風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測的技術(shù)進(jìn)展與展望

劉浩

摘要：風(fēng)力發(fā)電是目前世界上增長最快的可再生能源發(fā)電方式。風(fēng)力發(fā)電是使用風(fēng)力發(fā)電機(jī)，將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能。隨著人們對電力需求的不斷提高，相關(guān)風(fēng)力發(fā)電場規(guī)模也進(jìn)一步擴(kuò)大。我國是能源需求大國，隨著各大型風(fēng)電場建立風(fēng)電裝機(jī)容量也逐年上升。較傳統(tǒng)能源發(fā)電方式風(fēng)力發(fā)電會因?yàn)轱L(fēng)的不穩(wěn)定性對電力系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)生威脅，大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)也給電網(wǎng)帶來沖擊。為減少大規(guī)模風(fēng)電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)運(yùn)行帶來的危害，風(fēng)電場功率預(yù)測技術(shù)的研究及風(fēng)電預(yù)測系統(tǒng)的開發(fā)就顯得尤為重要。

關(guān)鍵詞：風(fēng)力發(fā)電;功率預(yù)測;技術(shù)

引言

隨著能源危機(jī)日趨嚴(yán)峻，保障能源供應(yīng)已是重要問題。風(fēng)能是一清潔能源，有低成本、可再生優(yōu)點(diǎn)。但風(fēng)電本身的不確定性會影響其并網(wǎng)后電網(wǎng)的安全穩(wěn)定。特別是當(dāng)風(fēng)電穿透率較高時，更要電網(wǎng)有大量調(diào)峰備用容量。我國風(fēng)電場多集中式和大容量的風(fēng)電場，風(fēng)電不穩(wěn)定性對于電網(wǎng)影響明顯，因此目前存在許多棄風(fēng)行為。若能準(zhǔn)確預(yù)測風(fēng)電功率，便可解決問題。

1風(fēng)力發(fā)電的基本特征

風(fēng)力發(fā)電機(jī)組種類繁多，根據(jù)不同的劃分標(biāo)準(zhǔn)可以分為以下幾種類型：按照機(jī)組容量來劃分：機(jī)組容量為0.1千瓦～1千瓦的為小型機(jī)組，1千瓦～1000千瓦為中型機(jī)組，1兆瓦～10兆瓦為大型機(jī)組，10兆瓦以上的為特大或巨型機(jī)組。

根據(jù)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行特征和控制方式分為：恒速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)和變速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。恒速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中，當(dāng)風(fēng)速發(fā)生變化時，風(fēng)力機(jī)的轉(zhuǎn)速不變，導(dǎo)致輸出功率下降，浪費(fèi)了風(fēng)力資源，發(fā)電效率大大降低。而變速恒頻風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速可變化，根據(jù)風(fēng)速可適時調(diào)節(jié)風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)對風(fēng)能最大限度的捕獲，系統(tǒng)的發(fā)電效率也大為提高。目前，國內(nèi)外已建或新建的大型風(fēng)電場中的風(fēng)電機(jī)組多采用這種運(yùn)行方式。

根據(jù)地域劃分，風(fēng)力發(fā)電分為兩種：內(nèi)陸風(fēng)電和海上風(fēng)電。相對于陸地，海上風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)有更多優(yōu)勢，發(fā)展空間幾乎沒有限制，可節(jié)約大量的土地資源;風(fēng)切度小，可有效降低機(jī)組塔架高度，海上風(fēng)電建設(shè)成本更低;海上的風(fēng)能資源遠(yuǎn)比陸上豐富，風(fēng)速更高，發(fā)電量也相應(yīng)顯著提升;同時，海平面摩擦力小，作用在機(jī)組上的荷載小，機(jī)組使用壽命可長達(dá)50年;噪聲、鳥類、景觀以及電磁干擾等問題對海上風(fēng)電影響也相對較小;對生態(tài)環(huán)境基本無影響，綠色環(huán)保。

