王成金

摘要：近年來風電發(fā)展迅速，風電具有波動性和間歇性，大規(guī)模風電接入系統(tǒng)對電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運行也帶來了挑戰(zhàn)，風電高精度風功率預測是解決大規(guī)模風電接入問題的關鍵技術，本文采用中尺度數(shù)值模擬和微尺度CFD流體計算模型相結合的技術，以中尺度模式的結果驅動小尺度模型、中尺度與小尺度相嵌套的氣象數(shù)據(jù)計算方法，對基地流場進行精細化模擬，以達到對逐臺風機處的風速進行模擬預報的能力，供大家研究和參考。

關鍵詞：風機發(fā)電;功率預測;系統(tǒng);應用研究

中圖分類號：TM614 文獻標識碼：A 文章編號：

風電具有間歇性、隨機性和波動性。風電場出力不穩(wěn)，給電網(wǎng)調度、調峰、安全等帶來一系列問題。準確的風電功率預測是解決以上問題的有效方法。風電功率預測系統(tǒng)可以有效掌握和利用風能資源，為電網(wǎng)調度充分安排風電上網(wǎng)電量提供重要依據(jù);對風電場輸出功率進行預測是緩解電力系統(tǒng)調峰、調頻壓力，提高風電接納能力的有效手段之一。同時，風電功率預測還可以指導風電場的檢修計劃，提高風能利用率，提高風電場的經(jīng)濟效益。發(fā)電功率預測系統(tǒng)對于電網(wǎng)能夠起到節(jié)約調峰成本、保障電網(wǎng)安全、更多消納風電的作用;對于風電場能夠起到減小棄風、科學運營風電場、更多送出風電的作用[1-2]。

1 影響風功率預測準確率的因素

1.1 數(shù)值天氣預報

影響風電場風電功率預測準確率的因素有很多，其中數(shù)值天氣預報的影響最大。數(shù)值天氣預報預測的是風速、風向、氣溫、氣壓等氣象數(shù)據(jù)，是風電場開展風電功率預測的基礎和輸入，能否得到準確的數(shù)值天氣預報對風電功率預測準確率有很大影響。但是，由于風的隨機性、不確定性，再加上我國很多風電場都建在邊遠地區(qū)，地形差異較大，短時間會有風的快速變化，導致近地面的風速數(shù)值預報難度很大。風功率與風速的三次方成正比，所以風速數(shù)值預報的準確性會直接影響風功率預測的準確率。

1.2 風電功率預測方法

風電功率預測方法也是影響預測的準確率的關鍵因素。目前國內風功率預測方法主要有基于統(tǒng)計的方法和基于物理建模的方法。

統(tǒng)計方法是指不考慮風速變化的物理過程，而根據(jù)歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)找出天氣狀況與風場出力的關系，然后根據(jù)實測數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)對風電場輸出功率進行預測;物理方法是指根據(jù)數(shù)值天氣預報模式的風速、風向、氣壓、氣溫等氣象要素預報值以及風電場周圍等高線、粗糙度、障礙物等信息，采用微觀氣象學理論或計算流體力學的方法計算得到風電機組輪轂高度的風速、風向等氣壓信息，然后根據(jù)風電機組的功率曲線計算得到每臺風電機組的功率，再考慮風電機組間的尾流影響，最后對所有風電機組的預測功率求和得到風電場的預測功率。因統(tǒng)計方法和物理方法都對數(shù)據(jù)都有很高要求，如果數(shù)據(jù)本身不是很完整，或者經(jīng)過人為影響，或者得到的數(shù)據(jù)是錯誤的，都會影響到風電功率預測結果的準確度。

