吳世偉 劉文彪 紀(jì) 陵 李靖霞

?

新能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)流容錯(cuò)研究

吳世偉 劉文彪 紀(jì) 陵 李靖霞

（國(guó)電南京自動(dòng)化股份有限公司，南京 211153）

新能源發(fā)電（風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電）由于隨機(jī)性、間歇性的特點(diǎn)，大規(guī)模并網(wǎng)時(shí)對(duì)于電網(wǎng)運(yùn)行會(huì)帶來(lái)影響。高精度的新能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)，有助于提高新能源發(fā)電的消納水平，有利于提高新能源發(fā)電的可觀測(cè)性和可控制性。從工程實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)由于通信中斷、數(shù)據(jù)采集錯(cuò)誤、限電、并網(wǎng)容量變化、檢修等原因，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度下降。本文從系統(tǒng)數(shù)據(jù)流出發(fā)分析了問(wèn)題的原因，從設(shè)計(jì)到驗(yàn)證過(guò)程總結(jié)了優(yōu)化處理方法，并在工程中得到應(yīng)用。

風(fēng)力發(fā)電；光伏發(fā)電；功率預(yù)測(cè)；數(shù)據(jù)流；容錯(cuò)性

《可再生能源發(fā)展“十三五”規(guī)劃》指出在“十三五”時(shí)期我國(guó)再生能源應(yīng)用規(guī)模將進(jìn)一步擴(kuò)大，并且在能源消費(fèi)中的占比得到提高，能源結(jié)構(gòu)進(jìn)一步優(yōu)化，風(fēng)電和太陽(yáng)能多元化利用將協(xié)調(diào)開(kāi)發(fā)，到2020年底我國(guó)風(fēng)電并網(wǎng)裝機(jī)容量達(dá)到2.1億kW以上，太陽(yáng)能發(fā)電達(dá)到1.1億kW以上。

新能源發(fā)電（風(fēng)力發(fā)電和光伏發(fā)電）具有隨機(jī)性、間歇性的特點(diǎn)，高滲透率、大規(guī)模并網(wǎng)時(shí)對(duì)于電網(wǎng)運(yùn)行帶來(lái)影響。提高新能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)精度，有助于提高新能源發(fā)電的消納水平，提高新能源并網(wǎng)的可觀測(cè)性和可控制性程度。

風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[1-3]方法分為人工智能方法[4-6]、物理特征模型法[7-13]和互聯(lián)網(wǎng)思維方法[14]等。不同方法模型側(cè)重采用的數(shù)據(jù)種類雖有差異，但對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可用性都是基本要求。當(dāng)前普遍應(yīng)用的輸入數(shù)據(jù)包括并網(wǎng)功率數(shù)據(jù)、氣象子站數(shù)據(jù)、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)等，上述數(shù)據(jù)分別來(lái)自于不同安全分區(qū)的系統(tǒng)。功率預(yù)測(cè)誤差影響因素主要是預(yù)測(cè)模型和數(shù)值天氣預(yù)報(bào)精度，大量研究從這兩方面入手解決問(wèn)題并分別取得進(jìn)展[3]。工程實(shí)踐中預(yù)測(cè)精度是系統(tǒng)各種因素綜合作用的結(jié)果，如功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)由于通信中斷、數(shù)據(jù)采集錯(cuò)誤、限電、并網(wǎng)容量增加、檢修等，這些原因?qū)е骂A(yù)測(cè)精度下降，解決這些問(wèn)題將能提升預(yù)測(cè)精度。

1 功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)組成

功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)集成了氣象觀測(cè)子站實(shí)時(shí)氣象信息、數(shù)值氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)功率數(shù)據(jù)，包含接入和展示、功率預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)上報(bào)、預(yù)測(cè)結(jié)果動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)評(píng)估等功能。系統(tǒng)軟件架構(gòu)圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)軟件架構(gòu)圖

按電監(jiān)會(huì)二次系統(tǒng)安全防護(hù)方案，系統(tǒng)聯(lián)接應(yīng)滿足橫向隔離、縱向加密的要求。功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)位于Ⅱ區(qū)，監(jiān)控系統(tǒng)位于Ⅰ區(qū)，氣象服務(wù)器位于Ⅲ區(qū)。Ⅱ區(qū)和Ⅲ區(qū)之間采用網(wǎng)絡(luò)隔離裝置，Ⅰ區(qū)和Ⅱ區(qū)之間采用防火墻。系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 硬件結(jié)構(gòu)圖

