能源基金 会中国 资助项目 中国风电预报体系研究 中国风电预报体系 研究 报告 中国气象局公共气象服务中心 中国气象局风能太阳能资源中心 2013 年 10 月 能源基金 会中国 资助项目 中国风电预报体系研究 I 目 录 1 概述 . 1 1.1 立项目的和意义 1 1.2 风电预报相关政策轨迹 . 2 2 国内外数值预报技术现状对比分析 4 2.1 引言 . 4 2.2 全球数值预报模式技术对比 5 2.3 区域数值预报模式技术对比 7 2.4 资料同化技术对比 . 9 2.5 集合预报技术对比 . 12 3 我国风电预报技术现状和发展方向 17 3.1 数值天气预报的来源和制作现状 17 3.2 风电场观测资料在风电预报中的应用 . 19 3.3 我国风电预报现状评价 . 20 3.4 我国未来风电预报技术发展路线图 21 4 国内外风电预报体系对比分析 . 23 4.1 政府支撑和公共服务 . 23 4.2 美国风电预报体系的特 点 . 26 4.3 中美风电预报体系的对比 . 29 能源基金 会中国 资助项目 中国风电预报体系研究 II 5 中国未来的风电预报体系 . 32 5.1 基础技术研究 34 5.2 公共服务支撑 34 5.3 市场化服务 35 5.4 风电预报应用 35 6 附件 . 37 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 1 中国风电预报体系研究报告 1 概述 1.1 立项目的和意义 我国已成为全球风电装机 第一 大国 ，但 因尚未很好得解决风电与电网协调发展问题， 同时也是弃风率较高的国家 之一 。 至 2012年底，全国风电装机容量已达到 6524.72万 KW， 弃风问题非常严重，国家能源局统计数据显示， 2012年 全国风电 弃风率 高 达 17.12， 其中，蒙东和吉林弃风率超过 30，蒙西和甘肃 弃 风率超过 20，全国 因弃风 损失电量 达 208.22亿千瓦时， 严重 影响了风电场的经济效益。 国外风电发达国家的实践证明， 风电预报是 科学安排风电场运行管理 、 有效提高电网 消纳风电能力的重要 技术 措施 之一 。 目前，风电开发利用效率高、技术先进的 欧美等国已建立了科学、完善的风 电 功率预测技术体系和高效、经济的服务管理机制。但 我国 风电预报起步晚，相应的 基础条件、技术水平、服务能力等与美国、欧洲等发达国家相比存在很大差距 ，更远远跟不上我国风电开发快速发展的需要 。尽快建立适于中国实际需要的、能够有效促进我国风电预报技术和服务能力快速发展的风电预报体系显得尤为紧迫。 本项目是在中国政府于 2011年 6月颁布的风电场功率预测预报管理暂行办法和 2012年 1月印发的风电功率预报与电网协调运行实施细则（试行）原则指导下， 通过 广泛、充分的调研， 结合 中国能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 2 风能资源特点 和 风电发展需求，立项研究适于中国的风电预报体系，提出构建科学、可持续、可操作的 中国 风电预报技术 发展方案。 1.2 风电预报相关政策轨迹 为促进我国风电并网和保障电力系统安全运行， 国家能源局 于2011年 6月 印发了风电场功率预测预报管理暂行办法 国能新能〔 2011〕 177号 ，要求全国所有并网运行风电场均需具备风电功率预测预报的能力，配备专职人员负责系统运行维护、预测预报管理和向电网调度机构实时传送数据等工作。办法明确提出了风电预测预报系统的基本功能要求以及风电场预测准确性的考核指标，为 促进我国风电功率预报工作的开展起到了极大的推动作用。办法 的 试行 ，推动了 全国绝大多数 已 并网风电场 快速 安装了风电功率预报系统，但逐渐 出现一些与政策设计相悖 的 问题 浮出水面 ，比如缺乏数值天气预报 的有效 支撑 ，风电预报准确性和稳定性不理想， 惩罚性考核背离 了办法 设计初衷等。 为 正确 理解、 贯彻落实办法，国家能源 又 于 2012年 1月印发了风电功率预报与电网协调运行实施细则（特急 国能新能〔 2012〕12号） ， 细则对办法做了 进一步 解释和补充， 指出了数值天气预报作为风电预测预报的基础对提高风电预测预报水平的重要支撑作用， 并 提出由中国气象局负责建立风能数值天气预报公共服务平台，负责 制定风电预测预报专业观测网建设和运行技术规定 以及 风电预测预报专业观测网数据的提交和共享服务工作， 细则的执行 为 我能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 3 国风电预报 技术 的 持续发展 起到了积极的作用 。 