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運(yùn)達(dá)風(fēng)電陳廣宇:測量相關(guān)預(yù)測方法的不確定度研究

2021-10-25 來源:能見 瀏覽數(shù):642

19日下午召開的風(fēng)資源精細(xì)化評估論壇上,浙江運(yùn)達(dá)風(fēng)電股份有限公司創(chuàng)新研究院高級工程師陳廣宇發(fā)表了題為《測量相關(guān)預(yù)測方法的不確定度研究》的主題演講。

  2021年10月17日-20日,2021北京國際風(fēng)能大會(huì)暨展覽會(huì)(CWP 2021)在北京新國展隆重召開。作為全球風(fēng)電行業(yè)年度最大的盛會(huì)之一,這場由百余名演講嘉賓和數(shù)千名國內(nèi)外參會(huì)代表共同參與的風(fēng)能盛會(huì),再次登陸北京。
  
  本屆大會(huì)以“碳中和——風(fēng)電發(fā)展的新機(jī)遇”為主題,歷時(shí)四天,包括開幕式、主旨發(fā)言、高峰對話、創(chuàng)新劇場以及關(guān)于“國際成熟風(fēng)電市場發(fā)展動(dòng)態(tài)及投資機(jī)會(huì)”“國際新興風(fēng)電市場發(fā)展動(dòng)態(tài)及投資機(jī)會(huì)”“風(fēng)電設(shè)備智能運(yùn)維論壇”“碳達(dá)峰碳中和加速能源轉(zhuǎn)型”等不同主題的15個(gè)分論壇。能見App全程直播本次大會(huì)。
  
  在19日下午召開的風(fēng)資源精細(xì)化評估論壇上,浙江運(yùn)達(dá)風(fēng)電股份有限公司創(chuàng)新研究院高級工程師陳廣宇發(fā)表了題為《測量相關(guān)預(yù)測方法的不確定度研究》的主題演講。
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  以下為演講實(shí)錄:
  
  陳廣宇:各位領(lǐng)導(dǎo)、各位同仁大家下午好,我是來自浙江運(yùn)達(dá)風(fēng)電創(chuàng)研院陳廣宇,我今天分享主題是“測量相關(guān)預(yù)測方法的不確定度研究”。
  
  首先,為什么要做測量相關(guān)預(yù)測方法的不確定度研究,主要因?yàn)殚_發(fā)或者風(fēng)資源評估實(shí)踐中,發(fā)現(xiàn)有些規(guī)模小,周期短的項(xiàng)目,往往沒有完整的測控?cái)?shù)據(jù)支持,給風(fēng)資源評估帶來很大的難題。現(xiàn)在業(yè)內(nèi)解決方案主要是利用短期測風(fēng)+長期數(shù)據(jù)插補(bǔ)的方法。測量相關(guān)預(yù)測方法是在空間相關(guān)性原理基礎(chǔ)上,利用目標(biāo)站點(diǎn)短期測風(fēng)數(shù)據(jù)以及長期參考數(shù)據(jù)建立模型。我們研究對象聚焦到6種常用的MCP方法,分別是LLS、VS、WBL、VR、BSR、SS。
  
  研究方法,分別截取了史冊完整年測風(fēng)塔風(fēng)速向前的1到11個(gè)數(shù)據(jù),結(jié)合中尺度數(shù)據(jù),利用MCP方法進(jìn)行預(yù)測,將截取數(shù)據(jù)補(bǔ)全到12個(gè)月,再與史冊的完整一年數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,對于MCP方法一個(gè)影響,還套用WD147-2500機(jī)型功率曲線進(jìn)行發(fā)電量對比。我們用了相對偏差的概念,就是下面這兩個(gè)公式。
  
