2022年风功率预测系统基础知识 .pdf
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1、风功率预测系统精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页,共 7 页一、风功率预测的目的和意义1. 通过风电功率预测系统的预测结果,电网调度部门可以合理安排发电计划,减少系统的旋转备用容量,提高电网运行的经济性。2. 提前预测风电功率的波动,合理安排运行方式和应对措施,提高电网的安全性和可靠性。3. 对风电进行有效调度和科学管理,提高电网接纳风电的能力。4. 指导风电场的消缺和计划检修,提高风电场运行的经济性。5. 应相关政策要求。二、设备要求提供的设备应满足风电功率预测系统功能规范中所提出的各项要求。精选学习资料 - - - - -
2、- - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 7 页三、风功率预测的方法风电功率预测1、按预测的物理量分类2、按数学模型分类3、按输入数据分类4、按时间尺度分类先预测风速预测输出功率风电机组或风电功率曲线直接预测输出功率持续预测方法ARMA 模型(差分自回归移动平均模型,多用在随机时间序列法)卡尔曼滤波:用之实现风速预测,适用于在线风速预测。智能方法,如人工神经网络(ANN )等。ANN具有并行处理、分布式存储与容错性等特征,具有自学习、自组织和自适应能力,可以实现联想记忆、非线性映射、分类与识不采用数据天气预报数据(基于时间序列)采用数据天气预报物理方法:基于风速的
3、方法,关键有精确的物理模统计方法:基于功率预测的方法。常用基于时间序列方法及基于人工智能算法。需分析输出功率与气象信息之间关系,建立准确数学模型。目前多采综合方法(现在多用)超短期预测 :未来 04h 的风电输出功率,分辨率15min 。如东润的 WPFS 短期预测 :至少预测未来3d 的功率,分辨率 15min 。如东润的 WPFS Ver1.0 :基于人工神经网络的统计方法模型、基于解析法和计算流体力学(CFD)精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页,共 7 页四、设备介绍可能涉及到的设备:以下出自北京中科伏瑞电气技术有限公司的
4、 FR3000F系统数据采集服务器:运行数据采集软件, 与风电场侧风电综合通信管理终端通信采集风机、测风塔、风电场功率、数值天气预报、风电场本地风电功率预测结果等数据。数据库服务器:用于数据的处理、 统计分析和存储, 为保证数据可靠存储, 配置了磁盘阵列。应用工作站完成系统的建模、图形生成显示、报表制作打印等应用功能。风电功率预测服务器:运行风电功率预测模块,根据建立的预测模型,基于采集的数值天气预报,采用物理和统计相结合的预测方法,并结合目前风电场风机的实时运行工况对单台风机及整个风电场的出力情况进行短期预测和超短期预测。数据接口服务器:负责从气象局获得数值天气预报, 为保证网络安全在网络边
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