摘要：随着风电并网规模加大，风电的波动性和间歇性将会给电网消纳大量风电带来一定的冲击，必然会对电力系统的安全、稳定运行、电能质量和经济效益带来严峻的挑战。因此，对风电场出力进行预测是解决这一问题的有效方法之一。然而，任何预测均具有不确定性，单一的预测难以满足电网和风电场运行的安全要求，因此针对功率预测的不确定性分析是解决风电出力预测的关键所在，为风电并网竞价带来显著的竞争优势。
关键词：风电场；功率预测；预测误差；不确定性分析
1、风电场功率预测不确定性分析的研究意义
由于风电场功率预测的准确度本身受到多种因素的制约，如预测模型的选择，即基于历史数据的预测模型和基于数值天气预报的预测模型等，大气信息风速风向波动的不确定性，风电场地形地貌，障碍物，空气密度，温度，湿度等环境因素对风电场输出功率的影响，预测范围为单一机组预测或整个风电场全部机组预测，都会对预测的最终值产生作用，因此针对不同变量预测结果的不确定性分析尤为重要，通过分析以上变量与风电场输出功率之间存在的相关性后，可大大提高预测的置信度和准确度。研究目的在于通过探究变量和风电场输出功率之间的相关性，得出一定置信水平下的风电场功率随变量风速变化的概率值，由于时间和工作量有限，在此仅考虑变量风速和风电场输出功率之间的相关性。
2、风电场功率预测误差产生的原因
在风电场功率预测中的误差的来源主要有：气象变化的不确定性；预测模型结构和参数的不确定性；预测结果分析算法的不确定性；功率预测技术路线的不确定性[1]。
具体有以下几种原因：
1）风电场自然条件、环境资源客观固有的不确定性。考虑到风电场大气环境，地形地貌等特征，以及地表粗糙度，障碍物的客观影响，以及风电场功率预测进行的是下一时间风电机组处风速风向等自然条件变化值，其实际结果势必会与预测结果产生一定的偏差。
2）风电场功率预测模型的结构和参数选择。如模型本身与实际情况之间存在的误差，基础数据资料不充足、不准确，统计与预测方法的局限性，存在着一些不能定量表示的因素，在预测过程当中作了一些不准确的假设等。
3）风电场功率预测统计分析的方法种类很多，不同统计分析方法的选择会导致不同侧重面的误差影响等。
4）风电场功率预测的技术路线对误差的分布造成的影响。如：风电场功率预测机组台数范围的选择。根据概率理论可知，针对单台机组的风电场功率预测和整个风电场机组的总功率预测，前者的不确定性势必大于后者，且根据实时在线的数值天气预报数据，只能确定一个地区的风向和风速范围，但针对单台风电机组的功率预测还需考虑机组附近的障碍物和粗糙度的影响，因此其存在的不确定性更强。
通过风电场功率预测不确定性分析，可以找出预测结果不确定的原因，找出对风电场功率预测结果影响比较大因素，在以后的风电场运行过程中，密切注意这些因素的变化。当这些因素向不利的方向变化时，应及早采取措施，加以防范，提高风电场出力抗风险的能力，另外通过不确定性分析可以对风电场出力的风险性及期望收益值进行预测，为风电场投资决策提供有力的依据。
3、常用的不确定性分析方法
风电场功率预测的不确定性分析进行划分，主要可以分为三大类[2]：
3.1按照风电场功率预测模型分类：
由于风电场功率预测模型的不同，因此针对每个模型的不确定性分析模型也可分为以下两种：
基于数值天气预报的物理模型：利用气象部门提供的实时数值天气预报结果，对风电场或附近某个点的天气情况（风速、风向、气温、气压、相对湿度等）进行预测，由于风电场功率预测是风速预测正相关近似指数变换，数值天气预报的预测结果将呈明显变化。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆数值天气预报的不确定性是其对应风电场功率预测模型的不确定性分析的主要输入参数；
基于历史数据的统计模型：利用已有的历史数据如风电场输出功率、风电机组测量的风速、风向等气象参数，应用模式识别、参数评估、模型检验等方法建立功率预测数学模型。这类模型的不确定性主要来源于：模型的选择、参数的确定、历史数据的准确度等。基于历史数据的风电场功率预测不确定性分析研究并不多。