2 風功率預測系統(tǒng)設計目標

風電基地東西長約100公里，南北寬約60公里，范圍大，地形地貌差異較明顯。對該風電基地進行風功率預測，運算量大，需要大量的計算資源，尤其是對于數(shù)值天氣預報模式和CDF模式的運算。針對這一問題，風功率預報系統(tǒng)依托超算中心的計算資源，利用多種輸入數(shù)據(jù)源（全球模式、EC數(shù)據(jù)、資料同化），針對基地不同地塊設置精細化優(yōu)化的參數(shù)化方案，經(jīng)過多種后處理方式，提升中尺度風速模擬、CFD模式模擬的精度，同時對預測系統(tǒng)、功率模型不斷進行優(yōu)化，讓模擬更加“智慧”，最終提高風功率預測系統(tǒng)的預報精度，以達到電網(wǎng)的要求。

3 高精度風功率預測方法

根據(jù)風功率預測系統(tǒng)預報的流程分析，可以從數(shù)值氣象模式、CFD微尺度模式和功率模型等方面分別采取相應的技術措施來提高風功率預測系統(tǒng)的預測能力，以實現(xiàn)高精度的風功率預測。

3.1? 數(shù)值氣象預報

數(shù)值天氣預報是指根據(jù)大氣實況，在一定的初值和邊值條件下，通過計算機求解表示天氣變化過程的流體力學和熱力學方程組，預測未來天氣狀況的定量和客觀的方法。

目前，國內滿足電網(wǎng)調度要求的風電場功率預測系統(tǒng)均是基于中尺度氣象預報模式輸出設計開發(fā)的。因此模式預測輸出精度很大程度上決定了風電場短期功率預測的精度。但由于數(shù)值氣象預報模式輸入的初值和邊值條件存在偏差;模式輸出網(wǎng)格分辨率較低，散點預報值不能較好地代表全場氣象特征;局地天氣類型復雜多變，數(shù)值模式本地輸入資料欠缺;數(shù)值氣象模式對復雜劇烈天氣條件下風速爬坡、擾動等評估相對薄弱，因此基于數(shù)值氣象預報模式開發(fā)設計的風電場功率預測系統(tǒng)具有較大不確定性。為提高數(shù)值氣象模式預報準確性，分別從初始背景場、參數(shù)化方案兩個主要方面進行改進。

3.1.1初始背景場

數(shù)值天氣預報是利用基于大氣動力學方程及其相應的數(shù)值計算方法和物理參數(shù)化方案建立起來的數(shù)值模式，以給定的某時刻大氣狀態(tài)（即初值）為起點，來預報未來某個時刻的大氣運動狀態(tài)。因此初始場能否正確地反應真實大氣運動直接影響到模式的預報結果。圖3.1.1-1為數(shù)值天氣模式預報過程及相應的初始背景場資料情況。

（1）測風數(shù)據(jù)

根據(jù)《風電功率預測系統(tǒng)測風塔數(shù)據(jù)測量技術要求》（NB/T 31079），風電功率預測系統(tǒng)需進行現(xiàn)場氣象數(shù)據(jù)觀測，目前國內滿足電網(wǎng)調度要求的風電場功率預測系統(tǒng)均是基于中尺度氣象預報模式輸出設計開發(fā)的。而中尺度數(shù)值氣象模式輸入的初值和邊值條件是否準確直接影響模式預測輸出結果的準確性。但由于該風電基地地區(qū)地廣人稀，氣象觀測站稀少且分布不均勻，僅依靠氣象站及中尺度再分析數(shù)據(jù)，很難提高數(shù)值氣象模式的初始場的準確性。為此，為獲取該風電基地準確的氣象觀測數(shù)據(jù)，需在場址區(qū)域增加風功率預測測風塔。現(xiàn)今，該風電基地場址區(qū)域及附近已建有55座測風塔，基地南部測風塔數(shù)量較多，而北部基本沒有測風塔，場址現(xiàn)有測風塔不能滿足基地風功率預測的需求。[3-4]

根據(jù)已有測風塔、擬建測風塔分布及基地區(qū)域劃分情況，選取其中28座測風塔作為風功率預測測風塔，進行實時測風。

（2）激光雷達

由于風電基地場區(qū)面積大、測風塔分布不均勻，地形、地貌有較大差異，對于地形相對復雜的區(qū)域，僅靠測風塔難以滿足風功率預測實測數(shù)據(jù)的要求。而激光雷達正可以彌補測風塔短缺造成的數(shù)據(jù)不足的問題。