  數(shù)據(jù)方面選取了河北、河南、山東、江蘇、安徽等分散式比較集中的省份,統(tǒng)計(jì)了全國485個(gè)測風(fēng)塔數(shù)據(jù)樣本,這些樣本對應(yīng)區(qū)域內(nèi)中尺度在分析數(shù)據(jù),測風(fēng)塔數(shù)據(jù)選用是一年,準(zhǔn)確率95%以上,中尺度數(shù)據(jù)選用Merra2的再分析資料。根據(jù)相關(guān)系數(shù)大小,將這些數(shù)據(jù)分為三檔,相關(guān)系數(shù)0到0.5不相關(guān)或者弱相關(guān),0.5到0.7弱相關(guān),0.7到1為強(qiáng)相關(guān),低于0.5的是異常的,分析的時(shí)候我們會(huì)把異常數(shù)據(jù)剔掉。
  
  看一下研究結(jié)果,這是誤差的散點(diǎn),橫坐標(biāo)是同步時(shí)長,1到11個(gè)月,縱坐標(biāo)是誤差,我們用百分比的誤差。黑色點(diǎn)是485個(gè)數(shù)據(jù)的一個(gè)誤差散點(diǎn),紅色線是這些散點(diǎn)誤差一個(gè)平均值誤差,藍(lán)點(diǎn)是平均誤差,一個(gè)帶符號,一個(gè)不帶符號。
  
  從這個(gè)圖看出來他們基本呈零度上下對稱的,可以更具體去把這些數(shù)據(jù)提取出來,我們看一下這個(gè)圖,這是表格,是我們計(jì)算了4個(gè)參數(shù),第一個(gè)是它的平均值誤差,第二是它的平均誤差一個(gè)誤差標(biāo)準(zhǔn)差。第三是平均值誤差一介差分,第四是二介差分。
  
  可以得到四條結(jié)論,各方法的平均值誤差小于5.8%的,當(dāng)同步時(shí)長大于等于7個(gè)月時(shí)間,各個(gè)方面誤差趨于一致,小于1.6%,如果測風(fēng)數(shù)據(jù)大于7個(gè)月,用什么方法去插補(bǔ)意義差不多,沒有必要挑了。VS和LLS和BSR方法在平均風(fēng)速還原上差不多的,三者差異不是很大。他們隨著同步時(shí)長增加而減少的,增加時(shí)長可以明顯減少誤差的,第四通過分析平均值誤差的二介差分得到的,當(dāng)同步時(shí)長在三個(gè)月時(shí)間,它誤差減少的速度開始變慢了,帶來收益開始減少,這就是給我們客戶推薦一些組合測風(fēng)的時(shí)候,我們建議他測三個(gè)月,這是它的一個(gè)根據(jù),為什么測三個(gè)月是比較好的。
  
  把三個(gè)月數(shù)據(jù)提取出來做了一個(gè)誤差的平均風(fēng)速圖,對它進(jìn)行擬合,可以看到這些數(shù)據(jù)它基本上服從平均值是0的正態(tài)分布,擬合數(shù)據(jù)之間相關(guān)系數(shù)大于0.95的,我們可以利用這6種MCP方法不確定度用標(biāo)準(zhǔn)差來進(jìn)行表征,平均差是0的,當(dāng)平均時(shí)長為3個(gè)月,偏差最小的VS方法不確定度是3.68%,偏差最大的不確定度為4.51%。這是一個(gè)關(guān)于相關(guān)系數(shù)一個(gè)分析,在我們做一些業(yè)務(wù)的時(shí)候,工程師苦惱對于不同地形,不同相關(guān)系數(shù)條件下,用哪個(gè)方法最好,我們進(jìn)行了6種方法在不同相關(guān)系數(shù)條件下誤差的對比。
  
