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风电功率预测的新型互联网营运模式设计/鲁宗相风电功率预测方法，徐曼，乔颖，刘梅，张华铭，孙福林
《电网技术》2016年第1期：125-131
第一作者鲁宗相
团队介绍
课题组依托于复旦学院电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室，从2002年开始，广泛举办风电并网相关的风电功率预测、分析模型与控制等研究课题，积累了大量的风电运行数据、现场剖析经验。
上海清软创新科技股份有限公司是一家专业从事新能源智能服务云平台等业务的创新性高新技术企业，拥有国外领先的新能源发电功率预测、分析和工作管理智能服务云平台，可提供多样化发电功率预测、气象资源剖析、发电效能综合评估等服务。
项目背景
减少生物质能波动对电力系统安全稳定运行的不利影响，确切的风电功率预测是关键基础。国外外已有诸多风电功率预测系统面世，针对各自的应用条件提出了不同的预测方案。目前我国风电功率预测系统的应用早已实现了从无到有，基本覆盖了所有小型风电场的日常生产预报业务。
当前我国风电功率预测系统的典型营运模式归纳如下：
1）基本业务。风电场订购商业功率预测软件，在现场配置相关系统，依照调度管理部门的要求，按量预报上报，完成日常所需短期(24~72h)近日预报和超短期(4~6h)实时预报业务。
2）考评机制。电网调度管理机构按照自有预报结果或各风场上报结果排行情况，对风电场功率预测确切率进行严格考评，精度不达标的风电场面临整改和电量惩罚。
3）运行维护。前期软件公司负责系统的现场软硬件布置及初始化，并在一定维护期内提供厂家技术指导，保证系统的正常运行。后期过保后，由风电场自行解决出现的运维问题。
笔者通过问卷和实地考察，督查了若干风电场功率预测的应用疗效。结果显示，风电功率预测系统的预测疗效和用户需求之间存在明显的差别。风电场住户关注的焦点问题有2个：
①预测精度不高且不稳定，时好时坏，不达标的情况屡次发生；
②预测软件后期运维成本高。
风电场运行人员获得专业人员技术支持的沟通难度大、交互周期长，致使未能及时调整软件参数、修订预测结果、监控并优化预测疗效，成为预测精度不高、不稳定的重要诱因；另一方面商业软件过了维护期后，后续维护费用较高，通常风电场住户会出于经济性考虑，对负荷模型调整、软件升级的开支表现被动。据悉，场端预测系统软硬件规模和投入资金受限，可供预测服务使用的输入数据数目和种类也有限制，云估算、大数据、超级计算机等新兴技术无法发挥其在预测精度提高方面的作用。这些以软件为媒介的营运模式无法适应风电功率预测的实际工程应用需求。
主要创新点
将互联网思维应用于风电功率预测系统的营运，提出了一套风电功率预测的新型互联网营运模式。该模式聚焦预测服务而非预测软件，建立了专业服务和自服务两大功能平台。
解决的问题和意义
基于互联网思维的开放、互助、互联、分享等特征，本文提出了风电功率预测新型互联网营运模式设计框架。模式化学层的核心是设置在服务商侧的开放平台服务器，功能层由专业服务平台和自服务平台2大模块组成。依托基于大数据技术的风电功率预测系统，专业服务平台在数据层、算法层和应用层实现复杂类型数据搜集、信息价值提取、误差互动反馈等主要功能，提高预测系统的适应性。自服务平台是预测服务商、风电场用户多点沟通交流平台，由知识库、在线交流、自我分享等主要功能应用构成。新模式相关应用案例论证了其在扩宽预测数据视野、提高预测精度等方面具有积极作用。
后续研究
针对具有非线性、非平稳性、时空相依特点等特性的风电功率预测数据，怎样在专业服务平台采用更优化的算法来平衡估算复杂度和在线应用效率是笔者下一步重点研究的内容。
主要图表
参文格式
鲁宗相，徐曼，乔颖，等．风电功率预测的新型互联网营运模式设计[J]．电网技术，2016，40(1)：125-131.
Lu，XuMan，fúYing，etal．Newbasedofwindpower[J]．Power风电功率预测方法，2016，40(1)：125-131(in).