通过两种预测模型的比较，基于数值天气预报的预测模型更具优势，且实用性更强，能针对天气的实时变化和风电场地形特征，地表粗糙度等进行实时的预测，其预测结果与实际结果更为贴近，降低了由预测数据带来的误差影响，因此本文选择采用基于数值天气预报的预测模型进行不确定性分析。
3.2按照预测的时间尺度分类：
由于风电场功率预测的时间尺度不同，所以相应的不确定性分析模型也可以被分为以下三类：
超短期风电场功率预测的不确定性分析：预测的时间以分钟为一个单元，提前1-4小时进行预测不确定性分析，为风力发电机组调度提供技术支持；
短期风电场功率预测的不确定性分析：预测的时间以小时为一个单元，提前24-72小时进行风力发电预测；
长期风电场功率预测的不确定性分析：预测的时间以日，周，月，年的时间为一个单元，可以为研究设计提供风电场可行性预测和风电场的年发电能力风险分析，由其是在低负荷期时，可合理安排运行和维修，风电机组的安全检修等。
通过比较这三个时间尺度预测方法可以得出，在目前的风电功率预测，超短期预测已经接近成熟，并可以安排为风力发电机组提供技术支持，在很短的，所以选择基于学期论文不确定性分析的预测数据，从而降低了预测误差的不确定性引起的因素，从而增加了不确定性分析的可靠性和准确性。
3.3按照风电场功率预测不确定性分析结果的表达方式分类：
可分为三种类型：
置信区间：设置确定的置信水平，计算预测值的上限和下限，置信区间须服从预测可能出现的波动或波动的高斯分布误差模型，但实际的风电场功率预测误差分布存在一定的偏差，置信区间呈非对称分布[3]；
风险指标：对不同的功率制定风险指标从而反映预测的不确定性水平，将不同情况下的风力发电的不确定性因素定量归结为一个实数值，数值越高，不确定性越大；
概率值：可以准确地预测风电场在每个时间点发生或波动的预测功率值的不确定度的概率范围。
经过三种风电场功率预测不确定性分析结果的表达方式比较，以及与传统不确定性分析方法的结合，选择应用概率值的表达方式进行不确定性的表达，并确定使用概率密度函数方法进行分析，使用Copula概率密度函数方法进行分析，得出风电场功率能够准确发生或在某范围内波动的概率值。
4、总结
风电场功率预测不确定性分析的意义在于其补充了功率预测的置信度信息，降低了单一预测的风险，通过不确定性性分析可得出概率密度的置信区间带，保证预测结果在一定范围内的准确度。同时，根据风电场功率预测的不确定性分可安排在风速较低或无风时进行风电机组维护和检修，提高风电场容量系数，有效地提高了风电企业的竞争力，合理地保证了风电场出力和电网需求的平衡，满足电力市场交易需求，为风电竞价上网提供了有力的保证和优势，提高了风电场运行的可靠性和经济性。
参考文献：
[1]韩 爽，刘永前，杨勇平，李金山.风电场超短期功率预测及不确定性分析[J].太阳能学报 2011：2-4
[2]阎洁.风电场功率预测不确定性分析方法及其应用研究[D].北京：华北电力大学，2012：4-7
[3]LuigA.，Bofmger S.，Beyer H.G..Analysis of confidence intervals for the prediction of regional wind power output [C].Proc.of the 2001 European Wind Energy Association Conference，EWEC'01，Copenhagen（Denmark），2001，2-6 July：2-3
论文作者:马晓慧
论文发表刊物:《基层建设》2017年第34期
论文发表时间:2018/3/22
标签：不确定性论文; 功率论文; 风电场论文; 模型论文; 风速论文; 误差论文; 机组论文; 《基层建设》2017年第34期论文;