一种海上风电功率预测管理系统.pdf
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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号(43)申请公布日(21)申请号202210174587.2(22)申请日2022.02.24(71)申请人广东电网有限责任公司地址510000广东省广州市越秀区东风东路757号申请人广东电网有限责任公司电力调度控制中心(72)发明人杨银国刘洋于珍陆秋瑜伍双喜朱誉林英明(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202专利代理师麦小婵(51)Int.Cl.H02J3/00(2006.01)(54)发明名称一种海上风电功率预测管理系统(57)摘要本发明公开了一种海上风电功率预测管理系统,涉及电力系统技术领域。
所述系统,包括主服务器风电功率预测子服务器、风电场监控模块、大尺度数据天气预报模块和交互终端;所述主服务器包括风场数据分析子服务器、降尺度集群子服务器和关系数据库;所述风场数据分析子服务器用于为所述风电功率预测子服务器提供风电功率预测所需要的风场数据;所述降尺度集群子服务器为所述风电功率预测子服务器提供风电功率预测所需要的环境数据;风电场监控模块用于获得海上风力发电机组的机组数据,所述大尺度数据天气预报模块用于获得风速、温度、风向、大气稳定度和尾流效应数据。
本发明能够为海上风电功率预测提供天气变化依据。
权利要求书1页说明书13页附图1页CN114552570A2022.05.27CN114552570A1.一种海上风电功率预测管理系统,其特征在于,包括主服务器、风电功率预测子服务器、风电场监控模块、大尺度数据天气预报模块和交互终端;所述主服务器包括风场数据分析子服务器、降尺度集群子服务器和关系数据库;所述主服务器与各风场之间设置有独立的接口,所述风场数据分析子服务器和所述关系数据库通过通讯接口进行数据交换;所述关系数据库与所述交互终端进行通讯,进行风电功率的实时预测和展示;所述风场数据分析子服务器与所述风电功率预测子服务器通信连接,所述风场数据分析子服务器用于为所述风电功率预测子服务器提供风电功率预测所需要的风场数据;所述降尺度集群子服务器与所述风电功率预测子服务器通信连接,所述降尺度集群子服务器为所述风电功率预测子服务器提供风电功率预测所需要的环境数据;风电场监控模块用于获得海上风力发电机组的机组数据,所述大尺度数据天气预报模块用于获得风速、温度、风向、大气稳定度和尾流效应数据。
2.根据权利要求1所述的海上风电功率预测管理系统,其特征在于,所述风电功率预测子服务器包括与若干个与不同风场分别对应风场CPU,根据风场规模的不同分配对应风场CPU的内存。
3.根据权利要求1所述的海上风电功率预测管理系统,其特征在于,还包括气象桅杆模块,用于测量海上风电场的风电数据并发送给所述主服务器。
4.根据权利要求1所述的海上风电功率预测管理系统,其特征在于,还包括组态模块,用于控制所述交互终端上模板绘图、遥测量、遥信量、遥脉量的展示。
5.根据权利要求1所述的海上风电功率预测管理系统,其特征在于,所述交互终端采用基于B/S的封测装置展示界面。
6.根据权利要求1所述的海上风电功率预测管理系统,其特征在于,还包括安全防护模块,所述安全防护模块包括预设扫描端口和实时扫描端口,用于对海上风电功率预测管理系统的虚拟机进行安全管理和实时监控。
7.根据权利要求1所述的海上风电功率预测管理系统,其特征在于,还包括集控管理模块,所述集控管理模块用于对海上风电功率预测管理系统进行日常运维管理、风场增减管理控制、风场故障处理和风场配置管理。
8.根据权利要求1所述的海上风电功率预测管理系统,其特征在于,所述风电功率预测子服务器的运行方法包括:
获取海上风电场的风电数据,并将所述风电数据分为大气稳定度的衡量参数以及湍流强度和风切变的衡量参数;获取历史风电功率序列,并将所述历史风电功率序列进行波动段划分,得到波动过程分类;利用训练完成的网络预测模型进行超短期功率预测,得到待预测时段的初步预测功率;对所述初步预测功率进行波动类型识别,得到对应的误差修正策略和误差预测的结果;将所述初步预测功率与误差预测的结果相加,得到最终功率预测。
权利要求书1/1页2CN114552570A2一种海上风电功率预测管理系统技术领域0001本发明涉及电力系统技术领域,尤其涉及一种海上风电功率预测管理系统。
背景技术0002风电功率预测系统是一套为风场提供15min4h和未来第2天24h内以15min为时间分辨率的风场输出功率的预测信息基础设施结构较为庞杂的高科技系统。
当前风电的快速发展,已经让风电功率预测系统成为风场的必备系统。
海上风力资源丰富,风电机组机型大,发电量在兆瓦级,准确的海上风电功率预测有利于电网的安全运行,获取更高的经济效益。
0003对于海上风电功率的预测,传统预测模型未计算及因风向与大气条件改变引起的输出功率差异。
风电场的电力产生不仅取决于风速、温度等气象条件因素,还与风电场内外不同时间和空间尺度上复杂的大气相互作用有关。
相对于陆上风电,海上风电场多集中在一片区域,导致风电场的密度较高,因此,大气条件的变化对海上风电功率的预测十分重要。
发明内容0004本发明目的在于,提供一种海上风电功率预测管理系统,为海上风电功率预测提供天气变化依据。
0005为实现上述目的,本发明实施例提供一种海上风电功率预测管理系统,包括主服务器、风电功率预测子服务器、风电场监控模块、大尺度数据天气预报模块和交互终端;所述主服务器包括风场数据分析子服务器、降尺度集群子服务器和关系数据库;0006所述主服务器与各风场之间设置有独立的接口,所述风场数据分析子服务器和所述关系数据库通过通讯接口进行数据交换;所述关系数据库与所述交互终端进行通讯,进行风电功率的实时预测和展示;0007所述风场数据分析子服务器与所述风电功率预测子服务器通信连接,所述风场数据分析子服务器用于为所述风电功率预测子服务器提供风电功率预测所需要的风场数据;0008所述降尺度集群子服务器与所述风电功率预测子服务器通信连接,所述降尺度集群子服务器为所述风电功率预测子服务器提供风电功率预测所需要的环境数据;0009风电场监控模块用于获得海上风力发电机组的机组数据,所述大尺度数据天气预报模块用于获得风速、温度、风向、大气稳定度和尾流效应数据。
0010优选地,所述风电功率预测子服务器包括与若干个与不同风场分别对应风场CPU,根据风场规模的不同分配对应风场CPU的内存。
0011优选地,所述的海上风电功率预测管理系统,还包括气象桅杆模块,用于测量海上风电场的风电数据并发送给所述主服务器。
0012优选地,所述的海上风电功率预测管理系统,还包括组态模块,用于控制所述交互终端上模板绘图、遥测量、遥信量、遥脉量的展示。
说明书1/13页3CN114552570A30013优选地,所述交互终端采用基于B/S的封测装置展示界面。
0014优选地,所述的海上风电功率预测管理系统,还包括安全防护模块,所述安全防护模块包括预设扫描端口和实时扫描端口,用于对海上风电功率预测管理系统的虚拟机进行安全管理和实时监控。
0015优选地,所述的海上风电功率预测管理系统,还包括集控管理模块,所述集控管理模块用于对海上风电功率预测管理系统进行日常运维管理、风场增减管理控制、风场故障处理和风场配置管理。
0016优选地,所述风电功率预测子服务器的运行方法包括:
获取海上风电场的风电数据,并将所述风电数据分为大气稳定度的衡量参数以及湍流强度和风切变的衡量参数,得到分类后风电数据;获取历史风电功率序列,并将所述历史风电功率序列进行波动段划分,得到分类后历史风电功率序列;根据分类后风电数据和分类后历史风电功率序列对网络预测模型进行训练,利用训练完成的网络预测模型进行超短期功率预测,得到待预测时段的初步预测功率;对所述初步预测功率进行波动类型识别,得到对应的误差修正策略和误差预测的结果;将所述初步预测功率与误差预测的结果相加,得到最终功率预测。
