風機發電風功率預測系統的研究與應用

鄭華興

摘 ?要：本文首先闡述了基于風電場等效平均風速的風電功率日前預測的必要性，接著分析了風電場等效平均風速的風電功率日前預測，最后對基于風電場等效平均風速的風電功率日前預測實踐進行了探討。希望能夠為相關人員提供有益的參考和借鑒。

關鍵詞：風機發電;風功率預測系統;研究;應用

引言：

隨著能源危機日趨嚴峻，保障能源供應已是重要問題。風能是一清潔能源，有低成本、可再生優點。但風電本身的不確定性會影響其并網后電網的安全穩定。特別是當風電穿透率較高時，更要電網有大量調峰備用容量。我國風電場多集中式和大容量的風電場，風電不穩定性對于電網影響明顯，因此目前存在許多棄風行為。若能準確預測風電功率，便可解決問題。

1研究基于風電場等效平均風速的風電功率日前預測的必要性

目前在預測風電場風電功率時主要采用的是時間序列法，隨著我國神經網絡等智能技術的發展，在時間序列法基礎上發展出了智能化的風速預測方法，并以此為依據進行風電功率的計算分析，從而提高了風電場風電功率預測的準確性。為了進一步提高預測風電功率的準確性，很多研究人員在風速預測精度方面進行了廣泛的研究，改進了預測方法。例如以CFD流場計算為基礎的預測方法主要是通過構建不同來流狀態下所有風機實際風速數據的數據庫的方式實現對中尺度條件下的風機風速準確預測。同時，也有研究人員以神經網絡技術為基礎通過改進模態分析法構建風速預測模型，以達到提高風速預測準確性的目的。而以卡爾曼濾波理論為基礎的混合預測模型研究進一步修正了人工神經網絡技術預測的準確性。雖然預測方法都在不同程度上提高了風速預測的精度，然而由于風電場內的風向以及風速存在較強的不確定性，導致風機機組間的氣流會產生十分復雜的相互干擾，因此僅提高風速預測精度仍無法滿足準確預測風電場風電功率的實際需要。現有的時序預測法以及以天氣預報數值為急促的風速預測均是對風電場內空間平均風速的整體特征進行的預測分析，但是在塔影效益以及風剪切因素的影響下，風電場內風輪掃掠面不同位置的風速均存在較大的差異，所以以輪轂離地高度位置風速為基礎的計算預測方法難以準確反映風電場的實際風速值。此外，由于風電場內往往有多臺風電機組存在，彼此之間會產生相互的干擾作用，因此即使在同一時刻不同風機風輪上實際施加的風速值也并不完全一致，風電場內風速的這種空間分散性特征導致以傳統的空間平均風速為依據的預測方法難以對場內風速的整體特征進行準確的描述。為了實現對風電場內風電效率的準確預測，在日前預測工作中應充分考慮風速的空間分散性特點，并結合塔影效應以及風剪切等因素進行模型的構建，并積極總結不同風電場風電功率預測經驗，對相關數據進行對比分析，科學驗證驗證不同的預測方法，這樣才能使風電場風電功率日前預測方法具有較強準確性和通用性。

2基于風電場等效平均風速的風電功率日前預測研究

2.1日前預測方法分析

在應用風電場等效平均風速對風電功率進行日前預測分析時，需要根據風電機組的運行情況建立風速模型并計算預測空間平均風速，并在構建風電場等效風速函數后才能對風電功率進行計算。在實際預測分析時，應首先根據風速實測數據以及風機塔影效應和風剪切因素等完成風速模型的構建，并對風速序列進行計算分析。然后再根據風速序列計算空間平均風速值，同時以ARMA模型為基礎，采用時間序列方法對空間平均風速進行預測計算。之后應在風電場等效平均風速函數中引入空間平均風速預測值，并進行等效風速序列的計算。最后應根據風電場風機功率與標準風速關系曲線，結合等效平均風速值以及風電機組的實際運行數量值等求取風電場全場風電功率值，從而獲得風電場風電功率日前預測值。