激光雷達測風作為新型的移動測風技術，利用激光的多普勒頻移原理，通過測量光波反射在空氣中遇到風運動的氣溶膠粒子所產(chǎn)生的頻率變化得到風速、風向信息，從而計算出相應高度的矢量風速和風向數(shù)據(jù)。和傳統(tǒng)的測風塔獲取風速數(shù)據(jù)方式相比，激光雷達具有以下特點：數(shù)據(jù)更豐富;可同時測得不同高度的水平、垂直風速、風向數(shù)據(jù)，入流角等;激光雷達數(shù)據(jù)獲取方便靈活，可滿足各種地形項目數(shù)據(jù)測試;測量性能強大，滿足40m～300m，12個高度層風參數(shù)據(jù)測量;測試精度高，數(shù)據(jù)完整率更高;測量數(shù)據(jù)更安全可靠。

（3）再分析數(shù)據(jù)

前期大氣環(huán)流再分析數(shù)據(jù)作為數(shù)值氣象預報模式的輸入初值，由于得到該數(shù)據(jù)的模式、觀測數(shù)據(jù)、處理方法的差異，導致各國得到的再分析數(shù)據(jù)存在差異。而為了提高數(shù)值氣象模式輸入初值的準確性，分別與國家氣象局、中科院大氣物理研究所、香港科技大學、丹麥、西班牙等多個專業(yè)氣象機構建立的戰(zhàn)略合作，為項目集中預報平臺提供科研實驗及業(yè)務化氣象預報數(shù)據(jù)支持。同時根據(jù)風電基地區(qū)域特點，分析、選取適合該基地的多套氣象預報數(shù)據(jù)源（主要的氣象預報數(shù)據(jù)源見表3.1.1-1），并與實測數(shù)據(jù)進行智能對比，按優(yōu)切換。

同時采用同化技術，將基地測風塔、激光雷達觀測的氣象數(shù)據(jù)同化入中尺度再分析數(shù)據(jù)中，進一步提高模式輸入初值的準確性，以提高數(shù)值氣象模式的預報能力。

3.1.2? 局地定制參數(shù)化

在邊界層研究中，由于在技術上對湍流運動的觀測十分困難，相應的理論還不很成熟，且大量的研究是基于半理論半經(jīng)驗之上，再者目前的大尺度、中小尺度模式的水平格距均比邊界層湍流輸送的特征尺度大得多，但在模式模擬預報中必須得考慮這種次網(wǎng)格尺度的效應。針對邊界層的物理過程和能量交換過程，模式中對多采用參數(shù)化進行處理。

由于風電基地面積寬廣，地形地貌、邊界層條件差異較大，而模式中具有多種參數(shù)化方案，因此選擇適合風電基地的參數(shù)化方案成為該區(qū)域風場模擬預報準確與否的關鍵。針對這一問題，根據(jù)風電基地不同區(qū)域地形特點，設置精細化優(yōu)化的參數(shù)方案，利用超算，經(jīng)過多種后處理方式，提升中尺度風速模擬預報能力。

3.2? CFD微尺度模式

（1）高精度地形數(shù)據(jù)

地形數(shù)據(jù)、下墊面的變化會使得風速發(fā)生變化，因此在氣象數(shù)值模擬過程中，如果地形數(shù)據(jù)精度較差，直接導致模式模擬的近地面氣象要素存在較大偏差。

針對地形數(shù)據(jù)精度較差的問題，利用便攜式無人機等技術獲得高精度的場區(qū)地形信息，以此高精度地形數(shù)據(jù)作為輸入從而以此提高模式的預報能力。

（2）CFD微尺度模式

中尺度氣象模式預報的結果空間尺度較大，即使采用多重嵌套的方式，其空間尺度也只能達到1-3km。因此很難滿足風場精細化數(shù)值模擬預報的要求。針對這一問題，以往應用于空氣動力學精細流場計算的CFD模式越來越多的用于風場的預測模擬中。由于具有成熟的網(wǎng)格生成模塊，能夠自適應地生成各種復雜地形上的貼體網(wǎng)格，以及強大的后處理模塊顯示局部的復雜流動，CFD模式更適應于復雜地形條件下邊界層精細流場的模擬。

