如何分析和解决功率预测系统精度问题

影响光伏功率预测精度的因素分析_国能日新
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影响光伏功率预测精度的因素分析
&&来源:国能日新
国家电网针对相关规定:
光伏实际出力与短期96点预测值偏差应小于预测值的10%;偏差在10%至20%之间,按积分电量1分/万千瓦时考核;偏差超过20%,按积分电量3分/万千瓦时考核。
光伏电站短期、超短期功率预测上传率应大于99%,若未达标,每降低1%按全场容量&6分/10万千瓦考核。
可以看出国家对光伏发电发展的关注及发展势头,当光伏发电在电网中占有一定比例时,如何在保障电网安全稳定运行的条件下尽可能多接纳光伏发电已引起国家电网的高度重视。
那么影响精度的因素有哪些?
1、气象数据源
2、电站系统数据
3、电站系统运行状态
4、多元化数据建模
5、优秀的电站管理
6、完善的售后服务
北京国能日新系统控制技术有限公司自主研发的以高精度数值气象预报为基础,搭建完备数据库,在采用人工神经网络模型其基础上,加入卡尔曼滤波算法、小波分析、遗传算法、蚁群算法、概率统计等技术手段,以完成高精度功率预测建模。
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对风电功率预测系统中预测精度的讨论
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风电功率预测误差分析及预测误差评价方法
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影响光伏功率预测精度的因素分析
国家电网针对精度相关规定:
光伏实际出力与短期96点预测值偏差应小于预测值的10%;偏差在10%至20%之间,按积分电量1分/万千瓦时考核;偏差超过20%,按积分电量3分/万千瓦时考核。
光伏电站短期、超短期功率预测上传率应大于99%,若未达标,每降低1%按全场容量&6分/10万千瓦考核。
可以看出国家对光伏发电发展的关注及发展势头,当光伏发电在电网中占有一定比例时,如何在保障电网安全稳定运行的条件下尽可能多接纳光伏发电已引起国家电网的高度重视。
那么影响精度的因素有哪些?
1、气象数据源
2、电站系统数据
3、电站系统运行状态
4、多元化数据建模
5、优秀的电站管理
6、完善的售后服务
北京国能日新系统控制技术有限公司自主研发的光功率预测系统以高精度数值气象预报为基础,搭建完备数据库,在采用人工神经网络模型其基础上,加入卡尔曼滤波算法、小波分析、遗传算法、蚁群算法、概率统计等技术手段,以完成高精度功率预测建模。
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(2)分布式综合管理平台
(3)光伏电站/风电场功率预测系统
(4)光伏电站/风电场自动发电控制、自动电压控制系统(AGC&AVC系统)
(5)光伏电站/风电场评估产品(光伏发电效率评估、风机240验收、风电机组功率特性曲线评估、风机出质保验收、前期风/光资源评估)
(6)光伏电站/风电场故障诊断系统
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(8)调度指挥中心整体解决方案
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