國家電投集團廣西電量有限公司運營服務(wù)分公司 吳文倩 侯夢玲

由于風電是一種間歇性、波動性的電源，大規(guī)模風電的接入對電網(wǎng)的穩(wěn)定帶來新挑戰(zhàn)[1-2]。因此，電網(wǎng)想要合理安排運行方式和應(yīng)對措施，就要求風電場必須開展風電功率預(yù)測工作[3]，提前預(yù)測風電功率的波動，以提高電網(wǎng)的安全性、可靠性和接納風電的能力。但由于風速是一種很難精確預(yù)測的天氣要素，風電功率預(yù)測屬于時空高分辨率的精確預(yù)報，加之風速的湍流特性和隨機性，技術(shù)上存在較大的難度[4]。在我國南方，山地風電場受到局地小氣候影響，風機尾流效應(yīng)、局地狹管效應(yīng)等造成風速突變、波動，風速變化規(guī)律更是難以捕捉，因此準確的風電功率預(yù)測一直是風電行業(yè)的重點研究方向。

根據(jù)南方電網(wǎng)2020版《南方區(qū)域風電場并網(wǎng)運行及輔助服務(wù)管理實施細則》[5]對風電功率預(yù)測的有關(guān)要求，并網(wǎng)風電場需定時向電力調(diào)度機構(gòu)報送短期功率預(yù)測和超短期功率預(yù)測結(jié)果，其中短期風電功率預(yù)測時效為未來1～3d，預(yù)測準確率需達到80%以上，超短期風電功率預(yù)測時效為未來15min～4h，預(yù)測準確率應(yīng)達到85%以上，否則將產(chǎn)生相應(yīng)的電量考核。但實際上，由于數(shù)值天氣預(yù)報對于短期風速預(yù)測的精準捕捉還普遍存在技術(shù)上的難度，因而風電場常因短期風電功率預(yù)測準確率達不到電網(wǎng)要求發(fā)生考核事件，嚴格的考核措施給風電企業(yè)帶來運行壓力和經(jīng)濟損失。

風電功率預(yù)測及風速預(yù)測方法已有許多學(xué)者開展相關(guān)研究，Emilio G[6]等利用支持向量機（Support Vector Machines）方法在風電功率預(yù)測系統(tǒng)中增加了回歸步驟以提高預(yù)測準確率，Julija Tastu[7]等提出了能夠捕獲風力發(fā)電預(yù)測誤差的非線性模型，并討論了模擬這種結(jié)構(gòu)的能力，余江[8]等在風速預(yù)測方面提出了持續(xù)法和基于時間序列的超短期風速的修訂方法——AR模型以及短期風速訂正預(yù)報方法——NEW AR模型，王彬濱[9]等提出了一種諧波分析與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）相結(jié)合的24h短期風速數(shù)值預(yù)報的訂正方法，蔡禎祺[10]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)功能對數(shù)值天氣預(yù)報風速序列進行修正，并利用曲線擬合及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對短期風電輸出功率進行預(yù)測。以上研究主要針對預(yù)測的統(tǒng)計校正方法，但由于風電功率預(yù)測在電力行業(yè)中具有廣泛、長期的實際應(yīng)用，風電功率預(yù)測準確率除了數(shù)值天氣預(yù)報數(shù)據(jù)、風電功率預(yù)測模型等原理性因素相關(guān)，還與風電場現(xiàn)場諸多因素密切相關(guān)，其主要影響因素包括實時輸入數(shù)據(jù)、風機運行狀態(tài)、風電場管理、信息對稱性等。主要影響因素及具體影響因子劃分如下。

實時輸入數(shù)據(jù)：風機運行數(shù)據(jù)、測風塔數(shù)據(jù)；風機運行狀態(tài)：覆冰、限電、風機越限運行、風機設(shè)備老化（偏航誤差、啟停延誤、出力不足）、風機通訊故障（軟件、硬件）；風電場管理：計劃檢修、運行策略調(diào)整、故障排查處理、風機投產(chǎn)進度；信息對稱性：預(yù)測廠家數(shù)據(jù)、主機廠家數(shù)據(jù)、中調(diào)上傳數(shù)據(jù)。

在風電功率預(yù)測諸多影響因素中，風電場投產(chǎn)進度、即風電場裝機容量對風功率預(yù)測準確率影響十分顯著，根據(jù)南方電網(wǎng)《南方區(qū)域風電場并網(wǎng)運行及輔助服務(wù)管理實施細則》，短期風電功率預(yù)測準確率及考核電量計算公式如下：

