分布式發電功率預測系統的研究

高兢+于文波+于佳

摘 要：隨著目前傳統能源的日益枯竭，新能源與可再生能源技術逐漸興起。其中太陽能與風能資源豐富、前景廣闊。但太陽能與風能隨季節、天氣、環境等的無規律性變化，其并網發電的不穩定性正是制約整個電力系統安全穩定運行的瓶頸因素。因此，只有快速而準確地進行功率預測，才能使電網安全有序、連續供電的穩定運行。

關鍵詞：分布式發電；功率預測；能源

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.05.158

0 引言

隨著傳統能源的枯竭，新能源與可再生能源技術逐漸興起。新能源并網發電占據著未來主要的發展前景，尤其是分布式發電技術。但新能源隨機性，波動性對電網影響較大。因此，新能源的功率預測是減小電網熱備用容量，減小能源成本以及為電網調度計劃提供依據的有力保障。本文設計一個分布式發電系統的功率預測系統的整體方案。進行系統數據采集、軟件預測的功能設計；系統設計框圖，系統通信、接口及界面的結構設計。通過此次分布式發電系統的功率預測設計，初步實現了小型風力發電機與光伏發電系統相結合的功率預測理論與實踐應用，為分布式發電系統與新能源功率預測領域方面提供了一定的參考價值基礎和依據。

1 分布式風光發電功率預測方法

目前分布式發電功率預測的方法有很多，如表1.1所示，按照預測方式可分為直接預測法和間接預測法；按照預測尺度可分為超短期預測法、短期預測法、中長期預測法和長期預測法；按照預測原理可分為物理方法、統計方法和智能預測方法。

2 分布式發電功率預測系統

2.1 分布式發電功率預測系統結構設計

（1）系統硬件設計框圖。分布式發電功率預測包括小型風力發電機的功率預測、分布式光伏的功率預測以及功率預測總模型的修正，分布式光伏的功率預測系統硬件設計框圖如圖1。

（2）系統軟件設計框圖。分布式風光一體化發電功率預測系統軟件設計框圖如圖2所示。

2.2 分布式發電功率預測系統功能設計

（1）系統預測尺度功能。分布式風光一體化發電功率預測系統可實現超短期、短期和中長期功率預測功能。

1）超短期功率預測。超短期風光一體化發電系統其特點是能預測一天內15min～4h的總功率。而且其功率預測的月均方根誤差小于10%。并且短期功率預測的執行周期每10分鐘或15分鐘自動完成一次功率預測指令，為整個系統提供可靠的數據支撐。2）短期功率預測。短期功率預測是在超短期功率預測的基礎上進行修改的，其預測時間周期長，分辨率較大，月均方根與超短期預測誤差比較大。短期功率預測的啟動周期較長，是超短期功率預測的2倍。其優點是給工作人員合理的可視曲線。3）中長期功率預測。中長期功率預測是工作周期長，分析一個月或半個月左右的功率電量的方法。其特點是：工作周期長，啟動周期為月啟動，并且在時間分辨率上相對于前幾種來說較大。但其優點是可應用積分曲線估算月電量，還可為下一個月的周期提供可靠的工作安排。中長期功率預測為分布式發電系統的機組檢修安排調試計劃提供一定的參考價值。

（2）數據采集功能。分布式發電功率預測系統運行需要的數據包括數值天氣預報數據、實時測風塔數據、實時環境監測儀數據、實時輸出功率數據、風電機組、光伏發電機組及分布式發電系統運行狀態等。

1）實時數據的采集：實時測風塔數據、實時環境監測儀數據、實時輸出功率數據、風電機組、光伏發電機組及分布式發電系統運行狀態等數據均可通過系統軟件自動完成，并可以通過手動方式錄入；數值天氣預報數據可以定時自動獲取。

2）數據的統計分析處理功能：①計算數據周期與數據的統計時間可以設定。②歷史數據統計包括：數據流暢性統計與、飛行頻率分布統計等。③歷史預測數據包括：飛行模式下的風速頻率、光照射頻率，而且在飛行模式下還包括數據的完整性統計。④本系統運行參數統計包括：發電量、最大出力、同時頻率以及負荷功率預測。⑤系統具備統計各種參數在不同條件下的預測結果與實際發電之間的誤差等參數的功能，并且統計結果可以動態生成、導出以便后續分析。⑥系統能夠對任意時間區間的預測結果進行誤差統計，誤差指標包括均方根誤差率、平均絕對誤差率、相關性系數等。⑦所有統計數據均支持自動生成報表及打印功能。

3）數據的處理：①系統軟件能保存自我修正的數據，并且在分析不合理數據時能進行是否修正合理性檢驗。②預測系統會自動對比天氣預報及其他環境監測數據并根據分析后才使用。③短期、超短期功率預測誤差應以絕對平均百分比誤差計算。

3 總結

本章旨在設計一個分布式發電系統的發電功率預測系統的整體方案。首先對分布式發電功率預測系統進行了結構設計，接著介紹了分布式發電功率預測系統的功能設計，包括介紹系統預測尺度分類、系統數據采集功能以及系統軟件主要預測功能。