2 數(shù)據(jù)流問(wèn)題分析

2.1 數(shù)據(jù)流分析

功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)接收了并網(wǎng)功率數(shù)據(jù)，氣象子站數(shù)據(jù)，數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，向主站上送預(yù)測(cè)結(jié)果 數(shù)據(jù)。

工程現(xiàn)場(chǎng)通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，通信節(jié)點(diǎn)多，互相之間的通信協(xié)議差異，再加上管理的問(wèn)題，會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)流中斷的現(xiàn)象，導(dǎo)致預(yù)測(cè)系統(tǒng)不能正常工作。通信協(xié)議有：①與監(jiān)控系統(tǒng)之間通過(guò)104協(xié)議通信；②氣象子站一般以modbus通信，多需要經(jīng)過(guò)協(xié)議轉(zhuǎn)換接入；③數(shù)值天氣預(yù)報(bào)根據(jù)供應(yīng)商情況采用網(wǎng)絡(luò)傳輸；④向主站上送協(xié)議根據(jù)各省區(qū)要求不同通信協(xié)議也有差異。

表1 預(yù)測(cè)系統(tǒng)影響因素表

數(shù)據(jù)異常主要情況包括以下幾種。

1）預(yù)測(cè)結(jié)果上送異常。原因包括由場(chǎng)站通信網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定導(dǎo)致的通信中斷，由各省區(qū)通信協(xié)議差異開(kāi)發(fā)調(diào)整帶來(lái)的程序異常。直接影響到預(yù)測(cè)系統(tǒng)的考核指標(biāo)，包括上送率和準(zhǔn)確率等。

2）數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)下載異常。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)服務(wù)器直接與外網(wǎng)相連，外部網(wǎng)絡(luò)狀況有直接影響，一旦發(fā)生通信中斷，就將影響到數(shù)值天氣預(yù)報(bào)獲取。同時(shí)，數(shù)值天氣預(yù)報(bào)供應(yīng)商的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性及服務(wù)穩(wěn)定性，也是重要的影響因素。

3）氣象觀測(cè)儀器數(shù)據(jù)異常。本地氣象觀測(cè)儀器的安裝和調(diào)整問(wèn)題，如需要穩(wěn)固的基礎(chǔ)、合適的角度、避開(kāi)遮擋陰影等。網(wǎng)絡(luò)通信連接及協(xié)議轉(zhuǎn)換問(wèn)題，送出數(shù)據(jù)的系數(shù)轉(zhuǎn)換配置錯(cuò)誤，氣象儀器硬件故障等，都會(huì)導(dǎo)致氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)異常。

4）并網(wǎng)功率獲取異常。不同安全分區(qū)之間數(shù)據(jù)的傳遞異常，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)通信和數(shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性、可靠性對(duì)此有影響。

5）場(chǎng)站管理因素。場(chǎng)站發(fā)電出力接受調(diào)度調(diào)節(jié)通過(guò)AGC指令限電，部分地區(qū)頻繁限電，并網(wǎng)有功功率低于正常發(fā)電能力；部分場(chǎng)站由于規(guī)劃安排分期建設(shè)并網(wǎng)，新增容量并網(wǎng)后，并網(wǎng)有功隨之有較大變化；此外由于檢修停運(yùn)等影響，實(shí)際運(yùn)行容量與裝機(jī)容量不同，也導(dǎo)致預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際發(fā)電有較大誤差。

上述問(wèn)題涉及新能源場(chǎng)站的建設(shè)方、用戶、運(yùn)維人員、預(yù)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商等多方，改進(jìn)和解決工作依賴于各方協(xié)調(diào)溝通和通力合作。做好以下工作有利于解決問(wèn)題。

1）合理的通信網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃布置和科學(xué)的建設(shè)施工，如把運(yùn)行人員使用的外網(wǎng)路由器與數(shù)值天氣預(yù)報(bào)使用的外網(wǎng)路由器分開(kāi)布置，施工作業(yè)范圍避開(kāi)對(duì)外網(wǎng)絡(luò)通道等。調(diào)試完成時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)流的正確性對(duì)比驗(yàn)證，確保數(shù)據(jù)連接正常并且數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確無(wú)誤。