2.2風電功率日前預測的主要影響因素

2.2.1塔影以及風剪切因素對風電功率日前預測結果的影響

根據以風電場等效平均風速為基礎的風電功率日前預測方法可知，風電機組的塔影效應以及風剪切因素均會對預測結果產生較大的影響。所謂塔影效應主要指的是氣流手塔架堵塞作用的影響而在塔架上下游出現來流速度降低的現象。而風剪切則指的是風速在垂直方向上會隨著高度的不斷增高而相應的加大。特別是隨著我國風電機組不斷向大型化方向發展，塔架高度相應增加，同時葉片半徑的長度也隨之加長，塔影效應以及風剪切因素對風電功率的影響程度進一步增強。當槳葉半徑增加時，其風輪的掃掠范圍也相應地加大，此時在風剪切等因素的共同作用下，掃掠面積可能會超過陣風以及湍流等相關風況條件下的空間面積。在塔影效應的影響下，風輪掃掠面的不同部位的風速存在明顯的差異，因此如果采用輪轂離地高度風速來對風電場空間平均風速進行計算就會產生較大的誤差。因此在計算時應綜合分析塔影效應以及風剪切等相關因素，準確構建風速模型，這樣才能使風電功率日前預測更加客觀準確。

2.2.2風速對風電功率日前預測結果的影響

由于風電場場地面積通常比較大，而風能會收到場內不同地形條件、尾流效應以及具體布局等多種等因素的干擾，因此即使在同一統計時段內的不同空間位置的風速也并不一致。通過大量的檢測分析發現，風電場內各風電機組在不同時刻的風速最大值均與其最小值存在明顯的不同，說明風速具有空間分散性特點，并且可以通過風速空間偏差對不同機組風速分散性進行描述。風電場內一般存在風電機組臺數較多，甚至能夠達到幾百臺以上，且占地面積能夠達到數十孔里，因此風電場內廣泛存在風速空間分散現象，所以以空間平均風速為依據預測風電功率就會有誤差存在，而根據風電場等效平均風速對風電功率進行日前預測分析則有利于預測精度的提高。

3基于風電場等效平均風速的風電功率日前預測實踐分析

3.1建模參數的合理確定

某風電場裝機總容量在50MW左右，配置有風電機組33臺，在對其風電功率進行日前預測時采用了等效平均風速方法，并結合其風電機組指標性能確定了仿真參數，以提高風速模型構建的準確性。

3.2構建風電場風速模型

在建立該風電場風速模型時，在模型中分別代入了塔影效應因素以及風剪切因素，并獲得了相應的風速序列。同時為了準確掌握基于等效平均風速的風電場風電功率日前預測的準確性，還與原始實測風速方法進行了對比分析。通過計算發現，在風電功率的計算中，以風速模型為基礎的計算結果與實際功率值更加接近，由于其充分考慮了塔影效應以及風剪切對計算結果的影響，因此預測精度更高。

3.3以等效平均風速為基礎預測風電功率

此外，為了進一步驗證以風電場等效平均風速為基礎的預測方法的適應性以及預測精度，還對不同風電場的風電功率分別進行了計算分析，且同樣與傳統計算方法的預測值進行了對比，發現在不同風電場采用以等效平均風速方法的預測精度均明顯高于傳統計算方法，說明該方法能夠廣泛試驗不同風場條件下的風電功率日前預測要求，且均能夠達到較高的預測精度。

結束語：

風力發電是目前世界上增長最快的可再生能源發電方式。我國是能源需求大國，隨著各大型風電場建立風電裝機容量也逐年上升。較傳統能源發電方式風力發電會因為風的不穩定性對電力系統穩定運行產生威脅，大規模風電并網也給電網帶來沖擊。為減少大規模風電并網對電力系統運行帶來的危害，風電場功率預測技術的研究及風電預測系統的開發就顯得尤為重要。

參考文獻：

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