基于D5000平台的风电功率预测系统开发与应用

李育发

（国网吉林省电力有限公司，吉林 长春 130021）

随着风电装机容量在系统总装机容量中比例的快速提高，其输出功率的波动性、间歇性和反调峰特性对电网的调度运行带来较大的影响，给风电丰富地区的电网调度和电力市场管理带来越来越大的压力。为解决大规模风电并网引发的电力电量平衡以及调峰等难题，吉林省电力调度中心与中国电力科学研究院联合研发了独立的风电功率预测系统。该系统利用调度自动化系统实时数据信息和风电场历史气象信息，建立预测数据模型，实现风电场输出功率预测，直接应用于吉林电网风电调度运行，在科学制定全省短期发电计划、有效控制发供电平衡、合理安排短期检修计划等方面都发挥了很大的作用。

吉林风电功率预测系统投运初期已将当时所有已建的6个风电场全部纳入预测系统，但吉林风电发展迅速，原预测系统已不能完全满足新场站接入的需要。同时，原系统采用独立部署方案，尚不满足智能电网调度技术支持系统（D5000）标准化、结构化和模块化要求，严重影响系统应用和推广。为此，吉林省电力调度中心再次与中国电力科学研究院合作，率先开展风电功率预测系统向D5000平台移植工作，为国网公司智能电网调度支持系统的建设提供实践依据。

1 系统整体结构设计

1.1 系统物理结构

根据国家电网公司智能电网调度技术支持系统整体规划和风电功率预测系统功能要求，将系统归类为电力市场相关支持系统，应布置在非实时控制区（安全Ⅱ区）运行，系统结构示意图如图1所示。系统数据信息流如下：

a.系统实时从布置在实时控制区（安全Ⅰ区）SCADA（监控和数据采集）系统获取风电场运行实时信息，完成预测模型参数辨识和发电预测；

b.系统通过信息管理区，从互联网获取数值天气预报数据；

c.系统预测数据写入布置在实时控制区（安全Ⅰ区）的数据库服务器，利用D5000系统资源，实现数据展示和资源共享。

1.2 网络结构设计及安全防护

按照电力系统二次安全防护要求，风功率预测系统部署在非实时控制区（安全Ⅱ区），与位于实时控制区（安全Ⅰ区）的SCADA交互信息，需要通过防火墙进行隔离，并设置防火墙隔离规则，控制两区之间的跨区域访问权限；同时，预测所需的数值天气预报数据经管理信息区（安全Ⅲ区）从因特网传送至位于非实时控制区（安全Ⅱ区）的预测系统中，配置反向物理隔离装置作为下载气象数据的安全防护手段。

1.3 系统硬件配置

考虑系统连续、稳定运行需要，系统采用双机、冗余、热备方式，在原技术支持系统基础上新增硬件设备包括：2台风功率预测服务器、2台气象信息服务器、2套反向隔离装置、2套防火墙。

2 系统开发主要任务

2.1 基于D5000平台的系统功能模块移植

2.1.1 操作系统移植

为了能够更加安全可靠地运行，根据D5000系统的建设框架要求，完成基于Linux的国产凝思安全操作系统适应性测试。

2.1.2 数据库移植

移植前预测系统使用独立的Oracle数据库，根据D5000系统的建设框架要求，各功能模块采用统一的基础数据平台进行数据交互。系统采用国产武汉达梦数据库，通过基础平台提供的实时数据库和历史数据库管理工具，实现预测系统的实时和历史数据存取及交换。

2.1.3 接口规范化

通过因特网下载数值天气预报，以E语言文件方式穿过反向物理隔离装置送至预测系统服务器，通信协议为FTP或HTTP；系统利用平台提供的实时数据和历史数据通用接口，获取平台和其他应用设备参数、网络拓扑模型以及实时数据，以保证系统响应速度和处理效率；建立基于TCP和UDP通讯协议的信息交换方式，实现信息发布、订阅、请求和应答，实现平台和应用间快速通信等信息快速传递。

2.1.4 人机界面管理一体化

移植后的系统作为D5000平台的水电及新能源大应用类子应用，利用平台提供的应用开发和集成、界面表达等公共服务工具，完成图形编辑、存储、浏览，实现界面风格与平台统一。

2.2 预测模型及算法改进

系统利用数值天气预报，风电场历史测风数据、风电场输出功率历史数据，根据风电场所处区域的地形地貌和风机运行状态等数据，通过统计方法或物理与统计相结合的方法建立各风电场的预测模型。以数值天气预报数据作为模型的输入，预测各风电场和全省次日风电出力。

