甘肃某风电基地风能预报系统的设计与实现

【摘要】：本文分析了国内外风能预报的进展情况及未来发展趋势,介绍了风能预报系统技术原理与模型。根据甘肃风电产业需求设计并建立了一套基于数值预报与统计预报(神经网络)相结合的风能预测系统。该系统由风电数值天气预报和风电功率预报两部分组成。气象场预报系统采用中尺度数值预报模式进行降尺度和差值处理,数值预报模式分辨率为3*3 k m,其次利用动力降尺度模式将气象场分辨率提高到1*1km,并插值到每个风机的轮毂高度输出未来三天72小时15分钟时间格点的风速、风向、气压、温度、湿度等气象要素资料;而风电功率预报系统则是通过OPC接口采集风机风速、功率等数据结合气象数值预报模式结果计算功率结果,利用风机功率曲线或针对历史气象数据、电功率数据,应用物理方法和统计方法(人工神经网络、多元回归等)建立各种气象要素与风机实际输出功率间的线性模型和非线性模型,实现风电场功率预测。将系统在甘肃某风电场进行了本地化适用和开发、推广应用,经测试表明,系统运行稳定,结果可靠、预测准确率满足要求,系统为解决因风力发电的波动性对电网系统造成不稳定的问题提供良好的技术支撑。 【关键词】：风电场 功率预测 中尺度数值模式 人工神经网络 预报系统
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-19
• 1.1 风能预报的意义10-11
• 1.1.1 风电大规模利用必要条件10-11
• 1.1.2 优化电网运行成本11
• 1.1.3 满足风电并网技术标准发展要求11
• 1.1.4 优化风电市场价值11
• 1.2 国内外风能预报系统开发研究进展11-14
• 1.2.1 国外风电预报发展情况12-13
• 1.2.2 国内风电预报发展现状13-14
• 1.3 国外发达国家风电预报的发展趋势14-16
• 1.3.1 国外风电产业发展趋势14-15
• 1.3.2 国内风电产业发展趋势15-16
• 1.3.3 国内存在的问题16
• 1.4 数值预报发展为风电预报提供科技支撑16-17
• 1.4.1 业务数值模式的发展16-17
• 1.4.2 全球中期预报模式的发展17
• 1.4.3 区域数值预报业务系统的发展17
• 1.5 本论文的主要工作17-18
• 1.6 本论文结构安排18-19
• 第二章 风能预报技术原理与模型19-44
• 2.1 风能预报预测方法简介19-20
• 2.2 风能预报的技术原理数值天气预报20-24
• 2.2.1 数值预报原理20
• 2.2.2 我国数值预报业务的现状20-22
• 2.2.3 数值预报的基础22-23
• 2.2.4 数值天气预报物理过程和资料23-24
• 2.2.5 动力降尺度模式CALMET应用效果24
• 2.3 风能预报物理方法建模24-35
• 2.3.1 大气运动方程24-30
• 2.3.2 局地效应对风电功率输出影响30-32
• 2.3.3 风电场尾流效应32-35
• 2.4 风功率预报统计方法35-41
• 2.4.1 影响风电场输出功率因素35-38
• 2.4.2 BP神经网络的基本原理及算法38-41
• 2.4.3 基于小波神经网络的风速及功率预报41
• 2.5 风能预报其他方法41-43
• 2.5.1 基于最小二乘支持向量机的风速时间序列分析和预测41-42
• 2.5.2 基于年度预测中有效风速的风电场输出功率方法42
• 2.5.3 基于SVM的风速风功率预测方法42
• 2.5.4 基于非参数回归模型的预测方法42
• 2.5.5 基于模式识别的风电功率预测方法42-43
• 2.6 本章小结43-44
• 第三章 风能预报系统设计44-95
• 3.1 风能预报系统需求分析44-46
• 3.1.1 系统功能需求44-45
• 3.1.2 系统性能需求45-46
• 3.2 系统总体设计46-51
• 3.2.1 系统框架及系统功能模块划分和设计47-51
• 3.2.2 系统流程51
• 3.3 数据采集与通讯子系统的设计与实现51-53
• 3.3.1 数据通讯方式53
• 3.3.2 数据通讯实现可定制化53
• 3.4 预报制作与查询子系统的设计与实现53-68
• 3.4.1 短期预报制作系统的设计与实现53-59
• 3.4.2 超短期预报业务系统的设计与实现59-63
• 3.4.3 实况监测与报警的实现63-66
• 3.4.4 风能预报产品调阅的实现66-68
• 3.5 系统辅助管理子系统的设计与实现68-70
• 3.6 数据库设计与实现70-89
• 3.6.1 数据库数据质量控制与订正71-72
• 3.6.2 数值天气预报数据表设计72-76
• 3.6.3 风电场风机数据及测风塔数据表设计76-82
• 3.6.4 限电计划数据表设计82-83
• 3.6.5 维护计划数据表设计83-84
• 3.6.6 风电功率预报数据表设计84-85
• 3.6.7 超短期预报数据表设计85-87
• 3.6.8 数据库的实现87-89
• 3.7 系统软硬件配置和功能表89-94
• 3.7.1 系统功能表和相关界面89-91
• 3.7.2 软件配置91-92
• 3.7.3 硬件配置92-94
• 3.8 本章小结94-95
• 第四章 风能预报系统运行测试95-108
• 4.1 风电预报产品评价与检验的方法95-96
• 4.2 风电预报产品与实况对比检验96-104
• 4.2.1 趋势检验96-101
• 4.2.2 24小时预报效果检验101-104
• 4.3 两套数值预报模式对比检验评估104-105
• 4.4 评估结果分析105-106
• 4.5 检验结果106-107
• 4.5.1 酒泉干河口北大桥风电场检验结果106
• 4.5.2 玉门桥湾风电场风电场检验结果106-107
• 4.6 本章小结107-108
• 第五章 结论108-109
• 致谢109-110
• 参考文献110-115

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