江西電網風電功率預測準確率研究

房金彥，潘 冬，姚諸香，萬 暢

（1.國網江西省電力有限公司，江西 南昌 330077；2.國網江西省電力有限公司南昌供電分公司，江西 南昌 330000）

0 引言

江西風能資源豐富，風電裝機容量增長很快。從2008年11月第一座磯山湖風電場并網以來，截至2018年3月31日，已經有27座風電場接入江西電網，風電裝機容量達1943.7MW，約占江西總裝機容量的8.48%，風電已成為江西電源重要組成部分。風力發電具有間歇性強、隨機性大、可調度性弱等特點，并入電網后，將給電力系統的生產和運行帶來極大的挑戰[1]，為克服風電的隨機性，將風電轉化為常規可調度電源，電網調度側和各風電場側都配置了風力發電功率預測系統[2-4]，從技術層面逐步提高新能源發電的“可測性”。根據風力發電功率系統預測結果，電網調度部門可以及時采取應對措施，調整和優化常規電源的發電計劃，合理安排系統備用，改善電網調峰能力。

本文結合江西電網風電功率預測系統現狀，對影響系統預測因素進行分析，從運行管理方面提出了提高風電功率預測準確率的措施，提升調度機構風力發電計劃編制水平，從而提高電網接納風電的能力。

1 江西電網風功率預測系統

1.1 功率預測系統構成

江西電網風電功率預測系統是由部署在省調側的調度功率預測系統和部署在各風電場的場站預測系統構成。預測系統構成及流程如圖1所示。

圖1 風電功率預測系統

各風電場利用采集到的當地天氣預報、測風塔、風機運行信息等數據，根據相應的數值和預測系統的計算公式，生成符合調度格式要求的功率預測結果文件，然后在安全II區將生成的文件通過102規約（或FTP形式）傳給調度。省調接收各場站功率預測數據文件，入庫并加以分析，生成調度側的風電功率預測結果，根據預測結果調整發電計劃。

1.2 功率預測系統上送文件

根據調度機構要求，場站側風電功率預測系統需將預測文件（包括短期功率預測文件、超短期功率預測文件）、測風塔等信息生成符合格式要求的E文本，若不符合格式要求，則文件無法被調度機構功率預測系統讀取。

1）短期預測E文本。短期功率文件是風電場站端功率預測系統根據天氣預報、場站運行數據等信息生成電場未來0-72h的風電出力。根據調度要求，短期預測文件需在每日09：00前上送至調度機構。短期預測E文本格式：江西.xx風電_72wind_yyyymmdd.rb；

2）超短期預測E文本。超短期文件是根據實時天氣數據、場站運行數據等信息而生成的未來0-4h超短期功率預測。此文件需要15min上送一次（一般調度要求），不能間斷。超短期預測E文本格式：江西.xx風電_4Cwind_yyyymmddhhmi.rb；

3）數值天氣預報E文本。天氣預報文件就是將場站24h和72h的天氣預報信息數據，整理后傳送調度機構，一般情況下是5min一個數據文件。數值天氣預報 E文本格式：江西.xx風電_24（72）nwp_yyyymmdd.rb。

此外，場站側風功率預測系統還需要將測風塔E文本、風機E文本信息上送之調度機構的功率預測系統。

2 風電功率預測現狀

2.1 功率預測概況

江西電網近年來加強風電場功率預測管理，召集相關風電場功率預測系統廠家，研究提高風電預測準確率的方法。通過努力，目前江西電網風電場功率預測準確率都有了很大提高，滿足江西電網調度生產的需要，提高了電網調峰能力及接納風電的能力。同時從發電企業角度考慮，精準的風電功率預測將使得風電可以積極地參與市場競爭，因為功率預測結果不準確造成的電量考核逐年下降。

2.2 正常天氣情況功率預測實例

在正常天氣情況下，風電場風機正常運行，天氣預報數據比較準確，風機按照正常的檢修計劃開停機，風電場的風功率預測模型與實際能夠基本保持一致，預測結果就會與實際接近。根據近幾年江西電網風電運行情況看，在未出現冰凍等影響風機槳葉運行的天氣時，風功率預測系統能夠很好地預測風機出力，預測功率與實際功率偏差控制在一定范圍內。選擇近期2018年3月31日江西電網的功率預測曲線如圖2所示，當日風電功率預測準確率為89.72%。

從圖2的功率預測與功率實際曲線可以看出，風功率預測結果與實際功率差值較小，兩條功率曲線的走勢相同，風電預測功率準確有利于調度運行人員根據發電計劃調整電網負荷。

圖2 2018年3月31日江西電網風電功率曲線

2.3 惡劣天氣情況功率預測實例

在惡劣天氣情況下，低溫、大風、雨雪等會導致風機停機、測風塔倒塌現象發生。若風機停機后，風電場未及時修改功率預測系統中的風機運行信息，則此風電場的功率預測模型就不能得到及時調整；同時測風塔倒塌，會造成實時氣象數據傳輸中斷。這兩個因素都會影響電場風功率預測結果的準確率。2018年1月25-29日，江西出現嚴重的雨雪冰凍天氣，許多風電場風機槳葉被凍，造成大量風機非計劃停運。圖3為1月27日功率預測曲線，當日風電功率預測準確率為64.12%。

圖3 2018年1月27日江西電網風電功率曲線

從圖3可以看出，風功率預測結果與實際功率差值較大，預測與實際功率曲線走勢相反，特別是在0:00-7:00、23:00-24:00這兩個時間段，預測功率與實際功率差值較大，并且這段時間正好是后半夜調峰困難時段，不準確的功率預測嚴重影響調度運行人員調整電網負荷。