2013年 2月，国家能源局印发国家能源局关于做好 2013年风电并网和消纳相关工作的通知 国能新能〔 2013〕 65号 ，对弃风限电问题提出了系统性的对策 1）将风电利用率与风电开发联系起来 风电运行情况好的地区可适当加快建设进度，风电利用率很低的地区在解决严重 “弃风 ”问题之前原则上不再扩大风电建设规模 ； 2）强调因地制宜开展风电并网消纳工作 提出从风电供热、风水互补、输电通道建设 、打破行政区域限制、挖掘系统调峰潜力等多种渠道解决弃风限电问题。能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 4 2 国内外数值预报技术现状对比分析 2.1 引言 风电功率预报是为保障风电并网的安全高效运行而提供的一种不可间断的、具有一定准确度的、稳定的 业务 化 电力预测 数据产品 ，而 可靠地 数值天气预报则是 开展 风电功率预报的核心和基础。 数值天气预报是指根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气 运动状态 和 天气现象 的方法。全世界已有 30 多个国家和地区把数值天气预报作为制作日常天气预报的主要方法。 数值天气预报根据预报的时间尺度可分为两类 1～ 2 天的短期数值天气预报和 7～ 10 天左右的中期数值天气预报。中期数值天气预报覆盖全球，也可称之为全球数值预报，其分辨率相对较粗，模式顶高度较高。短期数值天气预报的范围只是某个有限的区域，也常称之为区域数值天气预报，其分辨率相对较高，模式顶较低，物理过程参数化方案相对较复杂。 制作一份 较为可靠 的 数值天气预报 ， 至少需要 运行 全球环流 数值模式、区域数值模式 和 统计订正模型 （见图 1） 。 决定数值天气预报产品质量（准确性、稳定性）的关键技术包括 （ 1） 全球和区域数值预报模式技术 能力 ； （ 2）实时观测资料的同化技术； （ 3）数值预报模式集合技术； （ 4）数值预报解释应用技术（即动力降尺度和统计订正能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 5 技术）。 图 1 支撑风电预报业务的数值模式和模型及流程 本报告就 我国 与欧美发达国家 在 全球和区域数值预报模式 、 资料同化 和 模式集合技术 现状及其在风电领域中的应用能力等方面进行对比分析。 2.2 全球数值预报模式技术对比 全球 数值预报 模式 的预报产品可 作为 区域数值预报模式的初始场和边界条件 ，其 性能和 预报产品质量对区域数值模式的预报效果有直接影响。 世界主要数值预报业务中心的全球数值预报模式 水平 分辨率基本在 16-30km 之间 ， 目前国际上技术 最 先进、使用 最广泛 的全球预报模式产品 有 欧洲中期数值预报中心（ ECMWF）的模式 产品 、 美国NCEP 的模式 产品 等 。 在 我国 ，气象部门 还 广泛 使用自主研发的 T639模式 、 GRAPES 模式等数值天气预报 产品。 全球数值预报模式 区域数值预报模式 统计订正模型 风电功率预报业务 产品 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 6 上述模式产品在水平分辨率、垂直层数、运行次数、核心技术等方面均有不同。 表 1 全球数值预报模式基本技术指标 全球数值预报模式 国家 /机构 模式名称 水平分辨率（ km） 垂直层（层） 同化技术 每日运行次数（次） ECMWF TL1279 16 91 集合变分同化 4 NCEP T574 28 64 混合三维变分同化 4 CMA T639 30 60 三维变分同化 2 由表 1 可见，欧洲中期数值预报中心（ ECMWF）的全球模式TL1279 预报产品水平分辨率约为 16km，垂直 91 层，每天运行 4 次，同化系统为集合变分同化；美国 NCEP 的全球模式 T574 预报产品分辨率约为 28km，垂直 64 层，每天运行 4 次，同化系统采用混合三维变分同化技术；中国气象局的全球模式 T639 预报产品分辨率约为30km，垂直方向 60 层，每天运行 2 次，同化系统采用三维变分同化技术。 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 7 总体来看，中国目前可业务化的全球预报模式分辨率较低，垂直层数较少，同化技术相对落后。 