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7.1 一般规定


7.1.1 30MW及以上风光储联合发电站应设置联合发电功率预测系统。
7.1.2 风电场、光伏电站功率预测应根据站址位置、气候特征和历史数据确定。最优预测策略宜根据预测时间尺度和实际需求,采用多种方法及模型确定。
7.1.3 电站功率预测系统应考虑检修、故障等不确定因素对电站输出功率的影响。
7.1.4 电站功率预测时间尺度分为短期和超短期,短期功率预测应能预测次日零时起72h的输出功率,时间分辨率应为15min;超短期功率预测应能预测未来0.25h~4h的输出功率,时间分辨率不应大于15min。
7.1.5 风电场、光伏电站功率预测系统应分别符合现行国家标准《风电场接入电力系统技术规定》GB/T19963和《光伏发电站接入电力系统技术规定》GB/T19964的规定。
条文说明
7.1.2 不同时间尺度的预测方法有本质区别。对于0~4h的超短期预测,风电功率主要由大气运动的持续性决定,因此采用历史数据外推的方式可以得到较好的预测效果;而对于0~72h的短期预测,基础性工作是通过数值天气预报数据预测未来大气运动的规律性,否则难以得到较好的预测结果,因此数值天气预报数据是短期功率预测最主要的输入数据。
    超短期功率预测方法:根据风电场历史及实时运行数据(包括功率、风速、风向等),建立历史数据与风电场未来功率的映射关系,从而实现对风电场未来较短时间的功率预测。常用的方法包括:持续预测、自回归滑动平均、卡尔曼滤波、人工神经网络、小波分析等。对于不同的风电场,这些方法的有效性和预测精度也有差异。
    短期功率预测方法:通过建立数值天气预报数据与风电场输出功率的预测模型,以数值天气预报数据作为预测模型的主要输入量,实现风电场输出功率的短期预测。常用的预测方法包括物理方法和统计方法。
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风光储联合发电站设计标准 GB/T 51437-2021
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