3 影響風電功率預測準確率因素

各風電場的功率預測結果都要上傳至調度機構參與調度側功率預測，計算預測結果準確率。目前江西電網要求風電場短期功率預測即日功率預測結果準確率必須大于80%。

3.1 日功率預測結果準確率

各風電場每日9:00前報送本電場次日0-24h發電功率預測曲線，預測值的時間分辨率為15min。省調規定的風電場次日0-24h功率預測準確率計算公式如下：

式中：PMi為i時刻的實際功率；PPi為i時刻的日前功率預測值；Cap為風電場可用容量（一般為風電場開機容量）；n為樣本個數。

從計算公式中可以看出，影響風功率預測準確率主要是風電場開機容量、場站日前功率預測結果。而在實際運行過程中，天氣預報、預測結果上報的及時性對日前功率預測結果影響較大，因此影響風功率預測準確率的因素主要是風電場開機容量、天氣預報、預測結果上報的及時性。

3.2 風電場可用容量

風功率預測系統中電場實際開機容量未及時更新是目前遇到的最多共性問題。風功率預測準確率與風電場實際開機容量有很大關系，在預測系統配置信息中，要求并網風電場準確填寫本電場開機容量。但是風電場在實際運行過程中會出現非計劃停機情況，而風電場并未將這些系統總有功變化信息及時告知調度側預測系統，結果出現調度側預測功率無法進行有效實際功率數據采樣和訓練，造成預測模型與實際偏差較大，預測結果準確率降低。

3.3 天氣預報數據

天氣預報數據能否正常獲取取決于網絡通訊狀況。風電場風功率預測系統每天需要通過互聯網及時獲取天氣預報數據，由于大部分風電場位于偏遠丘陵或山區，互聯網的網絡基礎設施質量都比較差，網絡一旦中斷，氣象預報即中斷，必然影響預報準確性，因此電場的網絡通訊成為整個預測系統完成數據采集和預測結果是否準確的重要一環。而風電場相關管理部門大多關心電力調度網的通訊穩定性，對于互聯網網絡通訊和氣象服務器運行穩定性關注度不夠。

3.4 場站預測結果上報調度及時性

目前場站上送給調度機構的短期功率預測系統文本數據，都是固定時間間隔（每天09:00之前上送），調度側功率預測系統在09:00前根據場站上送的文本數據生成調度計劃短期預測E文本。風電場若在規定的時間內未及時上送短期功率預測文件，調度側未收到此電場的功率預測數據，則其功率預測準確率為0。若風電場在規定的時間間隔內判斷短期功率預測文件未上送調度機構，則系統可以一直嘗試上傳給調度機構，直到上送成功為止。但在現有技術中，還存在文件重傳、漏傳的情況。

4 提高風功率預測準確率方法

根據影響風功率預測準確率的因素分析，提高預測準確率的措施包括及時更新電場開機容量、保證網絡通訊暢通及預測模型準確。對于預測文件上送的及時性則要求功率預測廠家在系統中實現文件定時上送功能。

4.1 及時更新風電場風機狀態

風電場風機由于各種原因出現的非計劃停運，電場人員應該立即在預測系統中根據風機實時運行狀態及時更新預測系統的開機容量，確保系統設置的開機容量與實際一致。這樣風電場預測系統上送至調度機構的風機信息E文本就會及時得到更新，調度側預測系統也會在計算公式中更新開機信息，避免場站側人為因素導致的預測結果不準確。

4.2 保持網絡通訊暢通

由于風電場一般建在較為偏遠的山區，風電場在建設初期要充分考慮網絡通訊狀況，確保互聯網、電力調度數據專網通訊暢通。無論何種網絡，都要采用可靠的傳輸方式，最好是通過光纖傳輸而盡量避免采用無線傳輸，這樣天氣預報數據、電力數據才能保證傳輸正常，從而滿足站內各業務系統正常運行需要。

4.3 提高預測模型的準確性

風力發電預測的核心問題是利用現有的歷史數據（歷史發電數據和氣象數據等），采用適當的數學預測模型對預測日的發電情況進行估計，因此有效地進行發電預測要具備兩方面的條件，一是歷史數據信息的可靠性，二是預測方法和相應的軟件。由于現在氣象部門預測水平的提高，天氣預報數據對于預測模型的影響因數逐步降低。要提高預測模型的準確性，各預測系統廠家應該對風電數據庫的建立完善，使預測系統能夠獲取各種歷史數據的，加強對預測模型的訓練。

4.4 提高風電場運行水平

各風電場應加強運行值班人員業務能力的培訓，規范和提高新能源現場實操和管理工作的規范性。聯系系統生產廠家對風力發電功率預測系統在實際生產環境中的應用問題進行排查，對電場在平時運行過程中遇到的問題和需求進行分析解決，對預測系統的原理進行系統的培訓，確保電場運行值班人員能夠在預測系統中及時填寫檢修計劃和非計劃停運的風機等信息。

5 結語

風電功率預測系統能夠從技術層面提高新能源發電的“可測性”，解決風電輸出功率隨機波動帶來的調度性弱的問題，實現新能源與常規能源的合理布局和優化配置。調度機構和風電場要加強風功率預測系統的運行維護，采用可靠的傳輸方式保證預測結果的準確性、及時性，同時要時常與功率預測廠家及時溝通，共同提高江西電網風電功率預測準確率。