江西电网风电功率预测准确率研究

房金彦，潘 冬，姚诸香，万 畅

（1.国网江西省电力有限公司，江西 南昌 330077；2.国网江西省电力有限公司南昌供电分公司，江西 南昌 330000）

0 引言

江西风能资源丰富，风电装机容量增长很快。从2008年11月第一座矶山湖风电场并网以来，截至2018年3月31日，已经有27座风电场接入江西电网，风电装机容量达1943.7MW，约占江西总装机容量的8.48%，风电已成为江西电源重要组成部分。风力发电具有间歇性强、随机性大、可调度性弱等特点，并入电网后，将给电力系统的生产和运行带来极大的挑战[1]，为克服风电的随机性，将风电转化为常规可调度电源，电网调度侧和各风电场侧都配置了风力发电功率预测系统[2-4]，从技术层面逐步提高新能源发电的“可测性”。根据风力发电功率系统预测结果，电网调度部门可以及时采取应对措施，调整和优化常规电源的发电计划，合理安排系统备用，改善电网调峰能力。

本文结合江西电网风电功率预测系统现状，对影响系统预测因素进行分析，从运行管理方面提出了提高风电功率预测准确率的措施，提升调度机构风力发电计划编制水平，从而提高电网接纳风电的能力。

1 江西电网风功率预测系统

1.1 功率预测系统构成

江西电网风电功率预测系统是由部署在省调侧的调度功率预测系统和部署在各风电场的场站预测系统构成。预测系统构成及流程如图1所示。

图1 风电功率预测系统

各风电场利用采集到的当地天气预报、测风塔、风机运行信息等数据，根据相应的数值和预测系统的计算公式，生成符合调度格式要求的功率预测结果文件，然后在安全II区将生成的文件通过102规约（或FTP形式）传给调度。省调接收各场站功率预测数据文件，入库并加以分析，生成调度侧的风电功率预测结果，根据预测结果调整发电计划。

1.2 功率预测系统上送文件

根据调度机构要求，场站侧风电功率预测系统需将预测文件（包括短期功率预测文件、超短期功率预测文件）、测风塔等信息生成符合格式要求的E文本，若不符合格式要求，则文件无法被调度机构功率预测系统读取。

1）短期预测E文本。短期功率文件是风电场站端功率预测系统根据天气预报、场站运行数据等信息生成电场未来0-72h的风电出力。根据调度要求，短期预测文件需在每日09：00前上送至调度机构。短期预测E文本格式：江西.xx风电_72wind_yyyymmdd.rb；

2）超短期预测E文本。超短期文件是根据实时天气数据、场站运行数据等信息而生成的未来0-4h超短期功率预测。此文件需要15min上送一次（一般调度要求），不能间断。超短期预测E文本格式：江西.xx风电_4Cwind_yyyymmddhhmi.rb；

3）数值天气预报E文本。天气预报文件就是将场站24h和72h的天气预报信息数据，整理后传送调度机构，一般情况下是5min一个数据文件。数值天气预报 E文本格式：江西.xx风电_24（72）nwp_yyyymmdd.rb。

此外，场站侧风功率预测系统还需要将测风塔E文本、风机E文本信息上送之调度机构的功率预测系统。

2 风电功率预测现状

2.1 功率预测概况

江西电网近年来加强风电场功率预测管理，召集相关风电场功率预测系统厂家，研究提高风电预测准确率的方法。通过努力，目前江西电网风电场功率预测准确率都有了很大提高，满足江西电网调度生产的需要，提高了电网调峰能力及接纳风电的能力。同时从发电企业角度考虑，精准的风电功率预测将使得风电可以积极地参与市场竞争，因为功率预测结果不准确造成的电量考核逐年下降。

2.2 正常天气情况功率预测实例

在正常天气情况下，风电场风机正常运行，天气预报数据比较准确，风机按照正常的检修计划开停机，风电场的风功率预测模型与实际能够基本保持一致，预测结果就会与实际接近。根据近几年江西电网风电运行情况看，在未出现冰冻等影响风机桨叶运行的天气时，风功率预测系统能够很好地预测风机出力，预测功率与实际功率偏差控制在一定范围内。选择近期2018年3月31日江西电网的功率预测曲线如图2所示，当日风电功率预测准确率为89.72%。

从图2的功率预测与功率实际曲线可以看出，风功率预测结果与实际功率差值较小，两条功率曲线的走势相同，风电预测功率准确有利于调度运行人员根据发电计划调整电网负荷。

图2 2018年3月31日江西电网风电功率曲线

2.3 恶劣天气情况功率预测实例

在恶劣天气情况下，低温、大风、雨雪等会导致风机停机、测风塔倒塌现象发生。若风机停机后，风电场未及时修改功率预测系统中的风机运行信息，则此风电场的功率预测模型就不能得到及时调整；同时测风塔倒塌，会造成实时气象数据传输中断。这两个因素都会影响电场风功率预测结果的准确率。2018年1月25-29日，江西出现严重的雨雪冰冻天气，许多风电场风机桨叶被冻，造成大量风机非计划停运。图3为1月27日功率预测曲线，当日风电功率预测准确率为64.12%。

图3 2018年1月27日江西电网风电功率曲线

从图3可以看出，风功率预测结果与实际功率差值较大，预测与实际功率曲线走势相反，特别是在0:00-7:00、23:00-24:00这两个时间段，预测功率与实际功率差值较大，并且这段时间正好是后半夜调峰困难时段，不准确的功率预测严重影响调度运行人员调整电网负荷。

