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為風電場提供更準確的發電功率預測
為電網調度提供更精準、更安全、更可靠、更便捷的信息
降低考核罰款，為風電場減少不必要的效益損失
降低或消除被電網限電幾率，提高風場發電量，增加企業效益
預測未來天氣，提前規劃檢修維護工作
提高功率預測準確度，隨時掌握發電量變化趨勢，服務風場運維
目前市場上的風電功率預測系統質量參差不齊，針對風電功率預測誤差較大問題，我公司首創基于現場實測數據的MOS系統和基于現場實測數據的資料同化 方法，降低功率預測誤差，優化功率預測系統，使得風場日常運維可以與產能信息相結合，獲得更優的停機維護的時間窗區，降低棄風。
提高功率預測準確度，降低電網考核和限電損失
針對風電功率預測不準，電網調度困難問題，各地電網出臺各種考核辦法，部分電網對風電功率預測誤差較大風電場進行現金考核，以及依據準確度選擇限電風場，由于考核金額較大，給風電場運營增加負擔。
我們始終把增加客戶利益作為產品的研發方向，為客戶提供從小時到周功率預測優化和從月至季度的產能預估，為風電場最大限度減少棄風，降低或消除電網考核以及限電。
圖1：優化服務過程
圖2：優化方案主要組成模塊
前期數據分析
通過對前期風電功率預測系統的數據完整性、風場功率平均值、均方根誤差等進行分析，找出誤差較大原因。某風場功率平均值對比圖如下：
圖3： 風場實際功率與短期預測功率、超短期預測功率對比圖
整個系統的短期預測高估了風場的發電量，超短期預測低估了風場的發電量。綜合分析，調整預測模型參數，降低或消除預測誤差。
氣象模型本地化-降低中尺度模型誤差
根據當地的實際情況選擇氣象模型的最優參數化方案，使得模型能夠最真實的反應當地的氣候條件，減小中尺度模型的預測誤差。
圖4：引入現場實測數據的中尺度模型
MOS模型-降低中尺度模型誤差
全國首創基于現場實測數據的MOS系統，區別于一般的MOS系統，在于其可以實現在線修正，對系統偏差分布特性能夠隨著季節、天氣的變化而變化，以變化的修正系數應對變化中的誤差傾向特征。
圖5： 引入現場實測數據的MOS自動調整模型
資料同化技術-降低中尺度模型誤差
資料同化技術技術是一種將實測數據應用到計算過程的方法，可以顯著改善初始氣象數據的豐富程度，并消除原有大尺度數據對風場局地代表性的不足。只有通過資料同化技術才能讓測風塔的實時數據在改進功率短期預測上發揮作用。
單風機單獨建模
根據具體的情況，對每臺風機進行單獨建模，預測單臺風機的發電狀況，增加功率預測的靈活性和準確性。
圖6： 單風機單獨建模優勢
神經網絡在線訓練和低通濾波
神經網絡在線訓練可以讓最新的風機、氣象數據得到訓練，排除那些時間較長的數據，保證神經網絡適用于當前的氣象條件，保證預測的準確度。低通濾波可以減小數據的波動范圍，降低均方根誤差。
短期預測：提供72小時風電功率預測，時間分辨率為15分鐘。
1、提供檢修時間安排建議
2、提供單風機發電量
3、響應臨時關機及計劃關機的預測曲線自動修正
超短期預測：提供未來5小時風電功率預測，時間分辨率為15分鐘。
1、提供單風機發電量
2、提供破壞性風速警示
3、響應臨時關機的預測曲線自動修正
中期產能預估：提供未來10天風電場發電產能預估，時間分辨率為6小時；以及季度發電量預估，時間分辨率為月。
1、提供大修、例檢時間計劃
2、提供效益預估
3、提供滿分發電量指標，及發電評價
預測結果存儲與上報：配備數據庫系統及相關通訊系統，實現數據的存儲與web方式查看及上報。
1、操作簡單，查看方便
2、全程自動化，定時完成預測及上報
預測誤差降低幅度：優化后的功率預測系統， 均方根誤差（即預測誤差）將會降低4%-8%。
圖7： 優化服務誤差降低幅度
全國首創基于現場數據的MOS系統
全國首創基于現場實測數據的MOS系統，區別于一般的MOS系統，在于其可以實現在線修正，對系統偏差分布特性能夠隨著季節、天氣的變化而變化，以變化的修正系數應對變化中的誤差傾向特征。
全國首創基于風場數據的數值同化方法
目前國內所有功率預測系統所采用的同化技術，只是將氣象站的數據引進計算模式，沒有同化風場數據（只在超短期預測是使用了現場實測數據，氣象模式中沒有使用），缺乏對風場局地氣候特征的描述。本技術將打破這一瓶頸，從根本上克服每日氣象模式計算中的資料代表性問題，較大幅度地提高預測結果。
區域適應性方案
由專業人員，在理論分析和大量數值試驗的基礎上，針對風電場所在位置，給出最佳大氣數值極端方案，從源頭上提高預測質量。 以天氣型客觀分類方法為基礎，運用獨創的相位差校正技術，實現多種天氣背景下的預報質量改進。
精細化數值模擬
以大型計算機集群為計算支持，實現精細化的并行計算，獲取更加接近風場實際的預測結果。
專業分析
通過配備區域預測分析專員，利用大氣科學原理，對預測案例進行分析，實現準對不同天氣型的調整方案，從原理和實踐兩個角度，提高預測水平。
超短期高精度模型技術
超短期功率預測采用公司的專利技術，對4小時內的預報準確率可以達到90%以上，顯著領先于其它同類產品。
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