  淺色圖是相差系數(shù)在0.5到0.7,黑色圖是強(qiáng)相關(guān),0.7到0.1之間,我們同樣可以得到三個(gè)結(jié)論,首先測風(fēng)數(shù)據(jù)和相關(guān)系數(shù)越好,平均值誤差越小的,這是顯而易見的,其中VS方法在相關(guān)系數(shù)較差時(shí)誤差最小,而且它在不同相關(guān)系數(shù)之間,它的偏差是比較小的,它對相關(guān)性不是很敏感的,更適用于相關(guān)條件下的插補(bǔ),當(dāng)相關(guān)系數(shù)大的時(shí)候,各個(gè)算法之間差異是比較小的它性能是差不多的,其中VS和BS2方法,平均值誤差是最小的,在相關(guān)性較好情況下,這兩種方法它可以帶來我們更好的結(jié)果。
  
  同樣的分析方法分析了年發(fā)電量,這個(gè)圖跟剛才的圖差不多,仔細(xì)看會(huì)發(fā)現(xiàn),VS和LLS在同步時(shí)長小于6個(gè)月是明顯小于6的,這樣的方法對發(fā)電量進(jìn)行一個(gè)低估,同樣進(jìn)行數(shù)據(jù)提取,我們分析4套結(jié)論,首先是WBL、VR、BSR、SS方法在同步時(shí)長年發(fā)電量表現(xiàn)要明顯好于VS和LLS方法,BSR方法它誤差在年發(fā)電量方面同樣很小的,它對于平均風(fēng)速也是很好的,它可以兼顧平均風(fēng)速和年發(fā)電量。剩下兩條結(jié)論和剛才是一樣的。
  
  關(guān)于剛才研究的進(jìn)行了一點(diǎn)思考,在一個(gè)風(fēng)速分布大概是一個(gè)尺度參數(shù)A和形狀參數(shù)K決定的,剛才我們提到對于風(fēng)速預(yù)測更好的方法,它其實(shí)表征是這個(gè)尺度參數(shù)A,對發(fā)電量預(yù)測更好的方法表征的是形狀參數(shù)K,所以發(fā)電量最終是由A、K決定的,我們使用要兼顧風(fēng)速和發(fā)電量,簡單方法把我們風(fēng)速預(yù)測更好的方法和發(fā)電量預(yù)測更好的方法進(jìn)行一個(gè)結(jié)合。    
  
  我們還進(jìn)行了一個(gè)驗(yàn)證,左邊三個(gè)方法是對于平均風(fēng)速預(yù)測更好的MCP方法,右邊三組對于發(fā)電量預(yù)測更好的MCP方法,我們有9種組合,預(yù)測了它的誤差和變化,它對發(fā)電量計(jì)算偏差較為一致,基本上看不出有很大差別,差別比較小的,但是它和對于發(fā)電量預(yù)測最好的WBL方法相比是較大提升的,雖然差別不大,可以挑出來最好的組合,VS+WBL方法組合,它的組合可以看到平均值誤差4.47,比任何他們兩個(gè)單獨(dú)的平均值誤差都要小很多的。
  
  這邊針對10個(gè)項(xiàng)目開展了一個(gè)實(shí)際的風(fēng)資源評估,分別利用VS+WBL方法和SLL方法進(jìn)行一個(gè)評估,最后根據(jù)評估結(jié)果中平均風(fēng)速、和滿發(fā)數(shù)進(jìn)行了一個(gè)對比,分別分別差異,這邊差異是比較明顯的,在平均風(fēng)速上兩個(gè)性能差不多的,但是它在發(fā)電量上面非常明顯的,紅線是組合方法,黑線是單獨(dú)的,VS方法和WBL方法這個(gè)組合有很大改善的,平均偏差分別是6.01和3.52%,這個(gè)方法簡單減少50%的誤差。
  
  這個(gè)方法有點(diǎn)簡單,它的結(jié)果比較好的,缺點(diǎn)就是系數(shù)作用于整個(gè)時(shí)間序列,它在一定程度上改變實(shí)測數(shù)據(jù),可能會(huì)引起一些不必要的事情,我們后續(xù)可能還會(huì)進(jìn)行一些優(yōu)化。我的報(bào)告到此為止,謝謝各位聆聽。
  
  (根據(jù)速記整理,未經(jīng)本人審核)

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