预测预报机制初探及对中国的启示

大规模风电接入使电力系统面临若干挑战,系统运营商不得不在其规划和调度决策中处理风电带来的波动性和不确定性,风电预测已被确定为解决日益严重的电力系统不确定性问题的重要手段。文章介绍了国际上风电预测预报实施机制,提出在我国风电预测预报研究工作刚刚开展之际,应该借鉴国际经验,加快建立行之有效的风电预测预报实施机制来支持风电的健康可持续发展。     

甘肃酒泉风电基地风电预测预报阶段性研究

为解决甘肃酒泉千万千瓦级风电基地的调度运行问题,风电预测预报系统的建设成为当前的重点。介绍酒泉风电基地预测预报系统阶段性建设研究的实际情况及其处于研究初级阶段的运行情况。研究显示,目前虽然单个风电场预测预报误差很大,但由于地理分散效应显著,酒泉风电基地总体的预测准确度相对较高。然而距离"误差小于20%的点(即测量值)所占比例至少为80%"的要求还有一定距离。通过对各准确度指标的分析表明,平均绝对误差、均方根误差及"误差小于20%的点所占比例"三者之间的关联性较强,但它们与"预测与实测功率相关性系数"几乎没有任何关系。以上工作将为研究的进一步深入乃至风电预测预报系统的实用化打下坚实的基础。     

风电功率预测技术的应用现状及运行建议

针对我国风电开发中遇到的风电接入困难、电网调度困难等问题，对国内外解决此类问题的风电功率预测技术进行了详细的阐述。指出我国急需开发风电功率预测系统，并根据我们的风电功率预测研究经验提出了我国风电功率预测宜采用风电企业和电网共同实施的运行模式。希望对我国的风电功率预测发展起到一定的促进作用。     

风电预测技术及其性能评价综述

随着入网风电比例的增加,风电预测已成为保证电网安全经济运行的必要技术。归纳了风电预测的概念与分类,综述了实用风电预测系统和理论研究的最新进展,尤其是关于风电预测技术的性能评价以及监督考核措施。提出了几点未来工作的思路,为风电预测相关研究提供参考。     

关于短期及超短期风电功率预测的评述

讨论风电功率预测及其误差对电力系统的影响,从信息流观点解读风电功率预测过程,归纳影响风电功率预测精度的因素,并对风电功率预测的研究现状加以归类与梳理。在此基础上,讨论对风电功率预测结果评价指标的要求,提出误差评估指标应该反映整个时间窗口内的预报质量,并展望风电功率预测可能的突破。     

考虑风电减载调频的高比例风电电力系统优化调度方法

受制于同步发电机组调频容量和调频速度的限制,风速波动使得高比例风电系统的频率稳定问题日趋严峻。变速风电机组(variable speed wind turbine,VSWT)通过提前减载参与电网调频是解决风电随机性影响的有效方法。VSWT的减载率是影响电力系统安全性和经济性的关键,但受电网调频容量、需求以及风速、机组安全约束等的影响,目前尚难以从系统层面确定恰当的风电减载率,使得风电减载运行的效果有限,甚至引发一系列安全问题。为此,提出了基于VSWT动态减载的电力系统调频思想,充分考虑风电功率预测误差、VSWT减载控制约束、同步发电机组调频容量和系统运行经济性的影响,提出了考虑风电减载调频的高比例风电系统优化调度方法。研究了风电功率预测误差对电网频率的影响;推导了VSWT在减载控制约束下的最大可减载率及最大正、负调频容量;提出了基于风电动态减载的电网新型调度模式;基于机会约束规划,建立了考虑风电减载调频的高比例风电系统优化模型;最后,通过算例验证了所提方法的有效性。     

基于日前风功率预测的风电消纳能力评估方法

准确掌握电力系统消纳风电的能力,有助于风电场建设规划,更可辅助实际运行的调度决策.风电消纳能力的评估应分析全时段、计及多因素、考虑日前风电出力预测、探寻风电“可消纳包络带”.提出了一种基于日前风功率预测的风电消纳能力评估方法,首先以日前预测所得风电为基本信息,优化常规机组的启停状态;然后基于此决策,探寻系统次日全时段可消纳风电的上下限,并基于二次规划模型生成极端风电出力作为判据样本,分析系统次日消纳风电的能力,进而为运行人员提供决策辅助.     

