基于风电场等效平均风速的风电功率日前预测研究

巨吉贤 陕西黄河能源有限责任公司

1 前言

为了解决我国社会经济发展与能源供给不足之间的矛盾，实现经济的持续性发展，以风能等可再生性清洁新能源开发利用成为了能源技术发展的主要方向之一。在应用风力发电时主要是通过对自然风能的转化来产生电力能源，但是由于受风电自身特性的限制，风电场的风电功率存在一定的波动性，这会对风电接入电网产生较大的影响，并可能都电网运行安全带来风险隐患，因此需要准确预测风电功率，才能采取有效的调度措施，以减少风电波动对电网运行的干扰。在对风电功率进行预测时，为了防止各种客观因素对预测结果的影响，应科学构建相关模型，并以风电场的等效平均风速为基础以提高预测的准确性。

2 研究基于风电场等效平均风速的风电功率日前预测的必要性

目前在预测风电场风电功率时主要采用的是时间序列法，随着我国神经网络等智能技术的发展，在时间序列法基础上发展出了智能化的风速预测方法，并以此为依据进行风电功率的计算分析，从而提高了风电场风电功率预测的准确性。为了进一步提高预测风电功率的准确性，很多研究人员在风速预测精度方面进行了广泛的研究，改进了预测方法。例如以CFD流场计算为基础的预测方法主要是通过构建不同来流状态下所有风机实际风速数据的数据库的方式实现对中尺度条件下的风机风速准确预测。同时，也有研究人员以神经网络技术为基础通过改进模态分析法构建风速预测模型，以达到提高风速预测准确性的目的。而以卡尔曼滤波理论为基础的混合预测模型研究进一步修正了人工神经网络技术预测的准确性。虽然预测方法都在不同程度上提高了风速预测的精度，然而由于风电场内的风向以及风速存在较强的不确定性，导致风机机组间的气流会产生十分复杂的相互干扰，因此仅提高风速预测精度仍无法满足准确预测风电场风电功率的实际需要。现有的时序预测法以及以天气预报数值为急促的风速预测均是对风电场内空间平均风速的整体特征进行的预测分析，但是在塔影效益以及风剪切因素的影响下，风电场内风轮扫掠面不同位置的风速均存在较大的差异，所以以轮毂离地高度位置风速为基础的计算预测方法难以准确反映风电场的实际风速值。此外，由于风电场内往往有多台风电机组存在，彼此之间会产生相互的干扰作用，因此即使在同一时刻不同风机风轮上实际施加的风速值也并不完全一致，风电场内风速的这种空间分散性特征导致以传统的空间平均风速为依据的预测方法难以对场内风速的整体特征进行准确的描述。为了实现对风电场内风电效率的准确预测，在日前预测工作中应充分考虑风速的空间分散性特点，并结合塔影效应以及风剪切等因素进行模型的构建，并积极总结不同风电场风电功率预测经验，对相关数据进行对比分析，科学验证验证不同的预测方法，这样才能使风电场风电功率日前预测方法具有较强准确性和通用性。在此背景下本文提出了以风电场等效平均风速为基础的风电功率预测方法，下面将对该预测方法进行详细的分析研究。

3 概述风电场等效平均风速

3.1 基本涵义

在应用风力发电技术发电时，风电场的风速所具有的空间分散性特征，因此在对风电功率进行日前预测时存在较大的难度，难以准确进行风速模型的构建，而直接采用简单的空间平均风速进行计算则会产生明显的误差[1]。以对某风电场一统计时段内的风速为例，当其切入风速高速空间平均风速时，对风电场风电功率进行计算分析时应在其风速与功率关系曲线中应用空间平均风速值，此时根据风电机组功率输出特征所计算的风电功率值应为0，但是在该统计时段中的实际风速在某一阶段可能会超过切入风速，因此风电场的风电实际功率值应大于0。而等效平均风速则是为了解决这一问题而引入的风速描述方式，并将在风电场等效平均风速条件下计算所得的风电功率值作为风电场风电的实际功率值。同时，等效平均风速在有准确物理定义的基础上还能够进行实时测量。在测量风电场等效平均风速时，应首先确定风电机组的实际运行数量，并对某一指定时刻的实际风电功率进行测量，然后就可以根据标准风速与其功率的对应关系测定风电场等效平均风速值。

3.2 函数分析

根据上述分析可知，等效平均风速值是根据风电场在某一时刻的实际功率测量值计算所得，因此必须准确建立其风速实际物理量间的函数关系。在构建二者的函数关系时，可以将风电场某一指定时刻空间平均风速作为风速实际物理量的取值，以简化函数。根据大量地试验分析结果可知，在空间平均风速与等效平均风速间存在关联性，因此可以通过空间平均风速对等效平均风速进行统计特性描述，而平均空间风速所反映的主要是风电场在某一指定时刻地输出功率值。在构建等效平均风速与空间平均风速间的函数关系时，应确保该函数能够准确表述不同时段的空间平均风速，且能够获得在某一时段空间平均风速与等效平均风速间的曲线关系[2]。由于等效平均风速在风电场不同空间平均风速段的分布往往存在明显的差异，因此应采取分段拟合方式来进行风电场等效平均风速函数的构建。在实际分析时可以选择额定风速或者切入风速所谓分段分界点，以便于分别拟合各段，并获得风电场全场等效平均风速函数。