2.3 区域数值预报模式技术对比 区域数值预报模式 主要着眼于本地化应用，具有本地化特点 ， 具备条件的国家或地区都在发展自己的区域数值预报模式，并且由于发展基础的差异，不同模式在核心技术、精细化程度等方面都有不同。 美国的区域模式采用了多个高分辨率窗口的设计，只对必要的区域运行多个高分辨率中尺度模式，分辨率在 3-6km 之间， 在 外围嵌套一个 分辨率 10km 左右的网格进行运算，垂直方向为 70 层，同化系统采用三维变分技术 ， 一般每日运行两次，每次预报时效为 48hr（需查证） 。 英国区域模式产品也有两种水平分辨率，分别是 12km 和 1.5km，垂直方向有 70层， 模式系统每小时滚动 1次，每次的预报时效为 36hr，四维变分同化系统应用于 12km 分辨率的区域，三维变分同化系统应用于 1.5km 分辨率的区域。 法国的区域模式 水平分辨率 为 2.5km，垂直方向 60 层， 每日运行 4 次，预报时效 48hr， 采用三维变分同化技术做资料同化。 中国目前的区域业务模式 GRAPES-MESO 可实现 全国 水平分辨率 15km 的预报，垂直方向 31 层，一天运行 2 次，预报时效 60hr，同化系统采用 3 维变分同化技术 。 此外，中国还在各区域气象中心运行各自的区域数值预报业务模式，如 BJ-RUC 数值模式系统，该系能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 8 统重点关注华北区域的短期数值预报，在华北区域该模式系统的水平分辨率为 3km，垂直方向 38 层，每 3 小时滚动运算一次，每次做未来 24 小时预报，在其他区域分辨率为 9km，基本可覆盖 N23以北的中国所有区域，在该区域模式系统每天运行两次，每次预报未来 72hr，同化系统采用 3Dvar； GD-GRAPES（需查证） 数值模式系统重点关注华南区域的短期数值预报， 模式系统在华南区域分辨率为 6km， 垂直方向 40 层， 每日运行两次，每次预报时效为 72hr，同化系统采用3Dvar。 表 2 主要的区域数值预报模式基本指标 区域数值 预报模式 国家 /机构 水平分辨率（ km） 同化技术 垂直层（层） UKMO 12 4Dvar 70 1.5 3Dvar MeteoFrance 2.5 3Dvar 60 NCEP 10 3Dvar 70 3、 4、 6、 CMA 区域数值 预报模式 GRAPES-MESO 15 3Dvar 31 BJ-RUC 9、 3 3Dvar 38 GD-GRAPES 6 3Dvar 40 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 9 注欧洲中心只研发全球模式，没有区域模式。 总体来 看 ， 我国 业务化的 区域 数值 模式分辨率相对较粗，垂直层数少于 欧美国家的 业务模式，每天的运行次数也相对较少，与国外的业务水平有一定差距。 2.4 资料同化技术对比 2.4.1 基本概念及发展 历程 资料同化 就是将各种不同来源，不同误差信息，不同 时空分辨率的观测资料融合进入数值动力模式，依据严格的数学理论，在模式解与实际观测之间找到一个 最优解 ，这个最优解可以继续为动力模式提供初始场，以此不断循环下去，使得模式的结果不断地向 观测值 靠拢。可以说，资料同化技术是提高数值预报准确性的关键技术之一。 经过 30多年的发展，资料同化技术已成为现代数值天气预报的基础，它经历了从简单到复杂，从起步到成熟的发展历程 从主观分析到客观分析 ;从多项式函数拟合方法、逐步订正方法、最优插值方法到变分方法和集合卡尔曼滤波方法，都印证了这一点。如今，基于最优控制理论的变分方法（ 3维变分和 4维变分）和基于估计理论的集合卡尔曼滤波方法成为数据同化的两大主流方法。这 两 类方法各有优缺点，为了将二者的优势互补，逐步发展了一些新的方法集合卡尔曼能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 10 滤波与变分相结合的数据同化，简称为集合 （混合） 变分同化。 各业务中心的全球模式和区域模式均应用了资料同化技术。图 3显示了已 经投入 业务应用的同化系统的发展进程早期的业务同化系统主流是三维变分，后发展为四维变分系统，而近两年则以集合变分和混合变分同化技术为主。 图 3 气象 业务模式 的 同化 技术 发展历程 三维变分是把某个时间窗的观测资料当做中间时刻资料融合到模式格点资料（背景场）中，模式场误差信息是静态的，不随时间变化。四维变分是观测资料融合到模式格点资料中时，考虑观测信息随时间的变化，同时模式误差信息随着模式积分也是隐式发展的。