因此，風電基地風功率預測系統(tǒng)中，采用中尺度數(shù)值模擬和微尺度CFD流體計算模型相結合的技術，以中尺度模式的結果驅動小尺度模型、中尺度與小尺度相嵌套的氣象數(shù)據(jù)計算方法，對基地流場進行精細化模擬，以達到對逐臺風機處的風速進行模擬預報的能力。

3.2? 功率預測模型

風功率預測水平不僅受到數(shù)值氣象預報的影響，同時還受到功率模型的影響。由于風電基地采用機組類型多，對功率模型的自適應能力要求高;發(fā)電規(guī)律和氣象特征的局地差異大，要求模型要具有多樣化特征;同時實測數(shù)據(jù)質量、風機故障、特殊氣象條件等的影響導致實測功率的變化影響模型的適應能力。眾多因素的存在直接影響到功率模型模擬的準確性。

針對功率模型模擬中面對的各類難題，主要采取以下方法，以提高功率曲線的模擬能力：（1）高精度天氣預報結果與現(xiàn)場SCADA數(shù)據(jù)相結合;（2）機組歷史運行數(shù)據(jù)擬合風電場理論功率曲線;（3）基于機器學習的多預報方案融合預測算法;（4）穩(wěn)定的自動建模和預測平臺。通過以上方法，搭建智能功率預測模型，融和多機型、多地貌/多氣候特征，以風電場的歷史功率、歷史風速、地形地貌、數(shù)值天氣預報、風電機組運行狀態(tài)等數(shù)據(jù)建立電場輸出功率的預測模型，以風速、功率、數(shù)值天氣預報數(shù)據(jù)作為模型的輸入，結合電場機組的設備狀態(tài)及運行工況，得到風電場未來的輸出功率，實現(xiàn)自學習、自優(yōu)化，以達到精確的功率預報能力。

4 結束語

隨著環(huán)境的污染和傳統(tǒng)資源的枯竭，可再生能源受到越來越多的關注。作為一種無污染的可再生能源，風力發(fā)電在全球范圍內得到了快速發(fā)展。然而與常規(guī)能源相比，風力發(fā)電具有間歇性、波動性和隨機性等特性，該特性對電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定、電能質量均有影響。[3-4]

為了提高功率預測系統(tǒng)的預測準確率，分別從數(shù)值氣象預報模式、CFD微尺度模式、功率預測模型等方面采取相應的技術方法對模式進行改進，以實現(xiàn)風電基地的高精度風功率預測，即預測準確率除達到相關標準規(guī)范的的要求，還能精準預測每臺風機的出力，未來72小時準確率達到88%，4小時達到92%。

該高精度風功率預測系統(tǒng)的建立，可為風電場現(xiàn)場制定更合理、更有效的生產(chǎn)運行計劃提供可靠的數(shù)據(jù)支撐，并合理安排場內風機的檢修和定期維護計劃，降低新能源場站的棄風、棄光電量損失，提高整體發(fā)電能力。同時，電力生產(chǎn)調度機構根據(jù)風功率預測模型預測的風電輸出功率，提前掌握風電場的出力變化，及時調整運行策略，提高電網(wǎng)運行的安全性和經(jīng)濟性。

參考文獻

[1]? 李文鶴，風機發(fā)電風功率預測系統(tǒng)的研究與應用[J]，動力與電氣工程，2016（22）.

[2]? 劉興杰，風電輸出功率預測方法與系統(tǒng)[J]，華北電力大學，2011.

[3]? 鐘宏宇等，組合預測技術在風電中的研究分析[J]，分布式電源與并網(wǎng)技術，2018（16）.

[4]? 國家電網(wǎng)公司.風電場接入電網(wǎng)技術規(guī)定：Q/GDW1392—2015[S].2015.

國核電力規(guī)劃設計研究院有限公司 北京 100095