風(fēng)電調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)與風(fēng)電預(yù)測(cè)體系

風(fēng)電調(diào)度綜合平臺(tái)及風(fēng)電預(yù)測(cè)體系內(nèi)蒙古電力調(diào)通中心調(diào)度處2011-08-04內(nèi)容提要調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)簡(jiǎn)介風(fēng)、風(fēng)電機(jī)組、風(fēng)電場(chǎng)的特點(diǎn)與控制實(shí)現(xiàn)風(fēng)電可控化的幾個(gè)步驟風(fēng)電預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)介風(fēng)電預(yù)測(cè)體系目標(biāo)在保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的基礎(chǔ)上，通過(guò)多種策略，使風(fēng)電上網(wǎng)總電量最大化，充分發(fā)揮風(fēng)電”綠色能源”的效用正確處理風(fēng)電與供電可靠性、風(fēng)電與常規(guī)電源、風(fēng)電與風(fēng)電之間的矛盾三公調(diào)度評(píng)價(jià)體系調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)簡(jiǎn)介自動(dòng)化系統(tǒng)的構(gòu)成信息的采集與預(yù)處理（數(shù)值、狀態(tài)）數(shù)據(jù)傳輸信息的監(jiān)視、控制、分析自動(dòng)化系統(tǒng)的作用監(jiān)視、控制、分析調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)簡(jiǎn)介自動(dòng)化系統(tǒng)發(fā)展的三個(gè)階段人工采集人工控制自動(dòng)采集人工控制自動(dòng)采集自動(dòng)控制風(fēng)、風(fēng)電機(jī)組的特點(diǎn)波動(dòng)性隨機(jī)性周期性風(fēng)電場(chǎng)、大規(guī)模風(fēng)電的特點(diǎn)風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部大量風(fēng)機(jī)集中接入同一風(fēng)區(qū)的多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)匯集接入多個(gè)風(fēng)區(qū)之間相關(guān)性較小風(fēng)電可控化要求可預(yù)測(cè)：短期、中期、長(zhǎng)期可控制：AGC、AVC可管理：風(fēng)電計(jì)劃下發(fā)考核、風(fēng)電調(diào)度平臺(tái)實(shí)現(xiàn)風(fēng)電可控化的幾個(gè)步驟風(fēng)場(chǎng)風(fēng)機(jī)情況的監(jiān)視迎風(fēng)角風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)與控制風(fēng)電計(jì)劃、下令平臺(tái)全網(wǎng)安全約束調(diào)度風(fēng)機(jī)安全性：低電壓穿越、穩(wěn)定性、電壓安全供電可靠性、冬季供熱、備用機(jī)組風(fēng)電調(diào)度綜合平臺(tái)建設(shè)風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)介風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)方法按時(shí)間分類超短期預(yù)測(cè)(幾分鐘)：在這一時(shí)間尺度內(nèi)的波動(dòng)對(duì)風(fēng)電機(jī)組的控制有一定的影響；短期預(yù)測(cè)(幾小時(shí))：這個(gè)時(shí)間尺度內(nèi)的波動(dòng)對(duì)風(fēng)電并網(wǎng)和電網(wǎng)ACE調(diào)整有一定影響；中期預(yù)測(cè)（幾十小時(shí)到幾天）：這個(gè)時(shí)間尺度內(nèi)的波動(dòng)對(duì)電網(wǎng)內(nèi)機(jī)組啟停機(jī)安排有重要影響；中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)(數(shù)周或數(shù)月)：這一時(shí)間尺度內(nèi)的波動(dòng)與風(fēng)電場(chǎng)或電網(wǎng)的檢修計(jì)劃以及風(fēng)電資源評(píng)估有關(guān)風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)方法按原理分類數(shù)值預(yù)測(cè)方法物理預(yù)測(cè)方法風(fēng)電數(shù)值預(yù)測(cè)方法持續(xù)預(yù)測(cè)法：認(rèn)為風(fēng)速預(yù)測(cè)值等于最近幾個(gè)風(fēng)速歷史值的滑動(dòng)平均值。