[发明专利]一种降低风电功率考核电量的系统及方法

说明书

本发明提供一种降低风电功率考核电量的方法，包括：(1)进行风电功率被考核原因分析：包括天气预报分析，风电功率预测分析，调度分析，数据上报分析以及手动故障判断分析；(2)生成降低风电功率考核的策略：根据分析的原因获得降低风电功率考核电量的策略。还公开了相应的降低风电功率考核电量的系统，降低电网公司对风电场功率预测精度的考核引起的风电投资方损失，对非风场原因的考核提出免考申请，利用现有条件，降低每月的考核费用。

技术领域

本发明属于电力系统，特别是涉及一种降低风电功率考核电量的系统及方法。

背景技术

准确的风电功率预测可以帮助电网调度部门做好各类电源的调度计划，提高电网运行的稳定性，提高电网消纳风电的能力，进而减少由于限电给风电开发商带来的经济损失，从而增加风电场投资回报率，为风电场的管理工作提供辅助手段。

风电功率预测可以有多种分类方式，按照预测的物理量分为先预测风速然后根据风电机组或风电功率曲线预测输出功率，以及直接预测输出功率；按数字模型分类为持续预测方法，ARAM模型，即差分自回归移动平均模型，多用在随机时间序列法，卡尔曼滤波以及智能方法，如人工神经网络；按照输入数据分为不采用数据天气预报数据的基于时间序列的以及采用数据天气预报的物理、统计和综合方法；按时间尺度分为超短期预测和短期预测。

通过一定技术手段对风电预测系统进行考核，特别重要，风电预测考核的核心问题是考核风电场上报的发电计划与生产当天实际风电出力的比对。风电场上报的发电计划是基于风电功率考核系统的，这个系统预测得到的是一个可能的风电功率曲线，生产当天实际风电出力是由电厂内样板机策的地数据来表示的。目前受地形复杂、近地风速数值预报难度大、数值天气预报精度偏低、预测技术研究起步晚，预测方法对数据质量要求高等因素的制约，目前风电功率预测水平普遍偏低，根据国家能源局关于风电场功率预测预报管理暂行办法的要求，全天预测结果的均方根误差应小于20％。平鲁卧龙洞风电场2015年12月20日投运，2016年7月份进入考核期，受风功率预测系统技术的成熟性以及风资源等多方面因素的影响，每个月风电场的风功率预测考核基本都处于被考核状态，2016年7月考核电量28.19MWH，2016年8月考核电量129.16MWH，2016年9月考核电量13.91MWH，2016年10月考核电量6.35MWH，2016年共计考核电量177.61MWH。因此，需要查找风功率预测系统准确率不满足电网考核要求的原因，掌握预测规律，调整上报预测出力，分析被考核的具体数据，对非风场原因的考核提出免考申请，利用现有条件，降低每月的考核费用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供一种降低风电功率考核电量的系统及方法，降低电网公司对风电场功率预测精度的考核引起的风电投资方损失，对非风场原因的考核提出免考申请，利用现有条件，降低每月的考核费用。

为此，本发明的目的在于提供一种降低风电功率考核电量的系统，包括：

(1)原因分析系统：包括天气预报分析系统，风电功率预测分析系统，调度分析系统，数据上报分析系统以及手动故障判断分析系统，所述分析的结果包括：(1)天气预报发送不成功以及数据更新不及时；(2)风电功率预测系统不完善，风资源不稳；(3)调度系统原因，包括参与调峰、调度数据网中断，数据更新不及时，上传率不完整；(4)上报数据的准确率无法在上报前统计；(5)人员判断、故障处理能力低；

(2)策略生成系统：根据原因分析系统分析的结果获得降低风电功率考核电量的策略，所述的策略包括：(1)值班人员密切监视，及时进行系统程序更新和优化，升级系统；(2)优化风电功率预测系统，调整天气预报模型，根据现场的测风塔的历史实测数据，对多种不同的气象源进行择优选取，根据历史的实际功率数据，对功率预测模型进行优化调整，保证现场使用的预测数据能够提现近期的发电功率特征；(3)重新核查当月风电功率考核数据；(4)查看前一天数据准确率，进行数据补报分析；(5)故障问题汇总分析，提高现场人员排故水平，缩短故障时间。

优选的，所述风电功率预测系统优化后包括：