2）在場(chǎng)站擴(kuò)容時(shí)，用戶填寫(xiě)修改裝機(jī)容量值；在并網(wǎng)后如果有運(yùn)維人員檢修作業(yè)，就由用戶提前填寫(xiě)錄入檢修計(jì)劃等。

3）預(yù)測(cè)系統(tǒng)提供各種數(shù)據(jù)流異常的報(bào)警，用戶在發(fā)現(xiàn)報(bào)警信息后及時(shí)排查確認(rèn)問(wèn)題，在預(yù)測(cè)系統(tǒng)供應(yīng)商的支持下快速恢復(fù)服務(wù)等。

2.2 數(shù)據(jù)容錯(cuò)處理

上述數(shù)據(jù)異常除從源頭排除問(wèn)題保證數(shù)據(jù)可靠外，預(yù)測(cè)系統(tǒng)還可以對(duì)發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤采用以下辦法。

圖3 數(shù)據(jù)處理流程圖

并網(wǎng)功率數(shù)據(jù)異常處理方法。對(duì)風(fēng)電和光伏考察一次能源和發(fā)電功率之間的約束關(guān)系，如光伏分晝夜校驗(yàn)等，裝機(jī)容量約束，并對(duì)數(shù)據(jù)異常給出告警提示，對(duì)數(shù)據(jù)品質(zhì)做區(qū)分標(biāo)記。

1）數(shù)值天氣預(yù)報(bào)異常處理方法。供應(yīng)商一般提供3天預(yù)報(bào)信息，在沒(méi)有最新信息的情況下用次新預(yù)報(bào)信息，在無(wú)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)時(shí)用臨近日期氣象信息，并給出對(duì)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)獲取異常告警提示。

2）氣象觀測(cè)儀器異常處理方法。考察一次能源和發(fā)電功率之間的約束關(guān)系，值域范圍約束，在數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常時(shí)按照臨近數(shù)據(jù)變化情況補(bǔ)齊，并對(duì)數(shù)據(jù)異常給出告警提示，對(duì)數(shù)據(jù)品質(zhì)做區(qū)分標(biāo)記。

3）上送程序異常處理方法。使用軟件狗監(jiān)視程序運(yùn)行狀態(tài)，對(duì)上送程序的通信狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)視，一旦通信中斷就給出告警提示。

4）短期預(yù)測(cè)過(guò)程異常處理方法。在短期預(yù)測(cè)過(guò)程中，當(dāng)必要數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致無(wú)預(yù)測(cè)輸出時(shí)，參考臨近日期的發(fā)電信息預(yù)測(cè)，并給出對(duì)異常處理告警提示。

5）超短期預(yù)測(cè)過(guò)程異常處理方法。在超短期預(yù)測(cè)過(guò)程中，當(dāng)必要數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致無(wú)預(yù)測(cè)輸出時(shí)，用短期預(yù)測(cè)輸出結(jié)果，并給出對(duì)異常處理告警提示。

2.3 誤差補(bǔ)償處理

新能源預(yù)測(cè)系統(tǒng)的重要誤差來(lái)源是數(shù)值天氣預(yù)報(bào)。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)精確度依賴于氣象預(yù)報(bào)供應(yīng)商的技術(shù)和服務(wù)水平，目前有國(guó)內(nèi)外的多家氣象預(yù)報(bào)機(jī)構(gòu)提供了有關(guān)服務(wù)。區(qū)域氣象預(yù)測(cè)精度已達(dá)到較高水平，對(duì)于小網(wǎng)格空間精確預(yù)測(cè)技術(shù)還在發(fā)展當(dāng)中。

對(duì)于數(shù)值氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)誤差，大致分為系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差，比如對(duì)于微觀地理環(huán)境因素考慮不周會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)誤差；而氣象情況的隨機(jī)變化會(huì)帶來(lái)隨機(jī)誤差，比如云彩移動(dòng)和風(fēng)力變化。針對(duì)系統(tǒng)誤差，可以通過(guò)對(duì)比氣象預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值前后的差異，識(shí)別并加以補(bǔ)償來(lái)減小影響。針對(duì)隨機(jī)誤差，目前的研究情況是通過(guò)觀測(cè)預(yù)測(cè)法，如通過(guò)衛(wèi)星云圖數(shù)據(jù)、地基云圖、空間相關(guān)性方法來(lái)消除不確定性，或通過(guò)分解隨機(jī)因子并對(duì)其進(jìn)行數(shù)學(xué)處理等，或采用多個(gè)供應(yīng)商的數(shù)值氣象數(shù)據(jù)組合。

