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为风电场提供更准确的发电功率预测
为电网调度提供更精准、更安全、更可靠、更便捷的信息
降低考核罚款，为风电场减少不必要的效益损失
降低或消除被电网限电几率，提高风场发电量，增加企业效益
预测未来天气，提前规划检修维护工作

提高功率预测准确度，随时掌握发电量变化趋势，服务风场运维
目前市场上的风电功率预测系统质量参差不齐，针对风电功率预测误差较大问题，我公司首创基于现场实测数据的MOS系统和基于现场实测数据的资料同化 方法，降低功率预测误差，优化功率预测系统，使得风场日常运维可以与产能信息相结合，获得更优的停机维护的时间窗区，降低弃风。

提高功率预测准确度，降低电网考核和限电损失
针对风电功率预测不准，电网调度困难问题，各地电网出台各种考核办法，部分电网对风电功率预测误差较大风电场进行现金考核，以及依据准确度选择限电风场，由于考核金额较大，给风电场运营增加负担。
我们始终把增加客户利益作为产品的研发方向，为客户提供从小时到周功率预测优化和从月至季度的产能预估，为风电场最大限度减少弃风，降低或消除电网考核以及限电。

图1：优化服务过程

图2：优化方案主要组成模块

前期数据分析
通过对前期风电功率预测系统的数据完整性、风场功率平均值、均方根误差等进行分析，找出误差较大原因。某风场功率平均值对比图如下：

图3： 风场实际功率与短期预测功率、超短期预测功率对比图

整个系统的短期预测高估了风场的发电量，超短期预测低估了风场的发电量。综合分析，调整预测模型参数，降低或消除预测误差。

气象模型本地化-降低中尺度模型误差
根据当地的实际情况选择气象模型的最优参数化方案，使得模型能够最真实的反应当地的气候条件，减小中尺度模型的预测误差。

图4：引入现场实测数据的中尺度模型

MOS模型-降低中尺度模型误差
全国首创基于现场实测数据的MOS系统，区别于一般的MOS系统，在于其可以实现在线修正，对系统偏差分布特性能够随着季节、天气的变化而变化，以变化的修正系数应对变化中的误差倾向特征。

图5： 引入现场实测数据的MOS自动调整模型

资料同化技术-降低中尺度模型误差
资料同化技术技术是一种将实测数据应用到计算过程的方法，可以显著改善初始气象数据的丰富程度，并消除原有大尺度数据对风场局地代表性的不足。只有通过资料同化技术才能让测风塔的实时数据在改进功率短期预测上发挥作用。

单风机单独建模
根据具体的情况，对每台风机进行单独建模，预测单台风机的发电状况，增加功率预测的灵活性和准确性。

图6： 单风机单独建模优势

神经网络在线训练和低通滤波
神经网络在线训练可以让最新的风机、气象数据得到训练，排除那些时间较长的数据，保证神经网络适用于当前的气象条件，保证预测的准确度。低通滤波可以减小数据的波动范围，降低均方根误差。

短期预测：提供72小时风电功率预测，时间分辨率为15分钟。

1、提供检修时间安排建议
2、提供单风机发电量
3、响应临时关机及计划关机的预测曲线自动修正

超短期预测：提供未来5小时风电功率预测，时间分辨率为15分钟。

1、提供单风机发电量
2、提供破坏性风速警示
3、响应临时关机的预测曲线自动修正

中期产能预估：提供未来10天风电场发电产能预估，时间分辨率为6小时；以及季度发电量预估，时间分辨率为月。

1、提供大修、例检时间计划
2、提供效益预估
3、提供满分发电量指标，及发电评价

预测结果存储与上报：配备数据库系统及相关通讯系统，实现数据的存储与web方式查看及上报。

1、操作简单，查看方便
2、全程自动化，定时完成预测及上报

预测误差降低幅度：优化后的功率预测系统， 均方根误差（即预测误差）将会降低4%-8%。

图7： 优化服务误差降低幅度

全国首创基于现场数据的MOS系统
全国首创基于现场实测数据的MOS系统，区别于一般的MOS系统，在于其可以实现在线修正，对系统偏差分布特性能够随着季节、天气的变化而变化，以变化的修正系数应对变化中的误差倾向特征。

全国首创基于风场数据的数值同化方法
目前国内所有功率预测系统所采用的同化技术，只是将气象站的数据引进计算模式，没有同化风场数据（只在超短期预测是使用了现场实测数据，气象模式中没有使用），缺乏对风场局地气候特征的描述。本技术将打破这一瓶颈，从根本上克服每日气象模式计算中的资料代表性问题，较大幅度地提高预测结果。

区域适应性方案
由专业人员，在理论分析和大量数值试验的基础上，针对风电场所在位置，给出最佳大气数值极端方案，从源头上提高预测质量。 以天气型客观分类方法为基础，运用独创的相位差校正技术，实现多种天气背景下的预报质量改进。

精细化数值模拟
以大型计算机集群为计算支持，实现精细化的并行计算，获取更加接近风场实际的预测结果。

专业分析
通过配备区域预测分析专员，利用大气科学原理，对预测案例进行分析，实现准对不同天气型的调整方案，从原理和实践两个角度，提高预测水平。

超短期高精度模型技术
超短期功率预测采用公司的专利技术，对4小时内的预报准确率可以达到90%以上，显著领先于其它同类产品。

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