集合同化是为了更好的同化观测资料，用一组集合场来描述模式误差信息随时间的变化，这更接近真实的模式误差。混合同化就是根据实际大气系统，用静态模型化的模式误差信息和动态的随时间变化的误差信息相结合，通过调节两者的比例来更好的同化观测资料。 美国 NCEP 就在 2012 年将其全球同化系统 GSI 更新为混合变分同化系统，使得其 2012 年的全球预报效果比 2011 年有显著进步，成能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 11 为 2012 年进步最快的全球预报系统，可见先进同化技术的研发及业务应用会对预报效果起明显作用。欧洲和法国已将同化系统更新为集合变分同化系统，英国也实现了资料同化系统从四维变分到混合四维变分的更新，加拿大正在发展集合变分同化技术以替代目前的四维变分同化技术，而中国目前的业务模式还是三维变分同化技术，可见在同化技术的研发方面，中国和欧美强国之间具有一定差距。值得一提的是，目前的资料同化技术基本是针对常规资料、卫星资料、雷达资料等气象 资料开发的，而对于风电场区的局地观测资料，如测风塔测风数据，风机测风数据等，没有进行相应的同化技术研发。 2.4.2 在风电预报中的应用 资料同化技术在风电预报领域应用方面 ， 美国走在前列 。 Precision Wind LLC 和科罗拉多州立大学（ CSU）共同研发的风电预测系统可同化风电场观测的风和电功率数据， 能 显著减小风电功率突变时的预报误差。 NCAR 的 RAL 实验室和 Xcel 能源公司联合研发了具备实时四维资料同化（ RTFDDA）能力的风电预报系统， 可同化常规资料和风电场风机测风数据， 提供分辨率为 0.5-3km 的预报产品，提高了对风电场发电量跃变的预报能力。 在中国，资料同化技术在常规气象数值天气预报业务中的应用比较广泛，但在风电预报领域的应用还很少，尤其是对特殊的局地观测资料同化很少。中国气象局目前应用常规气象数值天气预报业务产品开展风电预报技术研发，而非气象部门的风电预报服务机构多只通过能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 12 简单的数值预报模式运行，不做任何资料的同化就开展风电功率预测服务。近两年中国气象局公共气象服务中心和中国电科院也开始研发风电场区风机资料同化技术，以期提高对局地风场的预报能力。 虽然，目前 还未看到欧洲国家应用同化技术专门同化风 电场风机资料及测风塔资料的报道，但是 该 技术在欧洲的数值 天气 预报中应用十分广泛 ，技术也非常先进 。 2.5 集合预报技术对比 2.5.1 基本概念 与意义 众所周知，再优秀的数值模式也有可能做出很糟糕的预报，这是由大气的混沌特性导致的。因为在做数值预报时，首先会根据最新观测资料分析、估计出当前大气的状态，然后模式才开始计算积分，得到大气状态如何从最初状态随时间演变。而混沌理论表明大气状态的演变对于初始场的微小误差非常敏感，这种误差在预报中会逐渐变大，谁 也无法肯定某个确切的分析场就是最真的初始场，所以即便是拥有最好的观测资料，也无法做出最完美的数值预报，这就是要做集合预报的原因。 集合预报从原理上讲也可称之为概率预报 。 其最终目的就是要提供所有大气变量的完全概率预报，可定义为一个模式或多个模式从稍加扰动的初始条件出发运行多次，从而达到估计由于初始条件和模式本身的误差引起的预报不确定性的 目的。初值的生成是集合预报系统的第一步，通常是采用某种扰动方法生成一系列小扰动量分别叠加到能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 13 分析场上，形成模式初始数据集， 并由此制作 集合 数值预报。早期的集合预报多为仅考虑初值的不确定性， 经过研究应用，目前的集合预报系统已将模式物理过程的不确定性考虑进去，通常有两类做法 一是用单一模式，对该模式物理过程中的一些不确定、但对预报结果很敏感的部分，如云的参数化、下垫面的作用如土壤湿度等在模式积分过程中或者可以把它们当作随机过程来处理，或者任意选用不同的参数化方案 ；另一种做法是利用两个或两个以上集合预报子系统，做超级集合预报。 2.5.2 全球模式集合 目前全球 各主要业务中心的全球集合预报模式 水平 分辨率大约在 30km-100km 之间，集合成员 个 数在 15-50 之间，预报时效在 4-16天 ； ECMWF 的集合预报系统水平分辨率为细网格约 30km、粗网格约为 60km 两种，垂直方向均为 62 层，集合成员 51 个，细网格的预报时效为 10 天，粗网格预报时效可达 15 天；美国 NCEP 的全球集合预报系统也有两种水平分辨率，细网格约为 70km，粗网格约为 100km，垂直方向均为 42 层，集合成员 45 个，细网格的预报时效为 8 天，粗网格的预报时效可达 16 天 。 