T-XDHX 0006-2023 风机叶片覆冰预测技术导则

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F20/29 T/XDHX

0006—2023风机叶片覆冰预测技术导则Guideline

wind

turbine

blades

发布

实施 发

布学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载T/XDHX

0006—2023学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载 前言

.................................................................................

II1

...............................................................................

12 规范性引用文件

.....................................................................

13 术语和定义

.........................................................................

14 基本要求

...........................................................................

25 技术要求

...........................................................................

26 功能要求

...........................................................................

3附录

A（资料性） 误差统计指标计算方法.................................................

1参考文献

..............................................................................

2学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载T/XDHX

0006—2023学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载 本文件按照GB/T

1.1-2020《标准化工作导则

第1部分：标准化文件的结构和起草规则》和《湖南省电力行业协会团体标准管理办法（试行）》的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由湖南省电力行业协会提出、解释并归口。司、大唐云南发电有限公司滇中新能源事业部、湖南省电力行业协会。继祥、董燕萍、彭聪。本文件在执行过程中的意见或建议反馈至湖南省电力行业协会秘书处。II学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载T/XDHX

0006—2023学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载1 范围本文件规定了风机叶片覆冰预测基本要求、预测技术和功能要求的内容。本文件适用于风电场、电网调度机构等开展风机叶片覆冰预测工作。2 规范性引用文件文件。NB/T

10205 风电功率预测技术规定3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。风电场

wind

farm他设备组成的发电站。数值天气预报

numerical

weather

prediction出不同气象要素的预报值。覆冰预测 icing

预测物体表面未来的覆冰特征。风机叶片覆冰 wind

blades

icing温度接近或低于0

现象。风机叶片覆冰预测 wind

turbine

blades

icing

的覆冰程度。超短期风机叶片覆冰预测 ultra-short-term

wind

turbine

blades

icing

预测风机叶片未来

到

4

h

的风机叶片覆冰程度，时间分辨率为

。短期风机叶片覆冰预测 short-term

wind

turbine

blades

icing

预测风机叶片次日零时起未来

h

的风机叶片覆冰程度，时间分辨率为

15

。风机叶片覆冰预测模型 wind

blades

prediction

model根据已有数据，运用一定的数学方法，可揭示风电机组叶片未来覆冰程度的数学模型。学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载T/XDHX

0006—2023学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载4 基本要求应根据风电场所处地理位置气候特征、地形地貌和风电场历史数据，采用适当的预测方法构建特定的预测模型进行风机叶片覆冰的预测。超短期风机叶片覆冰预测应每

自动执行一次；预测模型的单次计算时间应不大于

5

min，应至少每

滚动执行一次，具有在线建模和滚动修正能力。5 技术要求预测模型5.1.1 预测模型按照使用的数据分为基于数值天气预报数据的物理模型、基于历史数据的统计模型、以及物理模型和统计模型相结合的组合模型。5.1.2 根据预测时间尺度的不同和实际应用的具体需求，宜采用多种预测方法或组合模型，利用多元数值天气预报数据，形成最优预测策略，输出多组预测结果并生成最终的组合预测模型。5.1.3 风电场运行人员可对预测模型得到的结果进行人工修正或者对多组预测结果进行人工组合，人工修正应设置严格的权限管理。数据采集5.2.1 风机叶片覆冰预测模型的输入数据包含数值天气预报数据、风机机舱环境监测数据、机组状态数据。5.2.2 数值天气预报数据应至少包括次日零时起至未来

h

。5.2.3 数据输入预测模型前，宜比较分析不同数值天气预报来源，不同时间及空间分辨率对预测结果合适的数值天气预报模型来源及其时间和空间分辨率。5.2.4 所有输入数据的采集应自动完成，可通过手动方式补录。5.2.5 所有数据存入数据库前应进行完整性及合理性检验，对缺测和异常数据进行补充和修正。数据报送5.3.1 风电场上报的预测结果应包含预测值及其对应时标等，标明风电场名称等身份识别信息。5.3.2 风机覆冰预测结果等上报数据应采用国家规定的公制计量单位并在文件中予以说明，有效位数应满足电力调度机构的要求。5.3.3 风电场应每天按电力调度机构规定的时间自动上报次日零时至

72

h

每

15

共

个时间段的短期风机叶片覆冰预测结果。5.3.4 风电场应每

15

min

自动向电力调度机构滚动上报未来

4

h

15

共

个时间段的超短期风机叶片覆冰预测结果。5.3.5 数据报送时间延迟应小于

5

min。5.3.6 风电场应通过电力调度数据网的非控制区（安全区

II）向电力调度机构报送预测结果等数据。5.3.7 数据报送格式宜采用电力系统数据标记语言（E

文本格式），E

文本格式符合

NB/T

10205

求。数据存储5.4.1 应存储运行期间所有时刻的数值天气预报数据、覆冰数据及每次执行的风机叶片覆冰短期和超短期预测的所有预测结果。5.4.2 所有数据保存时间应不少于

10

年。学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载T/XDHX

0006—2023学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载6 功能要求风电场风机叶片覆冰预测单次计算时间应小于

5

。风电场风机叶片覆冰预测月平均准确率应不低于

应达到

100％。ｚｆｘｗ．ｂ学兔兔ｗｗｗ．ｃｏｍ标准下载𝐸𝑟𝑚𝑠𝑒

=

√

∑𝑛1(𝑇𝑃𝑖−𝑇𝑀𝑖

2ｚｆｘｗ．ｂ学兔兔ｗｗｗ．ｃｏｍ标准下载𝐸𝑟𝑚𝑠𝑒

=

√

∑𝑛1(𝑇𝑃𝑖−𝑇𝑀𝑖

2𝑇𝑀𝑖

)

(A.1)𝑄𝑅

=

∑𝑛𝑖=1𝐵𝑖

×100%(A.3)1， 𝑃𝑖 𝑀𝑖

<

0.25𝑇𝑀𝑖

≥

0.25(A.4)𝐵𝑖

=

{附 录 A（资料性）误差统计指标计算方法A.1 均方根误差（𝐸𝑟𝑚𝑠𝑒）均方根误差（𝐸rmse）计算见公式（1𝑛式中：𝑇𝑀𝑖——i时刻的实际风机叶片覆冰程度指标；𝑇𝑃𝑖——i时刻的预测风机叶片覆冰程度指标;𝑛——所有样本个数。A.2 准确率（𝐶𝑅）准确率（𝐶𝑅）计算见公式（）。𝐶𝑅

=

1−𝐸𝑟𝑚𝑠𝑒(A.2)式中：𝐸𝑟𝑚𝑠𝑒——均方根误差。A.3 合格率（𝑄𝑅）合格率（𝑄𝑅）计算见公式（）、公式（1𝑛𝑇𝑀𝑖0，|𝑇𝑃𝑖−𝑇𝑀𝑖|式中：𝐵𝑖——i

时刻的预测合格率判结果。学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载T/XDHX

0006—2023学兔兔ｗｗｗ．ｂｚｆｘｗ．ｃｏｍ标准下载参 考 文

献[1]

GB/T

18710

风电场风能资源评估方法[2]

GB/T

18709

风电场风能资源测量方法[3]

GB/T

风