消除小氣候?qū)︼L(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的影響

中電投廣西興安風(fēng)電有限公司 楊 民 賓世楊 王嘉鑫

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消除小氣候?qū)︼L(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的影響

中電投廣西興安風(fēng)電有限公司 楊 民 賓世楊 王嘉鑫

【摘要】為了合理地利用風(fēng)電，提高電力系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性，需要對(duì)風(fēng)電場(chǎng)輸出功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，初步建立的風(fēng)功率預(yù)測(cè)平臺(tái)為基礎(chǔ)，對(duì)降尺度風(fēng)場(chǎng)建模進(jìn)行校正；對(duì)不同的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在風(fēng)場(chǎng)發(fā)電功率預(yù)測(cè)校正實(shí)際效果的優(yōu)化程度進(jìn)行比較和驗(yàn)證；根據(jù)研究分析結(jié)果用于現(xiàn)有風(fēng)功率預(yù)測(cè)平臺(tái)的技術(shù)升級(jí)，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

【關(guān)健詞】風(fēng)功率預(yù)測(cè)；預(yù)測(cè)模型；數(shù)據(jù)處理；預(yù)則精度及結(jié)果

1 研究現(xiàn)狀

我國(guó)對(duì)風(fēng)功率預(yù)測(cè)起步較晚，對(duì)風(fēng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)所需要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備不夠充分，對(duì)風(fēng)電場(chǎng)氣象信息的監(jiān)測(cè)和收集技術(shù)不夠成熟等，都制約著對(duì)風(fēng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研究和開發(fā)，因此，對(duì)數(shù)據(jù)的采集，處理和模開型校正及數(shù)據(jù)誤差分析。

2 實(shí)施方案

對(duì)風(fēng)場(chǎng)當(dāng)?shù)氐奈⒂^建模根據(jù)實(shí)際的地形地貌和實(shí)際測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，以校正過(guò)的微尺模型計(jì)算結(jié)果作為預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)引入預(yù)測(cè)功能平臺(tái)，之后根據(jù)積累的風(fēng)場(chǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)著重研究預(yù)測(cè)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)學(xué)后處理的不同方法，評(píng)估不同的校正方法對(duì)最終預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的提升效果，最終生成預(yù)測(cè)校正參數(shù)并引入現(xiàn)在運(yùn)行中的預(yù)測(cè)系統(tǒng)。

3 微尺度模型校正

使用以CFD（計(jì)算流體力學(xué)）為核心的WT軟件對(duì)某風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)微尺度建模，是風(fēng)場(chǎng)所使用的預(yù)測(cè)軟件前期必須的計(jì)算環(huán)節(jié)，在這一階段的建模計(jì)算中，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)場(chǎng)當(dāng)?shù)仫L(fēng)流變化的計(jì)算。微尺度模型的計(jì)算結(jié)果受到實(shí)際風(fēng)場(chǎng)的地形數(shù)據(jù)和地表覆蓋物環(huán)境影響，兩類數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)場(chǎng)實(shí)際自然環(huán)境的描述準(zhǔn)確性決定了微尺度模型最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3.1 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的篩選

對(duì)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，篩選出強(qiáng)風(fēng)狀態(tài)下的樣本值。用于數(shù)據(jù)篩選的風(fēng)速閾值根據(jù)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)的70米測(cè)風(fēng)點(diǎn)（最高測(cè)風(fēng)高度）的實(shí)測(cè)湍流強(qiáng)度曲線進(jìn)行考察，如下圖，取曲線趨于平穩(wěn)處的風(fēng)速10m/s做為篩選閾值。而選擇強(qiáng)風(fēng)狀態(tài)的數(shù)據(jù)作為建模校正的依據(jù)，在于從氣象學(xué)角度的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)性結(jié)論：強(qiáng)風(fēng)狀態(tài)下大氣熱穩(wěn)定度為中性穩(wěn)定。

3.2 初期風(fēng)場(chǎng)微環(huán)境建模情況

風(fēng)場(chǎng)建模的范圍覆蓋全部風(fēng)機(jī)，地形數(shù)據(jù)準(zhǔn)備采用SRTM地形數(shù)據(jù)庫(kù)90米分辨率地形數(shù)據(jù)，而地表粗糙度地圖則根據(jù)衛(wèi)星照片和實(shí)地踏勘照片進(jìn)行人工制作。計(jì)算半徑4176米，風(fēng)場(chǎng)中心坐標(biāo)對(duì)應(yīng)高斯6度帶北京1954投影系下的XY坐標(biāo)為（23343456，5075586）。由于東北地區(qū)冬季地表長(zhǎng)期為積雪覆蓋，則地表覆蓋物性質(zhì)隨季節(jié)變化，因此建模數(shù)據(jù)的粗糙度地圖分為雪季和非雪季，建模計(jì)算也對(duì)應(yīng)分為雪季項(xiàng)目和非雪季項(xiàng)目。

3.3 校正后用于預(yù)測(cè)計(jì)算的微尺度模型

上述的風(fēng)廓線比較是一個(gè)重復(fù)的過(guò)程，對(duì)于粗糙度地圖的調(diào)整根據(jù)已知原則和前次調(diào)整效果進(jìn)行嘗試，直到確認(rèn)效果較好的調(diào)整后的粗糙度地圖，如圖1、圖2所示。

用于計(jì)算的微尺度模型具備不同熱穩(wěn)定度下的降尺度轉(zhuǎn)換系數(shù)，但實(shí)際的熱穩(wěn)定度等級(jí)的計(jì)算則是根據(jù)中尺度預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)按照如下公式計(jì)算得到的：

