国外风电功率预测发展现状

　　目前，德国的风电装机容量居世界第三，其 2009 年最新修订的《可再生能源法》规定：包括风电在内的

可再生能源可以无条件就近上网，电网运行商有义务提供技术上的保证。因此，输电网运营商和配电网运营商

负责其各自系统的平衡，并且有义务接纳任何风电场的上网电力，购买所有的风电上网电量。德国电网分为四个控制区，分别由四个输电系统运行商负责风电功率的平衡。为了使平衡风电的成本最小，同时保证四个输电系统运营商之间责任平等，德国法律要求风电在不同区域之间实时交换。为了确保风电上网，日前和超短期风

电功率预测成为了电网调度部门必不可少的支持系统。德国四个输电系统运营商与德国太阳能研究所（ISET）联合开发了一套风电管理系统 WPMS。该系统包括在线监测、日前风电功率预测和超短期预测（15 分钟～ 8 小时）三部分，系统使用德国气象服务机构（DWD）的Lokalmodell 模式作为数值天气预报数据源，采用人工神经元网络计算典型风电场的功率输出，然后利用在线外推模型计算某区域注入到电网的总风电功率。其中，日前预测的时间分辨率为 15 分钟或 1 小时，预测未来0 ～ 48 小时的输出功率，每天更新 2 次。超短期预测的时间分辨率为 15分钟，预测未来 0 ～ 8 小时的输出功率，每小时更新 1 次。德国的四个输电系统运营商以及澳大利亚和意大利的系统运营商都在使用该系统。Previento 是 德 国 OldenBurg 大学开发的一个预测系统，目前由能源和气象系统公司（EMSYS）负责营销。预测方法与 Risø 实验室开发的Prediktor 系统类似，但它主要对一个较大的区域的风电输出功率进行预测，并估计预测的不确定性。系统同样使用德国气象服务机构（DWD）的 Lokalmodell 作为数值天气预报数据源，预测的时间尺度为 48 小时。

　　西班牙风电的发展得益于《电力法》和《皇家法案》。西班牙拥有一个成熟稳定的电力市场，鼓励风电积极参与市场竞争，并为风电提供政府补贴。LocalPred-RegioPred 是西班牙可再生能源中心（CENER）与西班牙能源、环境和技术研究中心（CIEMAT）联合开发的风电功率预测系统，该系统将高分辨率的中尺度气象模式与统计学模型相结合，预测未来 0-48 小时的功率输出。LocalPred 模型主要用于复杂地形风电场的预测，采用 CFD 算法，使用 MM5 中尺度气象模式作为数值天气预报生产模式。MM5 可以预测未来 72 小时所有相关气象要素，空间分辨率为 1km2。RegioPred 在LocalPred 模型单个风电场预测的基础上，预测区域的功率输出。系统还包含超短期预测，通过线形 ARMA模型实现。

　　西 班 牙 Casandra 系 统 是 通 过CASNDRA 项目资助开发的风电功率预测系统，该项目由 Castilla-La大学的 MOMAC 项目组与 Gamesa公司联合承担。MOMAC 成员开发了一个中尺度气象模型，然后利用基于模式输出统计技术的统计降尺度方法（SDM）对中尺度模型预测结果的系统误差进行修正。2002 年 9 月至 2003 年 3 月，Casandra 风电功率预测系统在西班牙的 2 个风电场进行了测试，预测的均方根误差均小于10%。

　　西班牙电力公司（REE）为应对风电的大规模发展，委托马德里卡洛斯三世大学开发了 Sipreόlico 系统。

该系统使用西班牙 HIRLAM 的数值天气预报数据，以及西班牙全国 80%风电机组的 SCADA 系统数据，采用统计模型对风电输出功率进行预测。预测的时间尺度是 48 小时，时间分辨率是 1 小时。该系统目前在西班牙电力公司控制中心运行。

　　美国风电总装机容量位居世界第二，某些风能资源比较丰富的州对风电采取相对完全的电力市场上网定价机制，要求风电场自己进行风能预测以参加日前和小时前市场，或由系统运营商负责整个系统的风电预测，风电场向他支付预测费用。在这一政策驱动下，美国的风电开发企业和研究机构纷纷开展风电功率预测研究。