通常，只是簡(jiǎn)單地把最近一點(diǎn)的風(fēng)速觀測(cè)值作為下一點(diǎn)的風(fēng)速預(yù)測(cè)值。該模型的預(yù)測(cè)誤差較大，且預(yù)測(cè)結(jié)果不穩(wěn)定?？柭鼮V波法：把風(fēng)速作為狀態(tài)變量建立狀態(tài)空間模型，用卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)風(fēng)速預(yù)測(cè)。這種算法在假定噪聲的統(tǒng)計(jì)特性已知的情況下得出，事實(shí)上估計(jì)噪聲的統(tǒng)計(jì)特性是該方法應(yīng)用的難點(diǎn)所在。此算法適用于在線風(fēng)速預(yù)測(cè)。風(fēng)電數(shù)值預(yù)測(cè)方法隨機(jī)時(shí)間序列法（ARMA）：隨機(jī)時(shí)間序列法利用大量的歷史數(shù)據(jù)來(lái)建模，經(jīng)過(guò)模型識(shí)別、參數(shù)估計(jì)、模型檢驗(yàn)來(lái)確定一個(gè)能夠描述所研究時(shí)間序列的數(shù)學(xué)模型，進(jìn)而推導(dǎo)出預(yù)測(cè)模型達(dá)到預(yù)報(bào)的目的。目前，該方法只需知道風(fēng)電場(chǎng)的單一風(fēng)速或功率時(shí)間序列即可建立模型預(yù)測(cè)，并且可以達(dá)到較好的預(yù)測(cè)效果。該方法使用最多的是累積式自回歸-滑動(dòng)平均模型。風(fēng)電數(shù)值預(yù)測(cè)方法模糊邏輯法：應(yīng)用模糊邏輯和預(yù)報(bào)人員的專業(yè)知識(shí)將數(shù)據(jù)和語(yǔ)言形成模糊規(guī)則庫(kù)，然后選用一個(gè)線性模型逼近非線性動(dòng)態(tài)變化的風(fēng)速。通常模糊預(yù)測(cè)法要與其他方法配合使用，例如將模糊與遺傳算法相結(jié)合，進(jìn)行短期風(fēng)速預(yù)測(cè)。風(fēng)電數(shù)值預(yù)測(cè)方法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)旨在模仿人腦結(jié)構(gòu)及其功能，由大量簡(jiǎn)單處理元件以某種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)大規(guī)模連接而成，風(fēng)電負(fù)荷物理預(yù)測(cè)方法空間相關(guān)性法（SpatialCorrelation）：該方法需要考慮風(fēng)電場(chǎng)以及與之相近幾個(gè)地點(diǎn)的多組風(fēng)速數(shù)據(jù)，運(yùn)用幾個(gè)地點(diǎn)風(fēng)速之間的空間相關(guān)性，進(jìn)行風(fēng)速預(yù)測(cè)。風(fēng)電場(chǎng)本地以及各個(gè)遠(yuǎn)程測(cè)速站測(cè)得的實(shí)時(shí)風(fēng)速數(shù)據(jù)經(jīng)中心計(jì)算機(jī)處理，利用風(fēng)電場(chǎng)與各個(gè)測(cè)速站處風(fēng)速之間的空間相關(guān)性，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法對(duì)原始數(shù)據(jù)收集量很大，但由于預(yù)測(cè)過(guò)程中考慮的因素增多，所以預(yù)測(cè)效果較好。風(fēng)電負(fù)荷物理預(yù)測(cè)方法數(shù)值天氣預(yù)報(bào)方法（numericalweatherprediction）：數(shù)值天氣預(yù)報(bào)是根據(jù)大氣實(shí)際情況，在一定的初值和邊值條件下，通過(guò)大型計(jì)算機(jī)作數(shù)值計(jì)算，求解描寫天氣演變過(guò)程的流體力學(xué)和熱力學(xué)的方程組，預(yù)測(cè)未來(lái)一定時(shí)段的大氣運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和天氣現(xiàn)象的方法?；贜WP的風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)基于NWP的風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)基于NWP的風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)基于NWP的風(fēng)電負(fù)荷預(yù)測(cè)風(fēng)機(jī)風(fēng)速功率曲線修正風(fēng)力發(fā)電負(fù)荷預(yù)測(cè)體系建設(shè)多個(gè)層次全網(wǎng)、局部、研究層面多個(gè)方法數(shù)值方