中国 气象局 的全球集合预报系统水平分辨率约为 60km，垂直方向 31 层，预报时效 10 天，集合成员 15 个 。全球各主要集合预报产品指标见表 3。 表 3 集合预报模式基本技术现状 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 14 范围 国家 /机构 分辨率（ km） 垂直层（层） 成员 （个数） 预报时效（天） 全球 集合 预报 ECMWF 60,30 62 51 15,10 NCEP 100， 70 42 45 16,8 CMA 60 31 15 10 区域 集合 预报 UKMO 18， 2.2 - 12 1.5 MeteoFrance 15 60 35 4 CMC 15 58 20 3 NCEP 16 - 21 3.5 CMA 15 31 15 2.5 从集合预报的初值扰动技术和不确定性技术 来看 欧美国家的初值扰动技术 多为比较先进的集合卡曼滤波类方法、集合同化法或奇异向量法，而中国还是比较早的增长模繁殖法；欧美国家多通过 物理过程的随机扰动、随机物理过程、随机动能后向散射、模式全倾向随机扰动 等方法在集合预报系统中考虑模式的不确定性，而 中国 的 集合预报系统中 尚 未考虑模式的不确定性。 由此看来，中国在初值扰动技术及考虑模式不确定性方面与欧美国家还有较大差距。 2.5.3 区域模式集合 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 15 主要业务中心的区域集合预报系统分辨率多在 2-40km 之间，预报时效一般为 1-4 天，集合成员在 10-30 之间。表 3 显示 美国的区域集合预报系统 水平 分辨率为 16km，预报时效 3.5 天，有 21 个集合成员，除了初值扰动和模式不确定性 技术应用 ，还考虑多个陆面模式初值来引入下垫面的扰动；法国的区域集合预报系统分辨率为 15km，预报时效 4 天，集合成员 35 个， 并 考虑了模式不确定性和下垫面扰动；美国和法国 研发的更高分辨率的区域集合预报系统 正在业务试运行；英国（ 水平分辨率为 2.2km， 集合成员 12 个）和德国（ 水平分辨率为 2.8km， 集合成员 20 个）已经业务运行高分辨率的区域集合预报系统，预报时效在 1 天左右 。 中国目前有两套区域集合预报系统， WRF-EPS 已业务运行，每天运行 2 次， GRAPES-EPS 正在试运行。两套集合预报系统的水平分辨率均为 15km，集合成员 15 个，通过增长模繁殖法扰动技术构造初值场，并通过多种参数化方案的组合考虑了模式的不确定性，预报时效为 60h。 总体来看，中国的区域集合预报系统与欧美强国相比具有一定差距，尤其是水平分辨率较粗、未考虑下垫面的扰动。 2.5.4 集合预报在风电行业的应用 集合预报技术在风电预测领域的应用近 10 年来，欧美等发达国家已将集合预报产品和集合技术应用到风电 预报 领域。 丹麦 RISO 实验室将 ECMWF 的全球集合预报 50 个成员的产品能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 16 和 NCEP 的 11 个全球集合预报产品通过两个区域气象模式（ DMI-HIRLAM 和 DWD-localmodel）的动力降尺度计算，为风电功率预测服务提供良好的支持 。 德国、西班牙等欧洲国家或直接使用 ECMWF 的 高分辨的集合预报产品，或自行使用多源的模式预报结果进行集合 。 美国在风电预报中应用集合预报技术迅速发展， NCAR 的 RAL实验室基于 MM5 和 WRF 模式开发了一个专门针对风能预报的集合预报系统，在 Xcel 公司进行应用 。 伊利诺斯大学大气科学系基于WRFSCM 模式和初值扰动技术、不同近地层参数化方案、边界层参数化方案的选择构造了一个 21 个集合成员的集合预报系统，专为超短期风电预报应用 。 RENO 大学沙漠研究所基于 WRF 模式及 WRF的变分同化系统研发了针对风电预报应用的区域集合预报模式系统。 集合预报技术在中国的常规气象预报业务中已有应用， 中国气象局 已自主开发了中国的全球集合预报系统和区域集合预报系统，但是其集合预报产品还未在风电领域进行应用 ， 中国 电科院 也正在尝试研发集合预报系统 ，其它风电预报服务商均以确定性预报为风电功率预报模型的输入场，还未开始 针对 风电功率 预报做 集合预报。