3 干擾數(shù)據(jù)處理方法

3.1 干擾數(shù)據(jù)

鑒于電網(wǎng)安全上要求橫向隔離、縱向加密，根據(jù)各種系統(tǒng)分頭實(shí)施的現(xiàn)狀，導(dǎo)致多種重要信息在運(yùn)行時(shí)沒(méi)有錄入到預(yù)測(cè)系統(tǒng)中。如AGC頻繁下發(fā)限電命令、電場(chǎng)內(nèi)檢修工作、光伏站內(nèi)光伏板清洗等，這類因素直接影響了電站出力。當(dāng)前對(duì)于這幾類信息一般做法是不處理，或者是要求到預(yù)測(cè)系統(tǒng)上手工填報(bào)，對(duì)跨不同安全分區(qū)的系統(tǒng)和重復(fù)填寫(xiě)，會(huì)導(dǎo)致實(shí)際多未使用。將這部分信息接入預(yù)測(cè)系統(tǒng)或識(shí)別出干擾數(shù)據(jù)并有效利用，將有益于高精度預(yù)測(cè)。

3.2 干擾數(shù)據(jù)處理辦法

干擾數(shù)據(jù)應(yīng)該標(biāo)記為不能作為參考樣本。如限電時(shí)低于理論功率，光伏板清洗后對(duì)于光伏板的效率也有明顯提高，而檢修時(shí)部分單元停電會(huì)導(dǎo)致總出力減低等，上述信息應(yīng)該予以識(shí)別處理。處理辦法如下。

1）在安全Ⅲ區(qū)設(shè)置采集代理模塊、用于提取運(yùn)維清洗范圍、清洗時(shí)間、檢修停電范圍、檢修停電時(shí)間信息的數(shù)據(jù)采集接口，采集代理模塊與運(yùn)維管理系統(tǒng)、生產(chǎn)管理系統(tǒng)連接；采集代理模塊通過(guò)反向隔離裝置與光伏功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)連接，將采集到Ⅲ區(qū)運(yùn)維數(shù)據(jù)集中后通過(guò)反向隔離裝置供功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)調(diào)用。

2）光伏電站可計(jì)算并網(wǎng)功率和輻照度數(shù)據(jù)相關(guān)性，識(shí)別限電干擾因素。

具體計(jì)算公式如下：

當(dāng)相關(guān)系數(shù)小于0.9時(shí)，表明相關(guān)性差，給當(dāng)天數(shù)據(jù)質(zhì)量做標(biāo)記，表明存在限電等干擾因素。

選擇在每天0點(diǎn)對(duì)前一天的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，當(dāng)存在干擾因素時(shí)，將判定結(jié)果信息寫(xiě)入數(shù)據(jù)庫(kù)質(zhì)量位。

4 模擬驗(yàn)證測(cè)試方法

為了保證預(yù)測(cè)系統(tǒng)穩(wěn)定可靠運(yùn)行和符合有關(guān)技術(shù)指標(biāo)，需要進(jìn)行嚴(yán)格測(cè)試。新能源（風(fēng)電、光伏）的工程應(yīng)用場(chǎng)景多樣各不相同，測(cè)試方法需要能適應(yīng)各種情況，并能連續(xù)運(yùn)行以測(cè)試穩(wěn)定性，從而能在各種條件下檢驗(yàn)正確性。

4.1 基于物理原型的測(cè)試方法

當(dāng)前主要方法如下：①構(gòu)建小型物理系統(tǒng)測(cè)試或者通過(guò)仿真測(cè)試，如在研制階段可以通過(guò)構(gòu)建小范圍的真實(shí)物理系統(tǒng)，園區(qū)風(fēng)力發(fā)電或者光伏發(fā)電系統(tǒng)，配備氣象子站和接入數(shù)值天氣預(yù)報(bào)，長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行，使用真實(shí)小型系統(tǒng)驗(yàn)證各個(gè)環(huán)節(jié)的質(zhì)量，測(cè)試驗(yàn)證的場(chǎng)境有限且成本高；②使用通用的仿真工具驗(yàn)證算法的可行性，適合做離線仿真而不能連續(xù)長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行，有一定的限制條件。

