level 3
那些年007abcd
楼主
风电场功率预测与规划
可再生能源的开发和利用可以有效保护生态环境、保证能源安全。风能是目前最成熟、最具开发规模和商业化发展前景的可再生能源之一。我国自1986年在山东建立了第一座并网型风力发电场后，风力发电开始逐步发展。2004年后，我国的风电进入了快速发展期，在甘肃酒泉、苏沪沿海和内蒙古等地建设了千万kW级风电基地。
对于没有风电资源的电力系统来说，电网会根据日负荷曲线制定运行计划，以满足次日的电力需求。但是对于风电富有地区的电力系统来说，由于风电具有很大的随机性、间歇性和不可控性，同时在实际运行中还常常具有反调峰特性（即负荷大时风电出力小，负荷小时风电出力反而大），这给电网调度，维持发电、输电、用电之间的功率平衡以及电力市场管理带来了极大的压力。要解决大规模风电对电网功率平衡所带来的这种挑战，目前可以做的工作之一就是对风电场的输出功率进行预测，以便将风电功率合理的纳入电网的调度计划中。
风电场输出功率可以建立物理、数学等方法进行预测，也可以组合多种方法进行预测，提高预测结果的精度是风电功率预测永远追求的目标之一。
附件1.1的数据是来自我国某风电场中的五个风机近年某一天（24小时）内每隔15分钟采集一次所得到的真实数据，附件1.2是紧随这一天后的4小时内的采集的真实数据。附件2的数据是来自我国某风电场中的五个风机近年从10月1号00:00到10月29号23:00每隔15分钟采集一次所得到的真实数据。
这些数据包括五个风机（视为一组）的总风电功率值、风机所在位置的温度、风速、风向、湿度、气压等气象数据。
请完成以下问题：
1. 利用附件1.1中的数据建立风电功率的超短期预测模型，即你可以根据建模所采用的方法自行选择附件1.1中的各类数据建立模型，要求能够预测未来4小时内的风电功率，给出你们的具体预测结果，并将预测结果与附件1.2中的实际功率比较。
2. 利用附件2中的数据建立短期风电功率预测模型，具体要求是模型能够预测未来48小时内的风电功率，时间间隔为15分钟，给出你们的预测结果和误差分析。
3. 在进行风电入网规划时，需要将一个风电场所产出的总风电功率看作整体进行调度，所以还需要在每组风电功率预测的基础上，预测风电场全区的风电总功率，因此风电场的选址和规划对于稳定的风电功率产出尤为重要。请根据我国风力资源、地理环境等信息（可通过网络资源查找相关信息），确定出一个你认为可以建立风电场的地区（也可以是已经建有风电场的地区），并规划该地区的风电机组位置、规模等，使所建的风电场能产出最大的风电总功率，给出你的具体结果。
附件数据符号说明：附件数据中的符号含义如下：
Power:风电功率值
T：温度
WS：风速（分别有5个风机）
DIRECTIO:风向（分别有5个风机）
MOMF：动量通量
CLC：云量
SENF：感热
LATF，潜热
SWR：短波辐射
LWR：长波辐射
PS：地面气压
PRT：总降水
PRL：大尺度降水
PRC：对流降水
T2M：2m湿度
RH2M，2m相对湿度
2015年05月01日 17点05分
1
可再生能源的开发和利用可以有效保护生态环境、保证能源安全。风能是目前最成熟、最具开发规模和商业化发展前景的可再生能源之一。我国自1986年在山东建立了第一座并网型风力发电场后，风力发电开始逐步发展。2004年后，我国的风电进入了快速发展期，在甘肃酒泉、苏沪沿海和内蒙古等地建设了千万kW级风电基地。
对于没有风电资源的电力系统来说，电网会根据日负荷曲线制定运行计划，以满足次日的电力需求。但是对于风电富有地区的电力系统来说，由于风电具有很大的随机性、间歇性和不可控性，同时在实际运行中还常常具有反调峰特性（即负荷大时风电出力小，负荷小时风电出力反而大），这给电网调度，维持发电、输电、用电之间的功率平衡以及电力市场管理带来了极大的压力。要解决大规模风电对电网功率平衡所带来的这种挑战，目前可以做的工作之一就是对风电场的输出功率进行预测，以便将风电功率合理的纳入电网的调度计划中。
风电场输出功率可以建立物理、数学等方法进行预测，也可以组合多种方法进行预测，提高预测结果的精度是风电功率预测永远追求的目标之一。
附件1.1的数据是来自我国某风电场中的五个风机近年某一天（24小时）内每隔15分钟采集一次所得到的真实数据，附件1.2是紧随这一天后的4小时内的采集的真实数据。附件2的数据是来自我国某风电场中的五个风机近年从10月1号00:00到10月29号23:00每隔15分钟采集一次所得到的真实数据。
这些数据包括五个风机（视为一组）的总风电功率值、风机所在位置的温度、风速、风向、湿度、气压等气象数据。
请完成以下问题：
1. 利用附件1.1中的数据建立风电功率的超短期预测模型，即你可以根据建模所采用的方法自行选择附件1.1中的各类数据建立模型，要求能够预测未来4小时内的风电功率，给出你们的具体预测结果，并将预测结果与附件1.2中的实际功率比较。
2. 利用附件2中的数据建立短期风电功率预测模型，具体要求是模型能够预测未来48小时内的风电功率，时间间隔为15分钟，给出你们的预测结果和误差分析。
3. 在进行风电入网规划时，需要将一个风电场所产出的总风电功率看作整体进行调度，所以还需要在每组风电功率预测的基础上，预测风电场全区的风电总功率，因此风电场的选址和规划对于稳定的风电功率产出尤为重要。请根据我国风力资源、地理环境等信息（可通过网络资源查找相关信息），确定出一个你认为可以建立风电场的地区（也可以是已经建有风电场的地区），并规划该地区的风电机组位置、规模等，使所建的风电场能产出最大的风电总功率，给出你的具体结果。
附件数据符号说明：附件数据中的符号含义如下：
Power:风电功率值
T：温度
WS：风速（分别有5个风机）
DIRECTIO:风向（分别有5个风机）
MOMF：动量通量
CLC：云量
SENF：感热
LATF，潜热
SWR：短波辐射
LWR：长波辐射
PS：地面气压
PRT：总降水
PRL：大尺度降水
PRC：对流降水
T2M：2m湿度
RH2M，2m相对湿度