3 影响风电功率预测准确率因素

各风电场的功率预测结果都要上传至调度机构参与调度侧功率预测，计算预测结果准确率。目前江西电网要求风电场短期功率预测即日功率预测结果准确率必须大于80%。

3.1 日功率预测结果准确率

各风电场每日9:00前报送本电场次日0-24h发电功率预测曲线，预测值的时间分辨率为15min。省调规定的风电场次日0-24h功率预测准确率计算公式如下：

式中：PMi为i时刻的实际功率；PPi为i时刻的日前功率预测值；Cap为风电场可用容量（一般为风电场开机容量）；n为样本个数。

从计算公式中可以看出，影响风功率预测准确率主要是风电场开机容量、场站日前功率预测结果。而在实际运行过程中，天气预报、预测结果上报的及时性对日前功率预测结果影响较大，因此影响风功率预测准确率的因素主要是风电场开机容量、天气预报、预测结果上报的及时性。

3.2 风电场可用容量

风功率预测系统中电场实际开机容量未及时更新是目前遇到的最多共性问题。风功率预测准确率与风电场实际开机容量有很大关系，在预测系统配置信息中，要求并网风电场准确填写本电场开机容量。但是风电场在实际运行过程中会出现非计划停机情况，而风电场并未将这些系统总有功变化信息及时告知调度侧预测系统，结果出现调度侧预测功率无法进行有效实际功率数据采样和训练，造成预测模型与实际偏差较大，预测结果准确率降低。

3.3 天气预报数据

天气预报数据能否正常获取取决于网络通讯状况。风电场风功率预测系统每天需要通过互联网及时获取天气预报数据，由于大部分风电场位于偏远丘陵或山区，互联网的网络基础设施质量都比较差，网络一旦中断，气象预报即中断，必然影响预报准确性，因此电场的网络通讯成为整个预测系统完成数据采集和预测结果是否准确的重要一环。而风电场相关管理部门大多关心电力调度网的通讯稳定性，对于互联网网络通讯和气象服务器运行稳定性关注度不够。

3.4 场站预测结果上报调度及时性

目前场站上送给调度机构的短期功率预测系统文本数据，都是固定时间间隔（每天09:00之前上送），调度侧功率预测系统在09:00前根据场站上送的文本数据生成调度计划短期预测E文本。风电场若在规定的时间内未及时上送短期功率预测文件，调度侧未收到此电场的功率预测数据，则其功率预测准确率为0。若风电场在规定的时间间隔内判断短期功率预测文件未上送调度机构，则系统可以一直尝试上传给调度机构，直到上送成功为止。但在现有技术中，还存在文件重传、漏传的情况。

4 提高风功率预测准确率方法

根据影响风功率预测准确率的因素分析，提高预测准确率的措施包括及时更新电场开机容量、保证网络通讯畅通及预测模型准确。对于预测文件上送的及时性则要求功率预测厂家在系统中实现文件定时上送功能。

4.1 及时更新风电场风机状态

风电场风机由于各种原因出现的非计划停运，电场人员应该立即在预测系统中根据风机实时运行状态及时更新预测系统的开机容量，确保系统设置的开机容量与实际一致。这样风电场预测系统上送至调度机构的风机信息E文本就会及时得到更新，调度侧预测系统也会在计算公式中更新开机信息，避免场站侧人为因素导致的预测结果不准确。

4.2 保持网络通讯畅通

由于风电场一般建在较为偏远的山区，风电场在建设初期要充分考虑网络通讯状况，确保互联网、电力调度数据专网通讯畅通。无论何种网络，都要采用可靠的传输方式，最好是通过光纤传输而尽量避免采用无线传输，这样天气预报数据、电力数据才能保证传输正常，从而满足站内各业务系统正常运行需要。

4.3 提高预测模型的准确性

风力发电预测的核心问题是利用现有的历史数据（历史发电数据和气象数据等），采用适当的数学预测模型对预测日的发电情况进行估计，因此有效地进行发电预测要具备两方面的条件，一是历史数据信息的可靠性，二是预测方法和相应的软件。由于现在气象部门预测水平的提高，天气预报数据对于预测模型的影响因数逐步降低。要提高预测模型的准确性，各预测系统厂家应该对风电数据库的建立完善，使预测系统能够获取各种历史数据的，加强对预测模型的训练。

4.4 提高风电场运行水平

各风电场应加强运行值班人员业务能力的培训，规范和提高新能源现场实操和管理工作的规范性。联系系统生产厂家对风力发电功率预测系统在实际生产环境中的应用问题进行排查，对电场在平时运行过程中遇到的问题和需求进行分析解决，对预测系统的原理进行系统的培训，确保电场运行值班人员能够在预测系统中及时填写检修计划和非计划停运的风机等信息。

5 结语

风电功率预测系统能够从技术层面提高新能源发电的“可测性”，解决风电输出功率随机波动带来的调度性弱的问题，实现新能源与常规能源的合理布局和优化配置。调度机构和风电场要加强风功率预测系统的运行维护，采用可靠的传输方式保证预测结果的准确性、及时性，同时要时常与功率预测厂家及时沟通，共同提高江西电网风电功率预测准确率。