根據(jù)理查森數(shù)Ri的取值范圍對(duì)應(yīng)的WT中對(duì)應(yīng)于熱穩(wěn)定度等級(jí)，來(lái)確定在微尺度模型計(jì)算結(jié)果中的哪一組轉(zhuǎn)換參數(shù)被用于風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)。

圖1 WT建模校正雪季粗糙度地圖

圖2 WT建模校正非雪季粗糙度地圖

3.4 預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)模型校正

提高風(fēng)功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的可能，則是從統(tǒng)計(jì)學(xué)入手。風(fēng)場(chǎng)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，風(fēng)機(jī)不會(huì)嚴(yán)格按照理論功率曲線進(jìn)行發(fā)電，實(shí)際情況與預(yù)測(cè)軟件中根據(jù)理論功率曲線進(jìn)行計(jì)算的情況本身就有差別，采用統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)校正的過(guò)程并不僅僅是對(duì)小氣候環(huán)境影響的消除，同時(shí)也是對(duì)其他無(wú)法在預(yù)測(cè)計(jì)算時(shí)作為已知量考慮在計(jì)算過(guò)程中的因素導(dǎo)致的影響的修正。

3.5 線性統(tǒng)計(jì)校正方法

線形統(tǒng)計(jì)校正的實(shí)現(xiàn)首先需要進(jìn)行樣本分類分析，將主要影響因素作為現(xiàn)象校正樣本分類依據(jù)。對(duì)于預(yù)測(cè)技術(shù)方案來(lái)說(shuō)，首先是由物理模型實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)流變化的預(yù)測(cè)，包括風(fēng)速風(fēng)向，之后才是根據(jù)風(fēng)機(jī)屬性即功率曲線與尾流效應(yīng)曲線來(lái)進(jìn)行風(fēng)功率預(yù)測(cè)。

3.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是用人工智能的方法提取輸入和輸出間的關(guān)系，而不是以解析法的形式來(lái)描述，這種方式所建模型為非線性模型。

一個(gè)完整的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行結(jié)構(gòu)被兩個(gè)數(shù)值定義：層級(jí)的數(shù)量與每層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)類型存在巨大數(shù)量的可能性，相應(yīng)的運(yùn)行效果也不相同。一個(gè)過(guò)于簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不夠健全，因此也無(wú)法得到正確的運(yùn)行結(jié)果。而一個(gè)過(guò)于復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)則會(huì)導(dǎo)致對(duì)入口數(shù)據(jù)的過(guò)度擬合。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)校正后的誤差分析：

誤差計(jì)算方法，在《風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)功能規(guī)范》中有明確規(guī)定：

（1）均方根誤差（RMSE）

（2）平均絕對(duì)誤差（MAE）

而目前項(xiàng)目執(zhí)行的發(fā)電功率預(yù)測(cè)屬于日前預(yù)測(cè)，即在每日中午12點(diǎn)之前向電網(wǎng)調(diào)度機(jī)構(gòu)提交次日0時(shí)到24時(shí)每15分鐘共96個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)風(fēng)電有功功率預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和開機(jī)容量。

4 項(xiàng)目研究成果

關(guān)于消除小氣候?qū)︼L(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率預(yù)測(cè)的影響，在本次項(xiàng)目框

架內(nèi)實(shí)現(xiàn)了預(yù)期幾個(gè)方面的目標(biāo)：

（1）實(shí)現(xiàn)了微尺度模型校正，使中尺度預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)降尺度外推環(huán)節(jié)更為準(zhǔn)確。

（2）實(shí)現(xiàn)了某風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果的線性統(tǒng)計(jì)學(xué)校正效果評(píng)估，生成了可用的校正參數(shù)。

（3）實(shí)現(xiàn)了某風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)結(jié)果的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練和校正參數(shù)的生成，并通過(guò)風(fēng)場(chǎng)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了效果驗(yàn)證，基本達(dá)到了預(yù)期提高準(zhǔn)確率的水平（針對(duì)每個(gè)月的情況有所不同，隨著今后數(shù)據(jù)的不斷積累，校正參數(shù)的應(yīng)用效果會(huì)更好）。

（4）在具體風(fēng)場(chǎng)項(xiàng)目上實(shí)現(xiàn)了不同校正方法的效果比對(duì)，進(jìn)一步確立了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行校正，用以消除小氣候?qū)Πl(fā)電功率預(yù)測(cè)影響的技術(shù)路線有效性和優(yōu)越性。值得指出的是，風(fēng)電場(chǎng)如果能夠進(jìn)一步提供風(fēng)場(chǎng)運(yùn)行更豐富的信息，包括每臺(tái)風(fēng)機(jī)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)、停機(jī)維護(hù)計(jì)劃等信息，則對(duì)于風(fēng)機(jī)實(shí)時(shí)狀態(tài)的描述會(huì)更為清楚，對(duì)分析預(yù)測(cè)過(guò)程中的典型情況的分析也會(huì)能有利。

（5）項(xiàng)目范圍內(nèi)除了數(shù)據(jù)分析、模型校正和參數(shù)生成與驗(yàn)證外，還包含設(shè)計(jì)開發(fā)內(nèi)容，除了風(fēng)場(chǎng)風(fēng)流建模模擬的Google earth三維演示外，還包含了一項(xiàng)演示工具：風(fēng)功率預(yù)測(cè)圖譜實(shí)時(shí)二維演示模塊工具，用于動(dòng)態(tài)展示某風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)的技術(shù)特征。

5 總結(jié)

對(duì)將CFD風(fēng)流建模理論和統(tǒng)計(jì)學(xué)尤其是智能網(wǎng)絡(luò)理論在風(fēng)電功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提高的實(shí)際需求中的作用得到了驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)了從理論到實(shí)際應(yīng)用的轉(zhuǎn)化。

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