1 風電場裝機容量對短期風電功率預(yù)測準確率影響

1.1 數(shù)據(jù)和方法

獲取廣西地區(qū)A、B、C三個山地風電場短期風電功率預(yù)測準確率、風機投產(chǎn)時間、裝機容量數(shù)據(jù)，其中A風電場于2015年投產(chǎn)，短期風電功率預(yù)測準確率及裝機容量數(shù)據(jù)時間為2017年10月1日至2020年12月1日；B風電場和C風電場于2019年投產(chǎn)，短期風電功率預(yù)測準確率及裝機容量數(shù)據(jù)時間為2020年1月1日至12月31日。對裝機容量與短期風電功率預(yù)測準確率之間的關(guān)系進行橫向、縱向比較分析，首先比較同一時期不同裝機容量風電場短期風功率預(yù)測準確率關(guān)系；其次以風機投產(chǎn)時間為節(jié)點，分析不同時期平均短期風電功率預(yù)測準確率和裝機容量的關(guān)系。

1.2 裝機容量與短期風電功率預(yù)測準確率相關(guān)性

不同裝機容量風電場短期風電功率預(yù)測準確率分析。統(tǒng)計A、B、C三個風電場2020年短期風電功率預(yù)測準確率及其裝機容量分別如下：平均短期風電功率預(yù)測準確率89.57%、85.84%、84.81%；風電場裝機容量（MW）597.5、200、100?？煽闯鲲L電場裝機容量越大，平均短期風電功率預(yù)測準確率也越高。

其次，對同一風電場不同時期裝機容量與短期風電功率預(yù)測準確率的關(guān)系進行分析。其中，A風電場、B風電場因裝機容量較大，風機投產(chǎn)時間長，其中A風電場風機分9批次投產(chǎn)，B風電場則為7批次。C風電場因裝機容量較小，風機投產(chǎn)批次少，樣本數(shù)據(jù)不足，暫不開展分析?？煽闯?，在不同時期裝機容量與短期風電功率預(yù)測準確率具有良好的正相關(guān)性（圖1），相關(guān)系數(shù)分別為0.83、0.75，由此可知，同一風電場隨著風電場裝機容量不斷增加，短期風電功率預(yù)測準確率有相對應(yīng)的上升趨勢。

圖1 A（左）、B（右）風電場在不同時期裝機容量與短期風電功率預(yù)測準確率相關(guān)性

2 影響機理

短期風電功率預(yù)測準確率受風電場裝機容量影響明顯，其原因可從預(yù)測尺度、功率波動容納能力等方面進行分析。

2.1 預(yù)測尺度原因

中期數(shù)值天氣預(yù)報是所有氣象預(yù)測（包括風電功率預(yù)測）的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，其預(yù)測模式為網(wǎng)格預(yù)測。目前常見的中期數(shù)值天氣預(yù)報有GFS（美國國家環(huán)境預(yù)報中心）、ECMWF（歐洲中期天氣預(yù)報中心）以及CMA（中國氣象局）等，其預(yù)報產(chǎn)品的網(wǎng)格尺度一般在25～50km左右。由于風功率預(yù)測尺度一般在1km以下，因此需對中期數(shù)值天氣預(yù)報結(jié)果進行物理降尺度計算（圖2）。

圖2 中期數(shù)值天氣預(yù)報降尺度過程示意圖

降尺度可理解為通過數(shù)學(xué)物理方法將大網(wǎng)格數(shù)據(jù)降為小網(wǎng)格數(shù)據(jù)，需大型計算機進行層層計算，且計算中使用的數(shù)學(xué)方程采取了很多近似和假設(shè)過程。風電場裝機容量越大，意味著風電場的面積也越大，在風電功率預(yù)測過程中，預(yù)測對象尺度越大，需進行降尺度計算的次數(shù)越少，初始場數(shù)據(jù)（即中期數(shù)值天氣預(yù)報）的預(yù)測精度能夠最大限度地保留，因此計算難度較小，預(yù)測精度可以得到保證；而預(yù)測對象尺度越小，降尺度計算次數(shù)越多、計算難度越大，預(yù)測精度也就越難把控。

