基于變時間尺度的風力發電功率短期預測方法的研究

張　紅，冷　淼，趙明曦（1.長春工程學院；.長春工業大學　電氣與電子工程學院；3.吉林省配電自動化工程研究中心，長春　13001；.廣東電網有限責任公司惠州供電局，廣東　惠州　516000）

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基于變時間尺度的風力發電功率短期預測方法的研究

張紅1，3，冷淼2，趙明曦4
（1.長春工程學院；2.長春工業大學電氣與電子工程學院；3.吉林省配電自動化工程研究中心，長春130012；4.廣東電網有限責任公司惠州供電局，廣東惠州516000）

摘要：在不同的變時間尺度下，風力發電功率的短期預測效果是不完全相同的。鑒于每年的統計周期對風力發電功率的預測不能反映在不同時間尺度下發電功率的變化問題，結合風力發電的物理模型和相關歷史數據，提出一種基于變時間尺度的風力發電功率短期預測方法。

關鍵詞：變時間尺度；發電功率；短期預測；自適應

1　引言

隨著經濟的快速發展，人們對能源的需求與日俱增。面對不可再生能源日趨減少和全球變暖等環境污染問題，迫切需要一種可穩定持續開發的可再生能源。由地球表面空氣流動所產生的風能無疑是最好的選擇之一，這就使風力發電成為一個重要的研究課題［1］。其中，短期功率預測［2］是風力發電系統研究的一個重要組成部分，它對發電系統的功率控制和穩定運行起著至關重要的作用。

目前，在風力發電系統功率預測方面，國內外學者都做了一定的研究工作。由于國外對這方面的研究起步較早，很多國家都已擁有比較完善的風電功率預測模型和系統。而國內的風電產業起步較晚，在此的研究還局限于風電場的規劃、發電機組的控制以及風電場以最小影響并入電網等方面，對風力發電的短期預測研究成果甚少，預測效果不佳［3］。

本文在現有研究的基礎上，結合國內數值天氣預報不完備等特點，提出一種將歷史數據與物理模型相結合的插值方法。并針對風力發電系統短期功率預測因預測信息的不同對預測周期的不同需求，提出一種在已有插值方法基礎上的變時間尺度短期功率預測方法。

2　短期功率預測方法

物理模型與歷史數據結合基礎上的變時間尺度功率預測方法由發電機組功率預測輸入預處理模型、基于歷史數據的天氣預測模塊以及功率預測模塊組成［4］。

2.1風力發電功率預測模型輸入處理

依據物理模型對風力發電短期功率預測的輸入處理步驟可總結如下：（1）通過數據校正模型對已有數值天氣預報數據進行校正，減小預測誤差；（2）通過地形變化模型修整因風電場地表凹凸不平給預測精度帶來的影響；（3）建立基于不同地貌的粗糙度分類模型，計算受粗糙度影響后的風速；（4）通過風輪背面風速模型求解風功曲線對應的風速。

2.2變時間尺度的天氣預測模型

數值天氣預報風速經過數據校正、地形和粗糙度模型修正后可作為距離最近風力發電機組的風速值。但鑒于短期功率預測的預測周期存在小于當前所研究風電場天氣預報信息的分辨周期，達不到功率預測周期的要求的情況，提出一種基于歷史數據的插值方法，提高天氣預報信息的分辨率。又根據控制系統對短期功率預測預測周期的不同要求，提出一種基于歷史數據的變時間尺度的天氣信息數據預測模型。

2.3功率預測模塊

在系統執行能量分配時，根據功率預測模塊對預測周期的要求設置插值周期，再按此周期從天氣信息歷史數據中提取數據。若根據控制系統要求需要不同的預測周期，則對應設置不同的插值周期，提取不同插值的歷史數據，至此實現變時間尺度的插值運算，完成變時間尺度的風力發電機組功率預測物理模型。

執行預測時，引入相似度法則對歷史風速變化趨勢與預測點的預測風速和實際風速組成的綜合數據做相似度分析計算。其具體方法如下：

以日特征向量反應風速變化趨勢，假設為預測日的風速綜合數據，為歷史第j天的風速綜合數據，為預測日的特征向量，其中，k表示預測日k時刻相鄰時間點的風速變化趨勢量，，k表示歷史數據第j 日k時刻相鄰時間點的風速變化趨勢量，則預測日數據與歷史第j日數據變化趨勢相似度可由如下表達式求解。

通過對預測日風速變化趨勢與歷史風速變化趨勢做相似度結果的比較，從中選取相似度較高的m天的數值天氣信息歷史數據，并以求加權平均的形式對預測日當天的風速進行插值。求解獲得預測日下一預測周期的預測風速，達到為接下來基于歷史數據的變時間尺度風力發電功率預測提供可靠天氣信息支持的目的。

2.4風力發電機組預測功率

數值天氣預報信息經過各輸入預處理模型，結合變時間尺度功率預測模塊，成為距離最近風力發電機組的輸入風速值。在無干擾情況下，根據風電場空氣密度、發電機組相關參數以及風速值可推到出理想輸出功率如下。

式中，P代表發電機組輸出功率，R代表發電機組槳葉半徑，這δ代表風電場空氣密度，Dp代表風能利用系數，vr、vin和vout分別代表發電機組的額定風速、起始風速和終止風速。

在現實發電工程系統中，發電系統受環境等諸多因素影響，很難達到理想狀態，故需采用實際風電場功率風速曲線進行功率輸出預測。

3　結論

在本文中，考慮到目前國內數值天氣預報分辨率不足以滿足短期功率預測周期要求的情況，提出一種將物理模型與歷史數據結合的相似度插值方法，通過與線性插值法的對比試驗，驗證了該方法的可行性；并根據風力發電系統對功率預測周期的不同要求，提出一種基于歷史數據的變時間尺度方法。

參考文獻：

［1］王常貴.新能源發電技術［M］.北京:中國電力出版社，2003.

［2］楊秀媛，肖洋，陳樹勇.風電場風速和發電功率預測研究［J］.中國電機工程學報，2005（11）:1-5.

［3］李炎，高山.風電功率短期預測技術綜述［A］.中國農業大學.中國高等學校電力系統及其自動化專業第二十四屆學術年會論文集（下冊）［C］.中國農業大學:2008:5.

［4］曹娜，趙海翔，任普春等.風電場動態分析中風速模型的建立及應用［J］.中國電機工程學報，2007（36）:68-72.

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.11.156

基金項目：長科技合（2013266）