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為風電場提供更準確的發(fā)電功率預測
為電網(wǎng)調(diào)度提供更精準,、更安全,、更可靠、更便捷的信息
降低考核罰款,，為風電場減少不必要的效益損失
降低或消除被電網(wǎng)限電幾率,，提高風場發(fā)電量,，增加企業(yè)效益
預測未來天氣，提前規(guī)劃檢修維護工作

提高功率預測準確度,，隨時掌握發(fā)電量變化趨勢,，服務風場運維
目前市場上的風電功率預測系統(tǒng)質(zhì)量參差不齊,，針對風電功率預測誤差較大問題，我公司首創(chuàng)基于現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)的MOS系統(tǒng)和基于現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)的資料同化 方法,，降低功率預測誤差,，優(yōu)化功率預測系統(tǒng)，使得風場日常運維可以與產(chǎn)能信息相結(jié)合,，獲得更優(yōu)的停機維護的時間窗區(qū),，降低棄風。

提高功率預測準確度,，降低電網(wǎng)考核和限電損失
針對風電功率預測不準,，電網(wǎng)調(diào)度困難問題，各地電網(wǎng)出臺各種考核辦法,，部分電網(wǎng)對風電功率預測誤差較大風電場進行現(xiàn)金考核,，以及依據(jù)準確度選擇限電風場，由于考核金額較大,，給風電場運營增加負擔,。
我們始終把增加客戶利益作為產(chǎn)品的研發(fā)方向，為客戶提供從小時到周功率預測優(yōu)化和從月至季度的產(chǎn)能預估,，為風電場最大限度減少棄風,，降低或消除電網(wǎng)考核以及限電,。

圖1：優(yōu)化服務過程

圖2：優(yōu)化方案主要組成模塊

前期數(shù)據(jù)分析
通過對前期風電功率預測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)完整性,、風場功率平均值、均方根誤差等進行分析,，找出誤差較大原因,。某風場功率平均值對比圖如下：

圖3： 風場實際功率與短期預測功率、超短期預測功率對比圖

整個系統(tǒng)的短期預測高估了風場的發(fā)電量,，超短期預測低估了風場的發(fā)電量,。綜合分析，調(diào)整預測模型參數(shù),，降低或消除預測誤差,。

氣象模型本地化-降低中尺度模型誤差
根據(jù)當?shù)氐膶嶋H情況選擇氣象模型的最優(yōu)參數(shù)化方案，使得模型能夠最真實的反應當?shù)氐臍夂驐l件,，減小中尺度模型的預測誤差,。

圖4：引入現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)的中尺度模型

MOS模型-降低中尺度模型誤差
全國首創(chuàng)基于現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)的MOS系統(tǒng)，區(qū)別于一般的MOS系統(tǒng),，在于其可以實現(xiàn)在線修正,，對系統(tǒng)偏差分布特性能夠隨著季節(jié)、天氣的變化而變化,，以變化的修正系數(shù)應對變化中的誤差傾向特征,。

圖5： 引入現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)的MOS自動調(diào)整模型

資料同化技術(shù)-降低中尺度模型誤差
資料同化技術(shù)技術(shù)是一種將實測數(shù)據(jù)應用到計算過程的方法,，可以顯著改善初始氣象數(shù)據(jù)的豐富程度，并消除原有大尺度數(shù)據(jù)對風場局地代表性的不足,。只有通過資料同化技術(shù)才能讓測風塔的實時數(shù)據(jù)在改進功率短期預測上發(fā)揮作用,。

單風機單獨建模
根據(jù)具體的情況，對每臺風機進行單獨建模,，預測單臺風機的發(fā)電狀況,，增加功率預測的靈活性和準確性。

圖6： 單風機單獨建模優(yōu)勢

神經(jīng)網(wǎng)絡在線訓練和低通濾波
神經(jīng)網(wǎng)絡在線訓練可以讓最新的風機,、氣象數(shù)據(jù)得到訓練,，排除那些時間較長的數(shù)據(jù)，保證神經(jīng)網(wǎng)絡適用于當前的氣象條件,，保證預測的準確度,。低通濾波可以減小數(shù)據(jù)的波動范圍，降低均方根誤差,。

短期預測：提供72小時風電功率預測,，時間分辨率為15分鐘。

1,、提供檢修時間安排建議
2,、提供單風機發(fā)電量
3、響應臨時關(guān)機及計劃關(guān)機的預測曲線自動修正

超短期預測：提供未來5小時風電功率預測,，時間分辨率為15分鐘,。

1、提供單風機發(fā)電量
2,、提供破壞性風速警示
3,、響應臨時關(guān)機的預測曲線自動修正

中期產(chǎn)能預估：提供未來10天風電場發(fā)電產(chǎn)能預估，時間分辨率為6小時,；以及季度發(fā)電量預估,，時間分辨率為月。

1,、提供大修,、例檢時間計劃
2、提供效益預估
3,、提供滿分發(fā)電量指標,，及發(fā)電評價

預測結(jié)果存儲與上報：配備數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及相關(guān)通訊系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲與web方式查看及上報,。

1,、操作簡單，查看方便
2,、全程自動化,，定時完成預測及上報

預測誤差降低幅度：優(yōu)化后的功率預測系統(tǒng),， 均方根誤差（即預測誤差）將會降低4%-8%。

圖7： 優(yōu)化服務誤差降低幅度

全國首創(chuàng)基于現(xiàn)場數(shù)據(jù)的MOS系統(tǒng)
全國首創(chuàng)基于現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)的MOS系統(tǒng),，區(qū)別于一般的MOS系統(tǒng),，在于其可以實現(xiàn)在線修正，對系統(tǒng)偏差分布特性能夠隨著季節(jié),、天氣的變化而變化,，以變化的修正系數(shù)應對變化中的誤差傾向特征。

全國首創(chuàng)基于風場數(shù)據(jù)的數(shù)值同化方法
目前國內(nèi)所有功率預測系統(tǒng)所采用的同化技術(shù),，只是將氣象站的數(shù)據(jù)引進計算模式,，沒有同化風場數(shù)據(jù)（只在超短期預測是使用了現(xiàn)場實測數(shù)據(jù)，氣象模式中沒有使用）,，缺乏對風場局地氣候特征的描述,。本技術(shù)將打破這一瓶頸，從根本上克服每日氣象模式計算中的資料代表性問題,，較大幅度地提高預測結(jié)果,。

區(qū)域適應性方案
由專業(yè)人員，在理論分析和大量數(shù)值試驗的基礎(chǔ)上,，針對風電場所在位置,，給出最佳大氣數(shù)值極端方案，從源頭上提高預測質(zhì)量,。 以天氣型客觀分類方法為基礎(chǔ),，運用獨創(chuàng)的相位差校正技術(shù)，實現(xiàn)多種天氣背景下的預報質(zhì)量改進,。

精細化數(shù)值模擬
以大型計算機集群為計算支持,，實現(xiàn)精細化的并行計算，獲取更加接近風場實際的預測結(jié)果,。

專業(yè)分析
通過配備區(qū)域預測分析專員，利用大氣科學原理,，對預測案例進行分析,，實現(xiàn)準對不同天氣型的調(diào)整方案，從原理和實踐兩個角度,，提高預測水平,。

超短期高精度模型技術(shù)
超短期功率預測采用公司的專利技術(shù)，對4小時內(nèi)的預報準確率可以達到90%以上,，顯著領(lǐng)先于其它同類產(chǎn)品,。

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