同時，由于在降尺度過程中使用了近似和假設(shè)過程，當預(yù)測對象需要進行多次降尺度計算時，可能出現(xiàn)降尺度網(wǎng)格預(yù)測結(jié)果因為某個近似過程放大隨機誤差或產(chǎn)生系統(tǒng)偏差，從而導(dǎo)致在某一預(yù)測時段出現(xiàn)數(shù)據(jù)預(yù)測精度被降低的情形。對此，部分風電功率預(yù)測供應(yīng)商也采取有效應(yīng)對措施，采用CFD（計算流體力學(xué)）將網(wǎng)格預(yù)測風速推演至風機點預(yù)測風速，結(jié)合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法得出單臺風機的功率預(yù)測數(shù)值，使得網(wǎng)格氣象預(yù)測誤差得到有效改善，從而進一步減少短期風電功率預(yù)測偏差。

2.2 功率波動容納能力原因

功率波動的容納能力是裝機容量對短期風電功率預(yù)測準確率影響的主要原因。由于風是不確定的，山地風電場受到地形因素影響，經(jīng)常產(chǎn)生局地強對流天氣、湍流、狹管效應(yīng)等現(xiàn)象。若風電場容量和面積小，應(yīng)對山地小氣候引起的功率波動容納能力不足，容易造成實測功率和預(yù)測功率偏差加大，預(yù)測準確率降低；而風電場容量和面積越大，山地小氣候引起的局部風速、功率陡升容易被整個風電場平均，因此出現(xiàn)整體風速突變的概率較小，從而使風電功率預(yù)測準確率隨之提高。

2.3 其他原因

在管理方面，相對于小容量風電場，大容量風電場風機和集電線路眾多，即使出現(xiàn)部分風機故障、集電線路跳閘等情況時，對風電場總體出力影響也比較小，因此引起風電功率預(yù)測偏差擴大的風險較小。而小容量風電場集電線路少，部分風電場可能僅有2條集電線路，出現(xiàn)某條集電線路跳閘時，可能會影響風電場近半的出力，因此容易導(dǎo)致風電功率預(yù)測偏差加大。在設(shè)備方面，大容量風電場一般會建立3～4座測風塔，以全面掌握風電場實際測風數(shù)據(jù)，對風電功率預(yù)測模型校正帶來一定的提升效果，小容量風電場一般建立1座測風塔甚至不建立測風塔，可能會對風電功率預(yù)測模型校正效果帶來一定影響。

除此之外，大容量風電場在特定時段對風電功率預(yù)測也可能帶來不利影響。風機有效歷史運行數(shù)據(jù)是風電功率預(yù)測模型校正的重要因素，由于大容量風電場建設(shè)期較長，一般可長達2～3年，隨著風電場建設(shè)過程中裝機容量不斷增長，同一風速下風電場所對應(yīng)的風電出力持續(xù)增加，導(dǎo)致風機歷史運行數(shù)據(jù)只能在裝機容量相對穩(wěn)定的某個時段內(nèi)有效應(yīng)用于風電功率預(yù)測模型校正，否則可能引起風電功率預(yù)測偏差。在風電場建設(shè)完成后，風機歷史運行數(shù)據(jù)才能長期穩(wěn)定應(yīng)用于模型校正。而在小容量風電場，由于建設(shè)周期短，這種風電出力不穩(wěn)定的情況則可能只持續(xù)半年或一年左右。

從上文結(jié)果來看，裝機容量對風電功率預(yù)測準確率主要還是正面影響，對于裝機容量大、建設(shè)周期長而導(dǎo)致風電功率預(yù)測不穩(wěn)定的情況，主要解決辦法是加強風電場設(shè)備管理，確保風機在分批投產(chǎn)的各個時段內(nèi)風機運行數(shù)據(jù)的有效性。同時通過提高風電功率預(yù)測模型校正的頻率，及時將有效風機運行數(shù)據(jù)應(yīng)用于風電功率預(yù)測模型中，以提高建設(shè)期風電功率預(yù)測準確率。

綜上，隨著清潔能源裝機容量的不斷擴大，電網(wǎng)對于風電企業(yè)的管理也日趨規(guī)范，準確的短期風電功率預(yù)測對提高風電企業(yè)競爭力有著不可忽視的作用。通過對短期風電功率預(yù)測準確率影響因素及機理進行研究，有助于風電企業(yè)采取有效應(yīng)對措施，不斷提高短期風電功率預(yù)測準確率。