计及风电功率预测误差的需求响应多时间尺度优化调度EI北大核心CSCD

风电功率预测存在误差,增加了电力系统运行调度的困难,影响系统风电消纳,降低系统运行的经济性。为了提高系统风电消纳能力,考虑风电功率预测误差,结合需求响应特点,从日前、日内和实时构建了电力系统需求响应多时间尺度优化调度模型。分析居民用户需求对电价的响应,构造日前价格型需求响应的初调度策略,并在日内根据风电功率预测偏差进行电价调整后的价格型需求响应再调度。分析工业用户和商业用户的调度补偿策略,以电网运行费用最低为目标,考虑平衡风电功率实时预测误差,建立激励型需求响应的实时调度优化模型,以提高系统风电消纳能力,降低系统弃风量。算例分析表明：所提出的优化调度策略能够较好地平衡风电功率预测误差,增加系统风电消纳量,节约系统运行成本,保证用户用电的自主性,最小化需求响应调度对其的影响。     

风电场并网在线预警系统研究

目前国内的风电调度管理技术尚不成熟,研究风电并网的在线预警系统对含大规模风电并网的电力系统安全稳定运行具有重要的现实意义。基于风电并网的功率预测、潮流计算、无功优化等关键问题研究,提出了风电并网在线预警系统的设计构想,并以DIgSILENT/PowerFactory软件为计算核心,完成该系统的研制与开发。所开发的的风电并网预警系统能预测风电并网区域主要监测节点电压以及线路潮流趋势并作安全评估,如果线路潮流越限,系统预警并进行风电场有功调节计算;如果节点电压越限,系统预警并进行风电场无功优化计算。算例分析以     

考虑风电外送的省级系统调峰分析模型

风电的间歇性和反调峰性使得风电富集省面临系统调峰和能源消纳的问题,建设大功率外送通道是解决能源消纳问题有效的途径。应对外送通道建设后对系统调峰及风能消纳的影响,建立了考虑风电外送的省级系统调峰分析模型。计及风电的出力预测,将风电出力看作负的负荷,与原始负荷形成等效负荷,考虑水电机组的削峰作用和外送通道的辅助调峰作用,提出了全省常规机组的出力安排模型,并以此为基础进行调峰分析。以我国某风电大省为算例进行了模拟分析,结果表明外送通道的建设减少了系统弃风,扩大了风电的消纳范围,且促进了送端与受端的调峰互补,是风电基地持续、健康发展的根本出路。     

基于等效平均风速的风力发电功率预测

目前应用风速气象数据预测风力发电功率的方法存在较大误差,难以满足工程应用的精度要求.文中基于能量守恒原理提出了风力发电机组等效平均风速的概念,并通过为期1年的现场实验分析得到等效平均风速与最大风速和平均风速的函数关系,由此提出了基于等效平均风速的风力发电功率预测方法,并与以往基于平均风速的风力发电功率预测方法进行了工程应用效果对?栽 比,表明基于等效平均风速的预测方法较基于平均风速的预测方法在预测精度方面有明显提高.     

短期风电功率预测概念和模型与方法

随着并网风电容量的持续增加,风电强随机性给电力系统安全稳定运行带来了挑战,风电功率预测受到广泛的关注。文中较为全面地综述了国内外对风电功率预测的研究现状,着重从风电预测基本理论、风电预测方法和风电预测热点研究问题3个方面展开,主要介绍了确定性风电预测、概率性风电预测、风电爬坡事件预测、大数据和深度学习方法等方面的研究进展。     

基于非参数回归模型的短期风电功率预测

随着风电接入规模的增加,风电功率预测日益重要.非参数估计方法是模型估计和预测的典型方法之一,在国内短期风电功率预测中尚无应用.文中将非参数回归技术应用于短期风电功率预测,包括风电功率点预测和风电功率概率区间预测.首先,基于非参数回归模型,建立风速与风电功率之间的转换模型,得到风电功率的点预测值;其次,基于经验分布模型与非参数回归技术,建立风电功率预测误差的概率分布函数,得到风电功率预测值的概率区间.以内蒙古某风电场为例,验证了将非参数回归技术应用于风电功率预测的有效性.     