4.2 基于數(shù)據(jù)的自動(dòng)模擬測(cè)試方法

基于數(shù)據(jù)的自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)，不需要額外硬件，能模擬各種工程場(chǎng)景，自動(dòng)連續(xù)運(yùn)行。

處理辦法如下。

1）測(cè)試系統(tǒng)包括測(cè)試對(duì)象功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)和自動(dòng)模擬測(cè)試系統(tǒng)。

2）自動(dòng)模擬測(cè)試系統(tǒng)的作用是嚴(yán)格按照時(shí)序提供氣象子站的測(cè)量信息和并網(wǎng)發(fā)電功率，數(shù)值氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)模擬氣象子站、升壓站監(jiān)控系統(tǒng)、氣象預(yù)報(bào)服務(wù)器。

3）自動(dòng)模擬測(cè)試系統(tǒng)輸入的是現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，即其中的氣象子站數(shù)據(jù)、電站并網(wǎng)發(fā)電數(shù)據(jù)、氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。

圖4 自動(dòng)模擬測(cè)試方法圖

4）自動(dòng)模擬測(cè)試系統(tǒng)所做的數(shù)據(jù)處理首先是識(shí)別合法數(shù)據(jù)，將多路數(shù)據(jù)合并到一張表中以便于讀取，其次是把上述數(shù)據(jù)首先按照時(shí)間對(duì)齊，最后是確定歷史數(shù)據(jù)的日期與當(dāng)前日期之間的映射。

5）輸出規(guī)則是，為模擬實(shí)際數(shù)據(jù)，周期性15min發(fā)送氣象子站數(shù)據(jù)、并網(wǎng)功率數(shù)據(jù)；為模擬氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)每天定時(shí)發(fā)送對(duì)應(yīng)天的氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)。

5 應(yīng)用實(shí)例

上述干擾數(shù)據(jù)處理辦法已經(jīng)申請(qǐng)發(fā)明專利并已獲受理，編號(hào)為CN201710456772.X。上述自動(dòng)測(cè)試方法在申請(qǐng)專利當(dāng)中。

按照上述數(shù)據(jù)流向容錯(cuò)方法優(yōu)化設(shè)計(jì)的光伏功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)在全國(guó)多地工程中得到實(shí)際應(yīng)用，風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)也即將面世。按照自動(dòng)模擬測(cè)試方法開(kāi)發(fā)的測(cè)試系統(tǒng)也應(yīng)用在內(nèi)部測(cè)試中。

經(jīng)過(guò)實(shí)際應(yīng)用表明，功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)受到多路輸入輸出影響，做好多路數(shù)據(jù)流的容錯(cuò)處理，有利于系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行和提高預(yù)測(cè)精度。

選取分析了東北某地光伏站并網(wǎng)初期從4月27日至7月28日共93天的數(shù)據(jù)，參見(jiàn)表2。按照天氣將數(shù)據(jù)大概分為晴、有云、陰雨以及數(shù)據(jù)不全，其中數(shù)據(jù)不全占比為15%，對(duì)最終輸出結(jié)果影響較大，經(jīng)過(guò)處理后數(shù)據(jù)有了改進(jìn)，采集數(shù)據(jù)基本沒(méi)有問(wèn)題。假定一半情況下處理中的推測(cè)值接近實(shí)際值，那么精度將提高7%左右。

表2 某光伏站調(diào)試初期數(shù)據(jù)分析

6 結(jié)論

1）本文從數(shù)據(jù)流方向出發(fā)，分析了工程應(yīng)用中功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸入和輸出上存在的問(wèn)題，并針對(duì)這些問(wèn)題做了影響分析和容錯(cuò)處理，從而減少系統(tǒng)由于數(shù)據(jù)缺失而導(dǎo)致的功能失效問(wèn)題。導(dǎo)致這些問(wèn)題的原因是多方面的，如設(shè)計(jì)施工、調(diào)試、運(yùn)行管理等。針對(duì)數(shù)據(jù)的容錯(cuò)處理將提高預(yù)測(cè)系統(tǒng)的可用性和準(zhǔn)確率。

