的3个风电场负荷率的概率统计见图12。内蒙古电网风电月平均负荷率曲线见图13。从图11~13也可以发现:内蒙古地区风的季节性很强,因此风电负荷率季节差异较大。风电在春、秋、冬3季的负荷率相对较高,而夏季7、8月份负荷率最低。内蒙古地区供热期是每年10月到次年4月,期间供热的火电机组调峰能力下降与风电的高负荷率必然发生矛盾。薆薅4.3功率预测及分析罿通过对风电功率变动和负荷特性进行分析,可以发现:风电有功功率的日波动很大,因此需要建立有效的风电功率预测系统。风电功率预测系统的核心是精确的数值天气预报,但完成这项工作需要气象部门的大力配合。根据欧洲的经验,建立有效的数值天气预报需要一个较长的实践过程。以德国为例,德国从1993年开始开展风电功率预测系统的开发,直至2004年才达到实用化要求,其预报的准确率可达80%~85%。内蒙古电力调度通信中心于2009年与气象部门合作开展数值天气预报的研究工作,是国内第一家能够提供风电功率预测所需的数值天气预报的单位。当然,数值天气预报在有些时段会出现趋势上的误差,因此完全依靠预测安排运行方式可能出现严重问题。蚈2010年1月20日—1月27日168h的华电辉腾锡勒风电场预测风速与实际平均风速对比见图14。2010年1月10日—1月17日168h的京能辉腾锡勒风电场预测风速与实际平均风速对比见图15。内蒙古电网8个风电场的预测风速见图16。通过比较预羇测与实际结果可知,把风电运行的基础完全建立在风电短期功率预测的基础上还不是很现实的,需要根据更多的信息,实现大规模风电的有效运行。目前,内蒙古电力调度通信中心还建立了基于未来24h全区风力变化信息,可动态实现不同风区的风电场未来24h风速预测,从而为风电运行提供有效支持。肂羂综上分析,可以得出如下结论:螈1)风电功率的季节性非常强,冷空气活动期间风电出力较大,发电出力在装机容量的40%~70%
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