0017与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
0018本发明提供的海上风电功率预测管理系统,包括主服务器、风电功率预测子服务器、风电场监控模块、大尺度数据天气预报模块和交互终端;所述主服务器包括风场数据分析子服务器、降尺度集群子服务器和关系数据库;所述主服务器与各风场之间设置有独立的接口,所述风场数据分析子服务器和所述关系数据库通过通讯接口进行数据交换;所述关系数据库与所述交互终端进行通讯,进行风电功率的实时预测和展示;所述风场数据分析子服务器与所述风电功率预测子服务器通信连接,所述风场数据分析子服务器用于为所述风电功率预测子服务器提供风电功率预测所需要的风场数据;所述降尺度集群子服务器与所述风电功率预测子服务器通信连接,所述降尺度集群子服务器为所述风电功率预测子服务器提供风电功率预测所需要的环境数据;风电场监控模块用于获得海上风力发电机组的机组数据,所述大尺度数据天气预报模块用于获得风速、温度、风向、大气稳定度和尾流效应数据。
本发明能够为海上风电功率预测提供天气变化依据。
附图说明0019为了更清楚地说明本发明的技术方案,下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
0020图1是本发明某一实施例提供的海上风电功率预测管理系统的结构示意图;0021图2是本发明某一实施例提供的计算机终端设备的结构示意图。
具体实施方式0022下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。
基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
说明书2/13页4CN114552570A40023应当理解,文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述,不作为对步骤执行先后顺序的限定。
0024应当理解,在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。
如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
0025术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
0026术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并且包括这些组合。
0027本实施例以ESX/ESXi虚拟化技术为例,资源虚拟化层次结构包括:
在硬件之上,首先部署ESX/ESXi(服务器资源池化的一种),将物理机器的各种资源(CPU、内存、外存、网络等)进行资源池化,在此基础上,能够实现快速产生出多个操作系统不同的虚拟机,并在各个虚拟机上部署不同的业务应用系统,以达到资源集约化的目标。
0028请参阅图1,图1是本发明某一实施例提供的海上风电功率预测管理系统的结构示意图。
在本实施例中,海上风电功率预测管理系统,包括主服务器10、风电功率预测子服务器50、风电场监控模块60、大尺度数据天气预报模块70和交互终端80;主服务器10包括风场数据分析子服务器20、降尺度集群子服务器30和关系数据库40;0029所述主服务器10与各风场之间设置有独立的接口,所述风场数据分析子服务器20和所述关系数据库40通过通讯接口进行数据交换;所述关系数据库40与所述交互终端80进行通讯,进行风电功率的实时预测和展示;0030所述风场数据分析子服务器20与所述风电功率预测子服务器50通信连接,所述风场数据分析子服务器20用于为所述风电功率预测子服务器50提供风电功率预测所需要的风场数据;0031所述降尺度集群子服务器30与所述风电功率预测子服务器50通信连接,所述降尺度集群子服务器30为所述风电功率预测子服务器50提供风电功率预测所需要的环境数据;0032风电场监控模块60用于获得海上风力发电机组的机组数据,所述大尺度数据天气预报模块70用于获得风速、温度、风向、大气稳定度和尾流效应数据。