这种现状和 欧美国家有很大差距。能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 17 3 我国风电预报 技术 现状 和发展方向 3.1 数值天气预报 的来源和 制作 现状 目前我国 用于 风电功率 预报 的数值天气预报来源较多 （ 见表 4），制作技术良莠不齐，其中，部分经济实力较雄厚的国企风电功率预报服务机构投资搭建（ WRF） 模式系统来自行制作 数值天气预报 ，但因不具备同化我国实时气象观测资料的基本条件，集合技术研发应用能力有限，因此对其技术的进一步发展和预报准确性的提高存在难以逾越的障碍；部分服务机构直接购买或网上下载国外 数值天气预报 ，因国外 数值天气预报 也不具备实时 同 化我国详细实测资料的条件，因此，也存在明显的缺陷。 表 4 部分风电功率预报系统服务 机构 的数值天气预报 制作或来源 风电功率预报系统服务 机构 数值天气预报主要来源 中国电力科学研究院 自行 运行 WRF 模式 地方气象局提供 东润环能（北京）科技有限公司 中国电力科学研究院 提供 西班牙、中科院 国电南瑞科技股份有限公司 气象部门 其他来源 北京国能日新系统控制技术有限公司 气象部门 兆方美的风能工程（上海）有限公司 欧洲气象集团 龙源电力集团股份有限公司 自行 运行 WRF 模式 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 18 北京清电科技有限公司 气象部门 北京木联能软件技术有限公司 气象部门 根据 我国目前应用于风电预报的 数值天气预报 制作或产品来源现状 ，可 大致 分为四类（ 1）气象业务类；（ 2）简化应用类；（ 3）简单加工类；（ 4）直接引 用 类。 （ 1）气象业务类 采用中尺度数值天气预报模式，以大尺度背景场为侧边界条件，同化 我国 气象探测资料得到中尺度预报结果，并在此基础上进行降尺度和统计订正，得到更加精细化、准确的数值天气预报结果。 这种做法虽然比较专业，但由于未应用集合预报技术，得到的只是某一确定性预报结果，对风电行业关注的重点天气事件概率预报没有涉及，所以和理想的风电预报产品还有一定差距。 （ 2） 简化应用类 采用中尺度数值天气预报模式，以大尺度背景场为侧边界条件，直接生成中尺度的预报结果，并在此基础上进行动力或者统计降尺度得出最终预报结果。该类方法与 “气象业务类”方法相比，主要区别是没有同化 区域 气象探测资料。中国电力科学研究院、龙源集团等单位大致采用这种做法。 （ 3） 简单加工类 直接下载免费的、分辨率较粗的全球模式预报结果，采用插值或者其他降尺度方法得到风电场尺度的数值天气预报。 （ 4） 直接引进类 从国外的气象服务机构购买相对较精细的数能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 19 值天气预报产品直接应用， 不考虑 本地实测资料的应用。东润环能等机构多 采用这种做 法。 表 5 各 类型数值天气预报的技术要点对比 类型 技术要点 特点 气象业务类 数值天气模式 观测资料同化 预报订正 集合预报方法尚未在短期预报业务中广泛应用 简化应用类 数值天气模式 简化了模式的物理过程，鲜有观测资料同化 简单加工类 统计、插值 不运行中尺度模式，直接对大尺度背景场做插值或者其他统计处理 直接引进类 数值天气模式 预报订正 模式在国外运行，不具备同化气象资料的条件 3.2 风电场观测资料在风电预报中 的 应 用 风电场 观测 资料主要包括测风塔资料和风机机舱顶部测风资料，是 模式 资料同化 和进一步 统计订正 的 宝贵 数据 资源，充分、科学 地 使用风电场测风资料 对于提升预报准确率至关重要。 （待权威部门掌握的测风塔个数来补充） 我国目前已拥有大量的风电场观测数据。 据 了解，仅龙源集团和华润集团先后建成的测风塔数量就分别超过 1000 座和 600 座 。 另 据一家 规模较大的 风电场测风服务机构 相关人士透露，由其 承担的 风电能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 20 场测风塔 建设 总数达到 了 7000 多 座。 此外， 由 气象部门 建设管理的“ 全国风能专业观测网 ” ， 现有近 300 座 测风塔 仍在观测运行 。 但这些宝贵的风电场数据中，只有极少量的数据用于风电场风电功率预报统计模型的一次性构建，尚未在风电预报中得到有效应用。 