2.2.1 建立物理模型

建立物理模型时，以数字化地图为基础，以数值天气预报或测风数据作为模型的输入，建立用于功率预测的物理模型。根据风电场数字化模型，考虑地形、障碍物、粗糙度及风机间尾流效应对风电场输出功率的影响，将特定位置的风速外推至每台风机轮毂高度处的风速，结合特定机组的功率曲线，计算得到整个风电场的输出功率。

2.2.2 建立统计模型

建立统计模型时，数值天气预报包含着大量的参数序列，参数的选择是模型成败的关键。从物理意义上考虑，风能与风速的3次方成正比，因此风电场输出功率与风速的关系最大。另外，风能与空气密度成正比关系，空气密度越大，风能越大，而空气密度与气温、气压、湿度等因素有关，因此风速、风向、气温、气压、湿度等数据都可能是输出功率的影响因素。由于各风电场输出功率的影响因素各不相同，不同参数的组合对功率输出的影响也不尽相同。为了选择适合特定风电场的预测参数，采用多种算法进行优化计算，最终挑选出最适合的输入参数。

2.3 预测统计分析和运行评估

图1 基于D5000平台的风电功率预测系统物理结构示意图

a.系统中增加了预测统计功能和运行评估功能，对天气预报指标、预测结果进行分布统计、数据完整性统计、相同尺度的变化率统计等量化统计分析；对历史功率数据、测风数据和数值天气预报数据进行相关性校验，根据分析结果，研究数据的不确定性可能引入的误差。

b.对系统机器性能、网络传输流量、资源分配和运行情况进行跟踪和监控，分析研究影响系统稳定性的因素，不断对系统进行更新和改进。

c.根据国家能源局颁布的《风电场功率预测预报管理暂行办法》规定的风电场功率预测预报考核指标，增加预测准确率的指标考核。

d.主要技术评价指标包括：平均绝对误差、均方根误差、相关性系数。

2.4 完善相关的技术标准和管理规范

按照Q／GDW 1907—2013《风电场调度运行信息交换规范》，统一电网调度自动化系统与并网风电场之间的调度运行信息交换的内容和方式，规范风电场接入系统的建设，促进电网与风电的协调发展，并指导并网风电场（包括升压站）的新建、扩建、改造工程的建设和运行管理，实现大规模风电并网后风电场调度运行信息交换工作的规范化、标准化作业。

3 标准通信接口应用

3.1 消息总线

基于D5000平台的应用进程之间通信采用消息总线机制，应用平台封装的头文件：messageinv.h，messageheader.h，message－channel.h，通过初始化总线，订阅事件，发送消息，接受消息等进行进程通信。所用接口包括：初始化总线，订阅事件集，发送消息，接收消息。

3.2 实时数据库通信

平台的实时数据库系统提供的一套以C99标准为基础的数据访问接口，同时提供本地访问和网络访问功能，采用的实时数据库接口包括：打开表，关闭表，按域读取表内容，写入实时库。

3.3 历史库通信

客户端数据库通过调用接口类DCI访问历史库，它是根据智能电网调度技术支持系统的实际应用在对国产商用数据库DCI封装的基础上结合应用开发的。历史库通信包括：连接数据库接口，数据库断开连接，从商用库读取数据，释放数据集列属性描述结构指针，插入或更新数据至数据库。

3.4 告警服务

每个告警类型对应一张告警登录表。应用程序发给告警服务的每一个告警，都要根据其告警类型将告警的具体内容保存到相应的告警登录表。告警登录表中保存的内容都是来自应用程序，根据告警登录表来确定告警服务与应用程序之间的消息结构体。告警服务接收应用程序发过来的消息结构体时，根据域名表的信息动态得到消息结构体的定义。

4 结束语

移植后的基于D5000平台的风电功率预测系统，完全符合智能电网调度技术支持系统总体结构和电力二次系统安全防护要求，完成了现有调度管辖范围内全部风电场接入，系统采用物理与统计相结合的组合预测方式进行建模，提高了预测模型的适应性。

项目成果达到了预期目标，创造性地解决了与D5000系统的衔接问题和需求，为各类应用向D5000一体化移植积累了经验，进一步深化了风功率预测功能的应用、完善了相关的技术标准和管理规范、为风功率预测的后续建设积累了经验。