2風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測的方法

2.1物理方法

風(fēng)電功率預(yù)測的物理方法主要指基于數(shù)字天氣預(yù)報（NWP）的預(yù)測方法。目前這種方法已較成熟，適用于較長時間風(fēng)電功率預(yù)測。該方法將天氣數(shù)據(jù)代入NWP的預(yù)測數(shù)學(xué)模型，計(jì)算分析出風(fēng)電場位置的現(xiàn)場狀況。天氣條件越穩(wěn)定，基于NWP的預(yù)測方法結(jié)果就越準(zhǔn)確。由于模型復(fù)雜性，該方法要用超級計(jì)算機(jī)來運(yùn)行，應(yīng)用有局限性，短期預(yù)測有效性不如持續(xù)型預(yù)測，因此基于NWP的預(yù)測方法通常不應(yīng)用于超短期風(fēng)電功率預(yù)測。

2.2統(tǒng)計(jì)方法

統(tǒng)計(jì)方法是據(jù)歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)找出天氣狀況與發(fā)電功率間的關(guān)系后，據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)和數(shù)值天氣預(yù)測數(shù)據(jù)對場未來發(fā)電功率進(jìn)行預(yù)測。統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法的代表是時間序列法，其是將各個時間點(diǎn)的風(fēng)電場氣象數(shù)據(jù)輸入SCADA系統(tǒng)中進(jìn)行計(jì)算分析。自回歸滑動平均（ARMR）是時間序列法中常用模型。ARMR模型可描述線性動態(tài)過程，但僅限于零均值的平穩(wěn)隨機(jī)序列。而風(fēng)速和風(fēng)電功率的時間序列都有非平穩(wěn)隨機(jī)序列的特點(diǎn)，故建立風(fēng)電功率預(yù)測的ARMR模型時要對數(shù)據(jù)進(jìn)行非平穩(wěn)化處理。

2.3學(xué)習(xí)方法

學(xué)習(xí)方法主指人工智能算法。用經(jīng)典的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法可較快、簡易地預(yù)測風(fēng)電功率。但電力系統(tǒng)及風(fēng)速都處于復(fù)雜的非線性動態(tài)過程，因此采用經(jīng)典的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法必影響精度。人工智能算法可更準(zhǔn)確地?cái)M合非線性關(guān)系，提高預(yù)測精確度，從而彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法單純依靠數(shù)學(xué)求解帶來的不足。BP（Back-propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個神經(jīng)元有三個——輸入、判斷和輸出。每一層神經(jīng)元內(nèi)部無關(guān)聯(lián)，相鄰層的神經(jīng)元點(diǎn)間互相連接。每條神經(jīng)線可賦予不同的權(quán)重，權(quán)重分配的合理性將直接影響模型輸出結(jié)果的準(zhǔn)確性。

3風(fēng)力發(fā)電機(jī)發(fā)電能力評估

風(fēng)力發(fā)電機(jī)的等效風(fēng)能利用小時數(shù)是衡量項(xiàng)目發(fā)電性能的重要指標(biāo)，它就是風(fēng)力發(fā)電機(jī)年發(fā)電量與容量的比值。對于單臺機(jī)組，它是單臺風(fēng)機(jī)年發(fā)電量與機(jī)組容量的比值。所以可以從分析單臺風(fēng)機(jī)的等效風(fēng)能利用小時數(shù)入手。統(tǒng)計(jì)單臺機(jī)組的發(fā)電量，將單臺機(jī)組發(fā)電量加上限電、故障、檢修等損失電量折算為等效利用小時數(shù)，對風(fēng)電場同型號機(jī)組的等效利用小時數(shù)進(jìn)行排序，并將實(shí)際風(fēng)速與等效利用小時數(shù)進(jìn)行對照分析，可以篩選出相同風(fēng)速條件下等效利用小時數(shù)低于平均值的機(jī)組。