造成这一问题的原因也是多方面的 （ 1）缺乏统一的技术标准，观测仪器类型多，且大多没有经过专业计量机构的标定，数据 质量难以保证 ； （ 2）缺乏资料 统一收集、处理和 共享机制，大量的资料分散掌握在企业手中，而从事预报服务的机构则很难得到该数据，更难以将资料集中起来同化应用到数值天气预报模式中。 3.3 我国风电预报 现状 评价 （ 1） 我国风电预报的公共服务 系统建设、 基础支撑 和服务保障能力严重不足。 缺乏科学的、 可操作性强的相关技术规范标准。 （ 2）我国 风电预报的专业化、精细化技术水平整体偏低。国家（省或区域）公共数值预报产品从本质上仍是常规的天气预报产品，离风电预报的专业化、精细化技术要求差距 较 大。 （ 3） 风电预报基础建设、技术发展和业务服务能力，未形成集约化、共享和义务结合的发展机制，风电预报服务产品的质量差、代价高。 （ 4） 风电预报尚未在风电并网调度中充分发挥其应有的作用。 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 21 （ 5） 我国现行的单一的风电预报质量考核指标与我国风气候具有十分显著的区域差异特点不相适应，部分地方考核方式不够客观 、科学 ，考核过程不够透 明、公开 ，以及在风电开发企业和电网运行机构之间产生新的问题和矛盾 。 3.4 我国未来风电预报技术发展 路线图 就目前气象科技发展 水平 ，制作 较为理想的风电 预报 产品应包括以下技术、条件和步骤 在 基于 全球资料 同化和集合技术应用的全球数值预报模式 输出全球集合预报数据 基础上，再运行基于 本地资料 同化和集合技术应用的区域中尺度数值预报模式， 得到 时空分辨率更高的 区域集合预报 模式产品，在此基础上 ，根据地形特点对此产品进行动力降尺度或统计降尺度， 再 利用 风电场区域 测风塔、风机机舱测风仪测风数据， 建立个性化的多种类统计订正模型，从而获得更高质量的 风电 预报产品 。 根据我国风电预报技术现状，提出了 我国未来风电预报技术发展路线图 （图 4）。 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 22 全 球 确 定 性 预 报全 球 数 值 预 报全 球 资 料 同 化 系统全 球 集 合 预 报 系 统发 展 物 理过 程 参 数化 方 案提 高 模式 分 辨率刻 画 模 式不 确 定 性技 术改 进 初 值扰 动 技 术发 展 集 合 / 混合 变 分 同 化技 术区 域 确 定 性 预 报区 域 数 值 预 报区 域 同 化 系 统区 域 集 合 预 报 系 统物 理 过程 参 数化 方 案与 模 式高 分 辨率 的 协调改 进 边界 层 及近 地 层参 数 化方 案开 发 风电 场 资料 同 化技 术发 展 混合 变 分同 化刻 画 模式 不 确定 性 技术发 展 初值 扰 动和 侧 边界 扰 动技 术提 高 模式 分 辨率动 力 降 尺 度 技 术统 计 订 正 技 术数 值 预 报 产 品 解 释 应 用 技 术发 展 边 界 层模 式动 力 诊 断 模型统 计 法人 工 智能 法多 方 法集 合图 4 风电预报技术发展路线图能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 23 4 国内外风电预报体系对比分析 4.1 政府支撑和 公共 服务 4.1.1 国际 在风能预报技术发展、政府为社会提供服务等方面，欧美 国家 一直处于技术领先地位，对全球风电发展起到示范和推动作用。在过去的十多年间，政府支持与企业合作的研究计划惠及包括资源评估、技术标准、并网以及风电预报等领域。 1974-2006 年间， IEA 国家在风电领域获得研发经费支持达到 38亿美元（ 2005 年美元水平），约为可再生能源研究经费的 10，能源研究的 1（ IEA， 2008； EWEA， 2009）。 2008 年， OCED 国家风电研究经费为 1.8 亿美元。 政府支持的研究 主要 致力于长期、持续的技术创新，企业的研究主要瞄准近期在产品、运行和安装等领域的技术提高。美国能源部（ US DOE）支持开展风电满足 20电力需求技术和经济可行性分析研究。欧洲风电技术平台（ TPWind）提出一个 2020 技术研究路线图，试图构建未来欧洲风电研究政策，包括风电系统（新型风机和部件）、海上风电开发和运行、风电并网和风能资源评估、预报等。 关于国家气象部门在风电预报服务中的地位和作用，欧美公立气象机构（以国家气象局、研究机构为主）主要负责数值天气预报模式技术研发，并提供 国家财政支出下生产的 基本风电公共预报服务产品。 