4 基于风电场等效平均风速的风电功率日前预测研究

4.1 日前预测方法分析

在应用风电场等效平均风速对风电功率进行日前预测分析时，需要根据风电机组的运行情况建立风速模型并计算预测空间平均风速，并在构建风电场等效风速函数后才能对风电功率进行计算。在实际预测分析时，应首先根据风速实测数据以及风机塔影效应和风剪切因素等完成风速模型的构建，并对风速序列进行计算分析。然后再根据风速序列计算空间平均风速值，同时以ARMA模型为基础，采用时间序列方法对空间平均风速进行预测计算[3]。之后应在风电场等效平均风速函数中引入空间平均风速预测值，并进行等效风速序列的计算。最后应根据风电场风机功率与标准风速关系曲线，结合等效平均风速值以及风电机组的实际运行数量值等求取风电场全场风电功率值，从而获得风电场风电功率日前预测值。

4.2 风电功率日前预测的主要影响因素

4.2.1 塔影以及风剪切因素对风电功率日前预测结果的影响

根据以风电场等效平均风速为基础的风电功率日前预测方法可知，风电机组的塔影效应以及风剪切因素均会对预测结果产生较大的影响。所谓塔影效应主要指的是气流手塔架堵塞作用的影响而在塔架上下游出现来流速度降低的现象。而风剪切则指的是风速在垂直方向上会随着高度的不断增高而相应的加大。特别是随着我国风电机组不断向大型化方向发展，塔架高度相应增加，同时叶片半径的长度也随之加长，塔影效应以及风剪切因素对风电功率的影响程度进一步增强。当桨叶半径增加时，其风轮的扫掠范围也相应地加大，此时在风剪切等因素的共同作用下，扫掠面积可能会超过阵风以及湍流等相关风况条件下的空间面积。在塔影效应的影响下，风轮扫掠面的不同部位的风速存在明显的差异，因此如果采用轮毂离地高度风速来对风电场空间平均风速进行计算就会产生较大的误差。因此在计算时应综合分析塔影效应以及风剪切等相关因素，准确构建风速模型，这样才能使风电功率日前预测更加客观准确。

4.2.2 风速对风电功率日前预测结果的影响

由于风电场场地面积通常比较大，而风能会收到场内不同地形条件、尾流效应以及具体布局等多种等因素的干扰，因此即使在同一统计时段内的不同空间位置的风速也并不一致。通过大量的检测分析发现，风电场内各风电机组在不同时刻的风速最大值均与其最小值存在明显的不同，说明风速具有空间分散性特点，并且可以通过风速空间偏差对不同机组风速分散性进行描述。风电场内一般存在风电机组台数较多，甚至能够达到几百台以上，且占地面积能够达到数十孔里，因此风电场内广泛存在风速空间分散现象，所以以空间平均风速为依据预测风电功率就会有误差存在，而根据风电场等效平均风速对风电功率进行日前预测分析则有利于预测精度的提高。

5 基于风电场等效平均风速的风电功率日前预测实践分析

5.1 建模参数的合理确定

某风电场装机总容量在50MW 左右，配置有风电机组33台，在对其风电功率进行日前预测时采用了等效平均风速方法，并结合其风电机组指标性能确定了仿真参数，以提高风速模型构建的准确性。

5.2 构建风电场风速模型

在建立该风电场风速模型时，在模型中分别代入了塔影效应因素以及风剪切因素，并获得了相应的风速序列。同时为了准确掌握基于等效平均风速的风电场风电功率日前预测的准确性，还与原始实测风速方法进行了对比分析。通过计算发现，在风电功率的计算中，以风速模型为基础的计算结果与实际功率值更加接近，由于其充分考虑了塔影效应以及风剪切对计算结果的影响，因此预测精度更高。

5.3 以等效平均风速为基础预测风电功率

此外，为了进一步验证以风电场等效平均风速为基础的预测方法的适应性以及预测精度，还对不同风电场的风电功率分别进行了计算分析，且同样与传统计算方法的预测值进行了对比，发现在不同风电场采用以等效平均风速方法的预测精度均明显高于传统计算方法，说明该方法能够广泛试验不同风场条件下的风电功率日前预测要求，且均能够达到较高的预测精度。

6 总结

以风电场等效平均风速为基础构建风速模型并对风电功率进行日前预测，能够准确把握风电场区域风速空间分散和风电机组塔影效应以及风剪切因素对预测结果的影响程度，从而可以有效提高风电功率日前预测的准确性，为风电大规模接入电网的调度控制提供了可靠的参考依据，是一种预测精度较高的通用性日前预测方法，具有广阔的应用前景。研究人员应通过对实际预测经验的总结，不断加强对该预测方法的研究，积极探索该预测方法的应用途径，从而推动我国风电技术的现代化发展。