【大数据与风电】
大数据技术提高 风电功率预测准确度
2009年美国国家大气研究中心(NCAR)开展了风电功率精确准确项目，并于2013年取得技术突破。NCAR收集目标风电场中所有风机的数据，输入以大数据为基础的天气模型，并输出5个风电场出力预测结果，通过历史数据对比，NCAR的计算模型可以确定对每台风机，哪些预测方法是最好的，并设定每种预测方法的权重，最终得到非常准确的预测结果。项目以美国Xcel能源公司所辖地内的风电场为研究对象，每隔几秒钟，所有风电场的每台风机的风速和发电出力数据都将被采集，并汇集到NCAR的超级计算机。超级计算机将采集的数据与气象卫星、各地气象站及其他风电场的数据对比，得到以15分钟为单位，最长可达7天风电出力预测数据。在准确的预测下，电力调度中心可以实时调节每个风电场的出力，以满足负荷的变化，减少了系统备用容量。在没有准确预测时，Xcel能源公司认为风电发电量最多占总发电量的10%，但准确的预测技术提高了风电场的可控性，Xcel能源公司认为风电消纳电量可以提高到30%。
(摘自《2014中国新能源发电分析报告》)
