风功率与光功率预测技术详解

"风、光功率预测技术说明" 本文主要探讨了风功率预测技术，包括其方法、流程以及预测精度的提升策略。首先，风功率预测分为短期和超短期预测，其中短期预测主要关注未来24小时至7天的功率输出，而超短期预测则涉及1到4小时的预测时间窗口。 1. 风功率预测方法： - 预测方法主要分为两大类：非参数回归、神经网络法、多参数差值、ARMA法、时序分析等统计方法，以及基于物理模型的方法。 - 物理方法，如WASP的微观气象模型、中尺度MM5模式，考虑了风力发电机尾流效应、地形特征和边界层特性，通常需要一定量的历史实测数据来优化模型，并且对地形参数要求较高。 - 超短期预测通常采用基于时间序列的预测方法，如ARMA模型、持续时间法和小波分析，其中持续时间法被视为超短期预测的基准方法，对于1-2小时内的预测精度提升尤为显著。 2. 风功率预测流程： - 流程涵盖了数据收集（包括风电场实时数据、近地风速预测、中尺度数值天气预报、历史数据等）、模型建立（如发电功率曲线建模）、智能预测模型的应用、开机状态和限电信息的考虑、自适应更新以及偏差反馈修正等环节。 3. 预测精度提高： - 随着历史数据的积累，预测模型的准确性会逐渐提高，尤其是在物理方法中，更多的实测数据有助于减少预测误差。 - 对于极端天气情况下的功率爬坡事件，预测的关键在于识别和定义爬坡时间、幅度和方向，通过设定适当的爬坡阈值来提升预测的准确性。例如，超短期爬坡预测和短期爬坡预测针对不同的时间尺度，分别适用于4小时以内的快速变化和较长时间段的功率波动。 总结，风功率预测技术是可再生能源领域的重要组成部分，通过运用各种统计和物理模型，结合实时与历史数据，能够有效地提升风能的利用效率，确保电力系统的稳定运行。同时，随着技术的发展，预测精度的不断提升将进一步优化风电场的运营策略，降低并网难度，推动清洁能源的大规模应用。