风电功率预测信息在日前机组组合中的应用

将风电功率预测信息纳入电力系统调度运行是解决风电波动的主要技术之一.受自然条件影响,风电功率预测的精度仍然较低.描述风电功率的不确定性并在机组组合中使用该信息,可提高机组组合决策的鲁棒性.文中分别采用点预测、区间预测和分位点预测描述风电功率的不确定性.在此基础上,分别建立了适合各种风电功率预测信息的机组组合模型.最后,...     

风电场短期风电功率的神经网络方法预测研究

对风力发电进行有效的预测，则可降低电网调度的难度。根据从风电场获得的相关风速、温度、风向、风电功率等数据，建立基于BP神经网络的短期风电功率预测模型，预测提前1，2，4，24h的风电功率。对所得预测结果进行比较，从而判断各种短期预测模型的优劣。从对比的结果可知，神经网络模型预测不超过24h的风电功率时具有一定的可靠性。     

风力和光伏发电短期功率预测研究进展与展望

风能和太阳能发电具有较强的波动性和间歇性,其输出功率随机变化会对供电质量和电力系统安全稳定运行带来诸多不利影响,进行风力、光伏短期功率预测具有重要意义。针对此,对风力和光伏发电短期功率预测方法和研究进展进行评述,并对提高光伏发电预测精度的不确定性理论进行了探讨,最后指出今后风力、光伏发电短期功率预测的研究方向及发展趋势。     

基于风电功率预测的电网调度优化控制研究

近年来,由于山西电网风电装机不断翻番,大规模风电并网后对电力系统调峰造成一定程度的压力。电力系统运行既要充分利用风力发电产生的清洁电源,又要保证其他常规电源的安全稳定。传统的调度运行技术不考虑短期和超短期的风电功率预测,通过分析风功率预测与调度关系,然后重点阐述了如何通过超短期风功率预测来协调风电与常规电源的运行,最后通过整数规划将风电场优化控制作为落脚点,从而保证了电网安全、稳定、经济的优化运行,进一步加大电网对清洁能源的消纳。     

基于脊波神经网络的短期风电功率预测

对风电功率进行较为准确的预测是提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段.在分析脊波神经网络原理的基础上,将其应用于风速、风向及风电功率预测.首先建立预测模型分别预测风速及风向,再采用非线性神经网络实现对实际功率曲线的逼近,最后根据风速预测值和实际功率拟合曲线计算功率预测值.仿真结果表明,采用脊波神经网络预测方法相对于小...     

基于动态神经网络的风电场输出功率预测

随着风电的大规模发展,准确预测风电场输出功率对于风电场的选址、大规模并网及运行具有重要的作用。文中提出了局部反馈时延神经网络和全局反馈时延神经网络2种动态神经网络预测模型,以适应风功率的时间序列特性,并与静态神经网络预测模型进行了比较。以国内北方某风电场的风功率预测为例,结合气象预报数据进行提前24h的风电输出功率预测,仿真结果表明,动态神经网络在预测具有时间序列特性的风功率时效果优于静态神经网络。     

风电并网后系统备用容量需求分析

风电具有随机性和间歇性,其不确定性增加了系统运行的风险,也增加了辅助服务的需求。为保证风电并网后系统运行的可靠性,需在原来运行方式的基础上,安排一定容量的旋转备用以响应风电场发电功率的随机波动,以维持电力系统的功率平衡与稳定。本文考虑了系统的负荷预测偏差和风电功率预测偏差,对并入风电前后系统的备用情况差异性进行分析,为电力系统安全稳定运行提供参考意见。