0033在本实施例中,主服务器为可以理解为整合管理所有其他子服务器数据的CPU,关系数据库即一种能够实时快速调取数据信息地数据存储模块,风电功率预测子服务器能够用于获取环境数据等信息。
0034在某一实施例中,通过服务器资源池化技术,虚拟出所述海上风电功率预测管理系统需要的服务器、存储和网络资源。
主服务器10与各个风场之间具有独立的接口,其上布置风场数据分析子服务器20、降尺度集群子服务器30、关系数据库40、风电功率预测子服务器50以及交互终端80,其中所述风场数据分析子服务器20以及关系数据库40通过通讯接口进行数据交换和分析,所述关系数据库40与所述交互终端80进行通讯,进行风电功率的实时预测和展示;所述风场数据分析子服务器20与所述风电功率预测子服务器50通信连接并为所述风电功率预测子服务器50提供最终风电功率预测所需要的风场数据,所述降尺度集群子服务器30与分析子服务器与所述风电功率预测子服务器50通信连接并为所述风电功率预测子服务器50提供最终风电功率预测所需要的环境数据;其中风电功率预测子服务器说明书3/13页5CN114552570A550实施基于改进主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)的超短期海上WPP算法;数据源子系统,包括各风电场监控模块60或关口堤电表以及大尺度数据天气预报模块70,所述各风电场监控模块60或关口堤电表用于获得多台海上风力发电机组的数据,所述大尺度数据天气预报模块70用于获得风速、温度、风向、大气稳定度以及尾流效应数据。
0035在某一实施例中,所述风电功率预测子服务器50包括与若干个与不同风场分别对应风场CPU,根据风场规模的不同分配对应风场CPU的内存。
0036在某一实施例中,海上风电功率预测管理系统,还包括气象桅杆模块,用于测量海上风电场的风电数据并发送给所述主服务器10。
0037在某一实施例中,海上风电功率预测管理系统,还包括组态模块,用于控制所述交互终端80上模板绘图、遥测量、遥信量、遥脉量的展示。
0038在某一实施例中,所述交互终端80采用基于B/S的封测装置展示界面。
0039在某一实施例中,海上风电功率预测管理系统,还包括安全防护模块,所述安全防护模块包括预设扫描端口和实时扫描端口,用于对海上风电功率预测管理系统的虚拟机进行安全管理和实时监控。
0040在某一实施例中,海上风电功率预测管理系统,还包括集控管理模块,所述集控管理模块用于对海上风电功率预测管理系统进行日常运维管理、风场增减管理控制、风场故障处理和风场配置管理。
0041在本发明实施例中,海上风电功率预测管理系统,还包括分布式总线系统,建立在最新中间件技术、对已有实时中间件实现的充分理解和适应于电力自动化领域的专业化、合理化改造之上,是专门应用于新能源电力自动化领域的通用、稳定、高性能的网络服务管理平台;由网络通信中间件提供通用的基于组件的网络管理功能,包括分布式组件管理、访问请求代理及通信总线功能;将具体的电力应用实现为一个或多个用于完成海上风电功率预测管理功能的服务组件,所述服务组件可运行在系统网络中任意主机节点之上,所有服务组件的协同工作构成了完整、可靠的SCADA系统。
0042在运行中,当系统的软、硬件环境或用户功能需求发生变化时,用户能够方便地通过组件的重构或少量组件的修改、升级来适应新的需求变化,保证了系统的可维护性。
0043实时数据库系统,建立在高效内存管理及索引机制之上,是面向对象的、分布式、大容量、高性能、开放的实时关系数据库40管理系统。
通过采用定时器、内存池、共享内存等技术保证数据库的实时响应能力,通过采用改进的Hash算法,保证数据库的快速查询能力。
满足了SCADA系统以及国能日新新能源业务实时数据的实时性、一致性、可预见性及大吞吐量要求。
0044海上风电功率预测综合管理平台的实时数据库管理子系统的开放性主要体现在两个方面:
一是实时库数据结构支持完全的用户自定义,如支持CIM建模,也支持非CIM建模;二是实时数据库管理系统对数据访问客户方既提供动态绑定接口、也提供基于CIS规范的静态绑定接口、还提供了对SQL语言及ODBC规范的全面支持。
0045实时数据库管理子系统是完全向应用层开放的,库模式、库个数、库大小、表个数、表大小、表结构的定义全部支持用户化配置。
支持运行中的动态创建表、动态增加域、动态增减记录。
支持一对多、多对一关联数据建模,及关联数据的快速查询。
为了适应电力系统故障数据管理、动态相量数据管理的需要,实时数据库管理系统还支持二维数据域的配置说明书4/13页6CN114552570A6及存在。
实时数据库管理系统向外提供快速的基于结构的静态数据绑定、API查询、及灵活的动态数据后期绑定、API查询。
向外提供基于ISO/IEC9075:
1999子集的标准SQL语言查询。
向外提供基于查询/回答的问答方式数据查询服务、及基于出版/订购的流方式数据查询服务。
0046前置系统包括:
a)前置系统结构,前置系统是各类实时数据进入海上风电海量数据接入及监控平台的接口,主要包含前置采集系统和前置转发系统。
前置系统通过与远方装置的通讯实现对电力装置实时运行信息的采集,将收集的实时数据提供给应用服务,并按照应用服务下达的指令实现对电力装置的遥控、遥调等控制功能。
前置系统采用分层的设计方式,依次为设备层、框架层、规约解释层、数据处理层。
其中,框架层是前置系统的核心,在框架层实现了前置系统的通道监视、通道启停、通道冗余、通道管理等方式,框架层除通道冗余外还实现了前置节点冗余的功能,保证了数据的可靠性和稳定性。
数据处理层主要实现了对遥测量的量程转换、系数转换、有效性检查、平滑处理,对遥信量的极值处理等功能。
b)支持多种设备,设备层主要屏蔽了各种不同的通讯介质,对框架提供统一的数据读、写接口。
设计设备层分离了通讯规约和通讯介质,极大的方便了新规约的扩展、定制。
c)支持多种规约,在前置系统中,通讯规约是种类最繁杂而且变化最多的。
前置系统在规约解释层主要处理了各种不同规约的,通过抽象出不同规约的公共接口、数据存取方式,极大的方便了新规约的扩展、定制。
0047前置系统支持标准工业modbus规约、电力标准101、103、104规约,自定义的分布式云规约等协议,且支持定制规约的开发,规约开发只需关注规约层的问题,对通讯框架、设备层无影响。
0048数据接入和监控系统,其功能包括:
a)数据处理功能,可处理遥信、遥测、遥脉、SOE数据刷新。
可处理遥测量的线性变化、单位变化等,可处理遥信量的极性变化,数据支持质量码,支持人工置数操作。
b)报警功能,支持多种报警,如遥信变位报警、遥测超限报警,系统启动、退出事件,通道通断事件等。
c)控制功能,支持遥控遥调操作,并支持闭锁检查。
d)计算功能,支持用户自定义公式,对实时数据进行数学运算。
公式定义支持常用的最大值、最小值、平均值等常用的数学函数。
0049灵活方便的组态系统,支持模板绘图,支持曲线、风玫瑰图等功能。
支持遥测量、遥信量、遥脉量的展示,支持遥控、遥调命令。
0050历史存储与统计系统的功能包括:
a)历史存储:
支持遥测量、遥信量、遥脉量的周期存储;存储周期默认5分钟,存储周期用户可自由修改,最小存储周期1秒钟;支持报警和事件的历史存储。
b)历史统计:
支持按日、周、月、季度、年的自动统计功能;支持用户自定义时间段的统计。
0051系统性能指标:
支持采集量3秒内刷新,控制量3秒内执行;最多支持100W数据点(现在支持50W点,后期支持百万点)。
0052海上风电功率预测的方法采用协方差组合预测法,等权平均组合预测法中,各种模型对预测结果的影响和贡献是相同的。
而事实上,各种预测模型的精度是各不相同的,有的模型预测精度明显高于其它模型,简单的等权平均组合法会降低这些模型在组合预测模型中应起的作用。
因此,取非等权的组合预测法往往可以取得更好的效果。
协方差组合预测法就是一种不等权的组合预测法。
