浅谈区域风电集控中心集中式风功率预测系统关键技术

王永平，席管龙

（中广核哈密风力发电有限公司，新疆哈密，839000）

1 系统设计基础

当前，风电装机的规模持续扩大，怎样利用信息技术，解决分散化运维引起的人才不足、设施重置、生产水平低等问题，需风电行业给予高度重视。风电场的现场人员负责整理与收集风电机组的运维数据，在分析数据、诊断与排除故障的过程中运维人员的经验和专业知识发挥了重要作用。风电场一般在偏远、环境恶劣、信息流通受阻的地点选址，现场人员易被工作环境限制。集控中心联合集中式风功率预测系统关键技术与运维管理方式，为运行人员减轻工作压力，在管理中彰显人性化特点。我们在实时采集和处理风电机组、升压站、测风塔、视频监控等设备的数据时，合理应用信息技术，科学判断故障，完成状态检修；集结专业技术人员，建立完整、专业性强的队伍，支持现场人员开展工作，提升风电场安全生产水平，保证电网运行的稳定性。

1.1 风功率预测

风电功率预测方法可划分为两类：一是基于风速预测构建风速与风电功率的关系模型，该方法不能预测风电场输出功率，而预测风速为风电场输出功率提供了参考，但预测采取的功率曲线忽略了杂散分布功率特点。二是联系风电功率的历史数据，构建预测风电功率模型。

1.2 风电场的特性

风电场的等值与风险机组的单机模型建模对比分析，其难度更大。目前，风电场建模属国际问题。结合不同的研究对象，对模型提出不同的要求，形成大量风电场等值建模的方法。

2 系统总体设计原则

2.1 系统安全原则

系统设计时，利用网络从正向和纵向，分别隔离与加密认证装置，提高系统的安全水平。此外，注意培养内部人员的信息安全意识，保证集控系统稳定运行。

2.2 设计原则

2.2.1 建立稳定安全可靠系统

根据网络状态设计系统，建设冗余的网络环境，提高系统的安全性，保证系统可靠、稳定运行。

2.2.2 集中控制风电场

系统提高了工作人员操作的便捷性，对风场甚至任何一台风机实现集中控制。

3 系统架构

3.1 硬件架构

图1 集中式风功率预测系统硬件架构

集中式风功率预测系统设计硬件和网络架构时，应严格遵守安全防护总体原则，提高系统运行的稳定性。硬件设备包括天气预报服务装置、主服务装置、系统工作站、反向隔离设备、防火墙等。

在安全Ⅲ区布置天气预报服务器；以主服务器采集、存储数据，实现功率预测，且在安全Ⅱ区完成部署；系统Ⅱ、Ⅲ区利用反向隔离设备交换数据。外网以防火墙向Ⅲ区天气预报服务器传输气象文本。子站预测数据、风电场借防火墙运行数据，且与Ⅱ区主服务装置接入。根据通信违约与协议实现通信设计，以标准方法交换信息，且与异构系统交换数据有效适应。

3.2 软件架构

集中式风功率预测系统的软件包括基础实施层、组织功能层、应用模块层，利用网络安全层加固系统网络。具体设计见图2。

图2 集中式风功率预测系统软件架构

集中式风功率预测系统的软件通过B/S架构与分层设计实现开发与运行，通过处理逻辑以多层次分布式应用层模型得到若干层次，每个层次由服务器组件处理计算逻辑。应用模块层主要在系统和用户间实现交互，运维人员借系统监视、风电预测、统计分析等模块，管理访问系统的分项数据；组织功能层对应用模块层请求及时接收，且对组件和服务响应实现具体化处理，组件对基础实施层检索与处理的信息实行访问，接收请求后，向应用模块传输处理结果与数据，由应用模块展示。

3.3 数据采集

集中式风功率预测系统的采集数据程序利用通信规约与集控中心系统连接，由各风电场实时运行数据，获得功率预测信息。

图3 数据采集与处理流程

（1）机组数据采集。由集控中心数据服务器对风电机组风速、风向、运行、功率等信息实现采集。若风电场被检修与限电控制，则科学设计样板机，实时采集样板机的功率数据。对停运、限功率机组运行损失合理计算，在预测数据库内存储。

（2）风电场监控系统数据采集。利用集控中心数据服务器采集风电场功率、测风塔数据等电气参数。

（3）风电场风功率预测系统数据采集。将集控中心数据服务器连接通信违约，对风电场风功率预测系统数据采集。

（4）数据管理。规划处理采集的数据，对全部数据以风电场监控系统标准实现建模，且统一存储。

各测点类型影响了数据处理的方式，合理配置算法。检查采集的测量值，具体方法包括数据过滤、零值处理、门限值检查、多数据源对比等；过滤风电机组数据，对错误与可疑的数据及时排除，实行时间一致性处理；根据预测时间分辨率要求，采样处理风功率、风速等数据，传输至主服务器数据库，构建预测模型，评价预测结果。

3.4 功能模块

（1）综合信息监视

信息监视的基础是风电场的运行数据、预测数据，且监控区域运行状态。

将风电场实时数据、子站预测数据入库，利用过程线对比实测数据和预测数据，以便查询历史数据，并在规定区域内绘制历史曲线。

子站风功率预测系统利用各种颜色显示运行状态、道路情况、软硬件运行状况等。当风电场风功率预测系统改变运行状态或形成越限警报时，系统的软硬件模块出现故障，形成报警记录。其中，报警内容涉及数据缺失、通讯异常。报警、预警以不同颜色对事件严重程度逐一显示，有利于管理人员快速处理问题。

利用综合信息监视模块统一监管各风电场功率预测系统，准确判断子站系统故障，对其科学处理，提高巡检维护工作的效率。

（2）中长期发电量预测

集中式风功率预测系统的创新操作之一是中长期发电量预测。其中，预测模型的输入量包括天气预报、运行数据，与多算法、多数据源组合配置，合理预测各风电场的中长期发电量。

结合集中采集数据的优势，以中长期发电量预测建模，采取回归分析法、灰色关联分析法等联合预测。围绕区域气候特征测算参考因数，如天气变化规律，再关联性检查风电场预测数据，科学统计预测结果，持续改进模型。

对中长期发电量预测时，要结合出力受限、机组计划检修等掌握影响风电场发电能力的情况，人工设置参数后实行预算识别和测算，评估预测曲线误差。对置信度误差客观评测，避免异常情况影响模型优化。基于管理员权限对预测数据科学调整，修正偏差。联合预测的中长期发电量状况，对各风电场制定检修方案，安排各风电场的运维工作，提升风电场的发电水平。

（3）统计分析

统计分析是指计算和检验各子站风电场的历史预测功率指标，选择空间维度与多时间维度计算历史数据，比较电网调度机构，差异化考核风电场，便于管理人员对比功率预测结果。

4 结束语

基于能源危机和环境污染的大环境，在风电产业迅速发展过程中，风能是非常重要的可再生的清洁能源之一。风能的无法控制性和随机性使电网产生了潜在风险。电网中风电场的比例不断增长，对风电产业的可持续发展造成了一定影响。而集中式风功率预测系统有效统计分析了全部风电场功率预测数据，科学配置了资源，故对其研究具有一定的现实意义。