風(fēng)機(jī)功率曲線是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組發(fā)電能力的最直接體現(xiàn)。所以用功率曲線可以有效地分析風(fēng)機(jī)的健康水平和發(fā)電能力。由于受到機(jī)組尾流、空氣密度、湍流強(qiáng)度等環(huán)境因素的影響，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在運(yùn)行過程中的實(shí)際運(yùn)行功率曲線與設(shè)計(jì)功率曲線可能并不完全匹配，通過綜合判斷單臺風(fēng)機(jī)實(shí)際功率曲線與標(biāo)準(zhǔn)功率曲線之間的差異，能有直觀地反映出風(fēng)機(jī)發(fā)電能力的優(yōu)劣。我們可以取單臺風(fēng)力發(fā)電機(jī)一年10分鐘風(fēng)速和有功功率，結(jié)合機(jī)組實(shí)際功率曲線，推算單臺機(jī)組的年理論發(fā)電量;利用10分鐘平均風(fēng)速和合同保證的功率曲線，推算單臺機(jī)組的實(shí)測風(fēng)速年保證發(fā)電量，并繪制分布圖。分析風(fēng)電機(jī)組實(shí)際運(yùn)行功率曲線計(jì)算發(fā)電量與合同保證功率曲線計(jì)算發(fā)電量之間的比值為功率曲線符合度。對機(jī)組功率曲線符合度進(jìn)行排序分析，可以篩選出功率曲線符合度異常機(jī)組。

4風(fēng)力發(fā)電功率預(yù)測的展望

自然界的風(fēng)，來無影去無蹤。在太陽光的照射下，各個地方的空氣因受熱不均勻而發(fā)生流動，便產(chǎn)生了風(fēng)，風(fēng)能實(shí)際上就是空氣的動能，是一種取之不盡的能源。風(fēng)能是一種清潔無公害的可再生能源，很早就被人們利用，主要是通過風(fēng)車來抽水、磨面等。風(fēng)力發(fā)電是除水力發(fā)電技術(shù)外，新能源發(fā)電技術(shù)中最成熟、最具大規(guī)模開發(fā)和最有商業(yè)化發(fā)展前景的發(fā)電方式。通過本文可以有以下想法，一是單機(jī)風(fēng)電功率人工智能預(yù)測模型，闡述模糊邏輯等人工智能方法如何應(yīng)用于單機(jī)風(fēng)電功率預(yù)測及特點(diǎn);二是基于二次模式分解和級聯(lián)式深度學(xué)習(xí)的超短期風(fēng)電功率預(yù)測，提出一基于EEMDWPD二次模式分解和級聯(lián)式CNN GRU深度學(xué)習(xí)的風(fēng)電功率預(yù)測模型;三是基于降噪時序深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測方法，提出使用SSALSTM預(yù)測模型，可分析并處理低維度風(fēng)能歷史數(shù)據(jù)。

結(jié)束語

風(fēng)電功率預(yù)測技術(shù)是指對未來一段時間風(fēng)電場能輸出的功率大小進(jìn)行預(yù)測以安排調(diào)度計(jì)劃，得到精準(zhǔn)預(yù)測結(jié)果后可制定合理的調(diào)度、檢修計(jì)劃，從而提高風(fēng)能利用率。風(fēng)能是一清潔能源，準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果有利于解決風(fēng)電輸出功率控制、經(jīng)濟(jì)調(diào)度及風(fēng)電競價交易等問題，從而提高上網(wǎng)電價。對發(fā)電企業(yè)，風(fēng)電功率的精準(zhǔn)預(yù)測有助于企業(yè)檢修、減少棄風(fēng)，提高經(jīng)濟(jì)效益。

參考文獻(xiàn)

[1]剛毅凝，金成明，等.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)電功率預(yù)測中的應(yīng)用研究[J].信息技術(shù)，2020，1.

[2]曹有為，閆雙紅，等.基于降噪時序深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電功率短期預(yù)測方法[J].電力系統(tǒng)及其自動化學(xué)報，2020，1.

[3]劉世江，劉作廣，傅杰敏.風(fēng)力發(fā)電機(jī)組綜合改造技術(shù)驗(yàn)證[J].應(yīng)用能源技術(shù)，2020（12）：48-52.

[4]熊弦，彭郎軍.風(fēng)力發(fā)電機(jī)組功率曲線狀態(tài)評估方法[J].電子元器件與信息技術(shù)，2020，4（04）：152-153+157.

[5]吳重仲.海上風(fēng)力發(fā)電管理模式研究分析[J].科技視界，2019，000（011）：231-232.