说明书5/13页7CN114552570A70053作为优选的实施方式,所述风电功率预测子服务器50包括与多个风场。
分别对应的多个风场CPU,根据风场规模分配每个所述风场CPU的内存,如风场1的发电功率为50MW,因此分配的内存共为2GB的4个CPU,风场2的发电功率为100MW,因此分配的内存工位6GB的8个CPU,风场N的发电功率为2625MW,因此分配的存储工位10.5GB的21个CPU。
0054作为优选的实施方式,所述交互终端80采用基于B/S的封测系统展示界面,与当前时刻运行的多个风场实时通讯。
0055作为优选的实施方式,建设在雾计算平台之上的海上风电功率预测综合管理平台,能够实现无限扩展。
当用户数据增加时,无需更改应用架构,仅需要简单增加硬件设备数量,就可以支撑应用规模的增长。
不管用户多少,都能像单用户一样方便地进行实时应用修改,最终用户首先通过负载均衡层,再被分配到不同地实例上,通过多个实例分担大量用户访问,从而让应用实现无限地水平扩展。
在雾计算平台之上,海上风电功率预测综合管理平台的扩展极为迅速,为分钟级。
0056作为优选的实施方式,所述海上风电功率预测综合管理平台还包括统一安全防护子系统,所述统一安全防护子系统基于服务器资源池化实施,而不仅只是针对某一台虚拟机,这样做能够更好地解决虚拟机与虚拟机之间的安全问题,同时能够统一应对外界网络环境对于运行在服务器资源池化平台上的所有风电功率预测系统相关虚拟机的安全问题。
所述统一安全防护子系统包括:
预设扫描端口、实时扫描端口,通信分组过滤、清除和修复、状态监控、可以基于服务器资源池化的统一安全解决方案实现每台风测系统虚拟机的安全管理和实时监控。
0057作为优选的实施方式,还包括集控端从工程实施到上线服务的管理子模块,用于海上风电功率预测综合管理平台在雾计算平台上的管理维护,包括:
日常运维管理(保证各个风场风测服务7*24h运行);新风场加入管理控制(由工程人员参与);风场故障处理(由日常运维人员或研发人员参与);风场节假日配置管理(由日常运维人员负责)。
0058所具有的优势包括:
工程人员、研发人员和风场现场运维人员角色职责合理划分;雾计算平台之上的综合管理平台能够实现7*24h的管理维护;雾计算平台之上的日常运维人员能够随时得到研发人员的技术支持,以解决更复杂的问题;集中在雾计算平台之上的所有历史数据能够提供给研发人员进行深入数据挖掘,持续优化系统。
0059海上风电场大气运动较为迅速,不仅限于风速、风向、海浪高度的变化导致海平面粗糙程度不同,风电机尾流的产生、传播和消散,这些过程不同程度地对短期海上风电功率预测(几小时到几天)造成影响。
显然,使用物理方法预测风电功率,随风条件(风速、湍流强度等)变化,风功率曲线也会随之改变,可预测性较低,且占用较大地计算资源,统计方法则利用风电场的大量历史数据建立风速、温度等气象变量与风电场单位时间发电量之间的非线性关系,由测量数据预测将来某一时刻的风电输出功率,计算复杂度较小。
常用的统计方法包括:
基于支持向量机的支持向量回归(supportvectorregression,SVR)模型,轻量级梯度提升机LightGBM(lightgradientboostingmachine),高斯过程(Gaussianprocess,GP)等。
还可以使用循环神经网络(Recurrentnemralnetwork,RNN)预测短期风速,较前馈神经网络(feedforwardneuralnetwork,FNN)预测精度更高。
但单一神经网络的训练机制无法精准学习风信号的行为,因此需要关注算法的优化和改进。
此外,还可以基于克隆选择算法(clonalselectionalgorithm,CSA)实施随机搜索技术,用于训练小波神说明书6/13页8CN114552570A8经网络(waveletneuralnetwork,WNN)提
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- 一种 海上 电功率 预测 管理 系统