2）功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的依賴性，需要數(shù)據(jù)正確完整?？梢酝ㄟ^(guò)識(shí)別干擾數(shù)據(jù)進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)分析處理，通過(guò)合理采集運(yùn)維和檢修數(shù)據(jù)保證數(shù)據(jù)的完整性。

3）在開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)中，必要的測(cè)試驗(yàn)證必不可少，能對(duì)算法的開(kāi)發(fā)起到積極作用，本文在拿到部分歷史數(shù)據(jù)后，利用過(guò)往數(shù)據(jù)模擬實(shí)際運(yùn)行系統(tǒng)，創(chuàng)造真實(shí)的測(cè)試環(huán)境，為驗(yàn)證算法可行性和穩(wěn)定性打下基礎(chǔ)。

[1] 范高峰, 裴哲義, 辛耀中. 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J]. 中國(guó)電力, 2011, 44(6): 38-41.

[2] 薛禹勝, 郁琛, 趙俊華, 等. 關(guān)于短期及超短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的評(píng)述[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2015, 39(6): 141-151.

[3] 喬穎, 魯宗相, 閔勇. 提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)精度的方法[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2017, 41(10): 3261-3268.

[4] 葉瑞麗, 郭志忠, 劉瑞葉, 等. 基于小波包分解和改進(jìn)Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速和風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2017, 32(21): 104-111.

[5] 楊茂, 陳郁林. 基于EMD分解和集對(duì)分析的風(fēng)電功率實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)[J]. 電工技術(shù)學(xué)報(bào), 2016, 31(21): 86-93.

[6] 朱喬木, 李弘毅, 王子琪, 等. 基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率超短期預(yù)測(cè)[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2017, 41(12): 3797-3802.

[7] 葉小嶺, 陳浩, 郭曉杰, 等. 基于風(fēng)速升降特征的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制, 2016, 44(19): 56-62.

[8] 李貞, 崔麗艷, 陶潁軍, 等. 基于博弈論賦權(quán)的光伏功率組合預(yù)測(cè)模型[J]. 電氣技術(shù), 2017, 18(5): 24-29.

[9] 馮雙磊, 王偉勝, 劉純, 等. 風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)物理方法研究[J]. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào), 2010, 30(2): 1-6.

[10] 史可琴, 王方雨, 梁琛, 等. 基于隨機(jī)過(guò)程自相關(guān)性的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型分析[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2017, 41(2): 529-535.

[11] 王尤嘉, 魯宗相, 喬穎, 等. 基于特征聚類的區(qū)域風(fēng)電短期功率統(tǒng)計(jì)升尺度預(yù)測(cè)[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2017, 41(5): 1383-1389.

[12] 吳曉剛, 孫榮富, 喬穎, 等. 基于風(fēng)電場(chǎng)功率特性的風(fēng)電預(yù)測(cè)誤差分布估計(jì)[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2017, 41(6): 1801-1807.

[13] 薛禹勝, 陳寧, 王樹(shù)民, 等. 關(guān)于利用空間相關(guān)性預(yù)測(cè)風(fēng)速的評(píng)述[J]. 電力系統(tǒng)自動(dòng)化, 2017, 41(10): 161-169.

[14] 魯宗相, 徐曼, 喬穎, 等. 風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的新型互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)模式設(shè)計(jì)[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2016, 40(1): 125-131.

Research on data flow fault tolerance of new energy power generation forecasting system

Wu Shiwei Liu Wenbiao Ji Ling Li Jingxia

(Guodian Nanjing Automation Co., Ltd, Nanjing 211153)

Due to the characteristics of random and intermittent, large scale new energy (wind power and photo-voltaic power) generation has impact on the power grid operation. High precision of the new energy power generation forecasting will be useful to improve consumption level of the new energy power, and be conducive to the observing and controlling of the new energy power. From engineering practice, it is found that some reasons lead the decline of power forecasting accuracy, such as communication interruption, data collection errors, power restriction, the capacity change and maintenance. This paper analyzes the problem from the data flow of the system, and optimizes the design and testing process. The method is used in engineering practice.

wind power generation; photo-voltaic power generation; power prediction; data flow; fault tolerance

2018-05-29

吳世偉（1982-），男，碩士，工程師，從事風(fēng)力和光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)方面的研究開(kāi)發(fā)工作。