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 24 在美国，美国大气海洋局（ NOAA）在政府的支持下，由其下属的国家环境预报中心（ NCEP）发展了 GFS 模式，并发布多种数值预报产品 ，为 公众或专业气象服务公司 提供基础数值天气预报产品 ；NCAR 、 NREL 等研究机构在美国能源部的支持下，致力于发展风能数值预报技术和模式系统，最终 通过合同或协议 将这些技术 有偿 推广移植到电网公司或风电企业（如 Xcel、 AWS 等） ， 并通过合同或协议提供持续的技术支持，但 并不直接提供风电预报产品服务。 在欧洲，丹麦和西班牙在风电预报方面的起步较早，这主要是基于其较为完善的风电交易 市场 体系和 规范的 制度， 10 多年的经验证明，风电预报有效地提高了电网对风电的接纳能力 、 风电场的运行效率和经济效益 ；大多数国家公立气象部门（包括研究机构），如欧洲中期数值预报中心、英国气象局、丹麦气象局、德国气象局、丹麦可再生能源实验室（ Riso）等，在欧盟或企业的支持下，开展用于风电预报在内的数值天气预报技术和模式研发，提供基本的公共服务产品，并负责将研发的可用于风电预报的先进技术向风电预报服务机构或风电开发企业、电网运营公司推广，在国家公共财政或基金的支持下进行技术的再发展、再提高；以丹麦气象局、英国气象局为代表的少数国家气象局，也承担了有偿的风电数值预报服务，如丹麦气象局向丹麦国家电网 公司和风电企业有偿提供覆盖丹麦全国的区域数值预报产品等。 4.1.2 国内 能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 25 为促进风电持续健康发展，保证风电顺利并网和电力系统安全运行，国家能源局于 2011 年 印 发 了 风电功率预测预报管理暂行办法国能新能【 2011】 177 号 ，要求风电场经营企业按要求提前对一定运行时间内风电场发电有功功率进行分析预报，并向电网调度机构提交预报结果，以提高风电场与电力系统协调运行的能力；电网调度机构应根据风电场传送的功率预测结果，综合考虑系统运行要求，按照优先调度风电的原则，编制风电场发电计划。 2012 年，国家能源局又下 发风电功率预报与电网协调运行实施细则（试行） 国能新能【 2012】 12 号 ， 明确 了各 相关机构和企业在风电功率预测工作中的职责中国气象局负责建立风能数值天气预报服务平台和业务运行保障体系，为风电功率预测提供数值天气 预报公共服务产品和技术支持；风电开发企业负责风电场发电功率预报工作；电网调度机构负责电力系统风电发电功率预测工作，落实风电全额保障性收购措施。 除出台相关的政策予以支持和规范外，国家在风电预报技术方面的投入主要以研究项目（课题）的方式加以支持，总 的 支持力度大约在 1000 万人民币左右。国家电网 公司、国电龙源等大型电力集团公司等国有企业，也自主组织开展了风电功率预报方面的技术研发和 业务 系统建设。 为了做好风电功率预报预测的技术支持，中国气象局组织业务技术单位，先后 以 科研课题 立项方式 ， 针对风电预报需求的 数值预报 模式、解释应用 方法 以及 风电功率预报 业务化运行技术 等进行研究， 为响应 国家能源局 下 发 的 风电功率预报与电网协调运行实施细则（试能源基金资助项目 中国风电预报体系研究 26 行） 国能新能【 2012】 12 号 文件， 中国气象局组织部门优势技术力量，集中攻关，于 2012 年 底 初步 完成了我国 国家风能 太阳能 数值预报公共服务平台 开发 ， 具备了基本的数值预报产品初步处理、下载功能 。但由于缺少 专项 投入，缺乏包括通讯 、计算存储 等支撑基本公共服务的保障 条件 和能力 ， 该平台 只 停留在试用阶段，难以正式投入业务运行 和提供日常服务 。 此外 ，鉴于行业对 风电 专业数值预报气象服务的迫切需求， 部分科研机构、高校和气象部门 也开展了一些成本补偿性的专业气象服务，取得 了 一定的服务效果 ，但由于缺乏必要的业务运行 基础条件和长效机制的 保障， 难以保障其 业务 服务的 稳定性、安全性 和技术发展 。 我国风电预报的公共服务 系统建设、 基础支撑 和服务保障 能力严重不足 ， 离 建立完善的 风电预报 基础支撑体系 相差甚远 。 4.2 美国风电预报体系的特点 4.2.1 界限 明确 在美国，风能太阳能预报相关的单位主要有四类（ 1）国家的科学研究单位，比如 NCAR、 NREL；（ 2）国家拨款的公益性服务单位，