国电南京自动化股份有限公司的研究人员吴世伟、刘文彪等，在2018年第12期《电气技术》杂志上撰文（论文标题为“新能源发电功率预测系统数据流容错研究”）指出，新能源发电（风力发电和光伏发电）由于随机性、间歇性的特点，大规模并网时对于电网运行会带来影响。
高精度的新能源发电功率预测，有助于提高新能源发电的消纳水平，有利于提高新能源发电的可观测性和可控制性。
从工程实践中发现，功率预测系统由于通信中断、数据采集错误、限电、并网容量变化、检修等原因，导致预测精度下降。
本文从系统数据流出发分析了问题的原因，从设计到验证过程总结了优化处理方法，并在工程中得到应用。
《可再生能源发展“十三五”规划》指出在“十三五”时期我国再生能源应用规模将进一步扩大，并且在能源消费中的占比得到提高，能源结构进一步优化，风电和太阳能多元化利用将协调开发，到2020年底我国风电并网装机容量达到2.1亿kW以上，太阳能发电达到1.1亿kW以上。
新能源发电（风力发电和光伏发电）具有随机性、间歇性的特点，高渗透率、大规模并网时对于电网运行带来影响。
提高新能源发电功率预测精度，有助于提高新能源发电的消纳水平，提高新能源并网的可观测性和可控制性程度。
风电功率预测方法分为人工智能方法、物理特征模型法和互联网思维方法等。
不同方法模型侧重采用的数据种类虽有差异，但对数据的准确性和可用性都是基本要求。
当前普遍应用的输入数据包括并网功率数据、气象子站数据、数值天气预报数据等，上述数据分别来自于不同安全分区的系统。
功率预测误差影响因素主要是预测模型和数值天气预报精度，大量研究从这两方面入手解决问题并分别取得进展。
工程实践中预测精度是系统各种因素综合作用的结果，如功率预测系统由于通信中断、数据采集错误、限电、并网容量增加、检修等，这些原因导致预测精度下降，解决这些问题将能提升预测精度。
1 功率预测系统结构组成功率预测系统集成了气象观测子站实时气象信息、数值气象预报数据和实时功率数据，包含接入和展示、功率预测、数据上报、预测结果动态统计评估等功能。
系统软件架构图如图1所示。
图1 系统软件架构图按电监会二次系统安全防护方案，系统联接应满足横向隔离、纵向加密的要求。
功率预测系统位于Ⅱ区，监控系统位于Ⅰ区，气象服务器位于Ⅲ区。
Ⅱ区和Ⅲ区之间采用网络隔离装置，Ⅰ区和Ⅱ区之间采用防火墙。
系统硬件结构图如图2所示。
图2 硬件结构图2 数据流问题分析2.1 数据流分析功率预测系统接收了并网功率数据，气象子站数据，数值天气预报数据，向主站上送预测结果 数据。
工程现场通信网络结构复杂，通信节点多，互相之间的通信协议差异，再加上管理的问题，会发生数据流中断的现象，导致预测系统不能正常工作。
通信协议有：①与监控系统之间通过104协议通信；②气象子站一般以modbus通信，多需要经过协议转换接入；③数值天气预报根据供应商情况采用网络传输；④向主站上送协议根据各省区要求不同通信协议也有差异。
表1 预测系统影响因素表数据异常主要情况包括以下几种。
1）预测结果上送异常。
原因包括由场站通信网络不稳定导致的通信中断，由各省区通信协议差异开发调整带来的程序异常。
直接影响到预测系统的考核指标，包括上送率和准确率等。
2）数值天气预报数据下载异常。
数值天气预报服务器直接与外网相连，外部网络状况有直接影响，一旦发生通信中断，就将影响到数值天气预报获取。
同时，数值天气预报供应商的数据准确性及服务稳定性，也是重要的影响因素。
3）气象观测仪器数据异常。
本地气象观测仪器的安装和调整问题，如需要稳固的基础、合适的角度、避开遮挡阴影等。
网络通信连接及协议转换问题，送出数据的系数转换配置错误，气象仪器硬件故障等，都会导致气象观测数据异常。
4）并网功率获取异常。
不同安全分区之间数据的传递异常，导致网络通信和数据采集的稳定性、可靠性对此有影响。
5）场站管理因素。
场站发电出力接受调度调节通过AGC指令限电，部分地区频繁限电，并网有功功率低于正常发电能力；部分场站由于规划安排分期建设并网，新增容量并网后，并网有功随之有较大变化；此外由于检修停运等影响，实际运行容量与装机容量不同，也导致预测数据与实际发电有较大误差。
上述问题涉及新能源场站的建设方、用户、运维人员、预测系统供应商等多方，改进和解决工作依赖于各方协调沟通和通力合作。
做好以下工作有利于解决问题。
1）合理的通信网络规划布置和科学的建设施工，如把运行人员使用的外网路由器与数值天气预报使用的外网路由器分开布置，施工作业范围避开对外网络通道等。
调试完成时，对数据流的正确性对比验证，确保数据连接正常并且数据采集准确无误。
2）在场站扩容时，用户填写修改装机容量值；在并网后如果有运维人员检修作业，就由用户提前填写录入检修计划等。
3）预测系统提供各种数据流异常的报警，用户在发现报警信息后及时排查确认问题，在预测系统供应商的支持下快速恢复服务等。
2.2 数据容错处理上述数据异常除从源头排除问题保证数据可靠外，预测系统还可以对发现的数据错误采用以下办法。
图3 数据处理流程图并网功率数据异常处理方法。
对风电和光伏考察一次能源和发电功率之间的约束关系，如光伏分昼夜校验等，装机容量约束，并对数据异常给出告警提示，对数据品质做区分标记。
1）数值天气预报异常处理方法。
供应商一般提供3天预报信息，在没有最新信息的情况下用次新预报信息，在无预报数据时用临近日期气象信息，并给出对数值天气预报获取异常告警提示。
2）气象观测仪器异常处理方法。
考察一次能源和发电功率之间的约束关系，值域范围约束，在数据出现异常时按照临近数据变化情况补齐，并对数据异常给出告警提示，对数据品质做区分标记。
3）上送程序异常处理方法。
使用软件狗监视程序运行状态，对上送程序的通信状态进行监视，一旦通信中断就给出告警提示。
4）短期预测过程异常处理方法。
在短期预测过程中，当必要数据缺失导致无预测输出时，参考临近日期的发电信息预测，并给出对异常处理告警提示。
5）超短期预测过程异常处理方法。
在超短期预测过程中，当必要数据缺失导致无预测输出时，用短期预测输出结果，并给出对异常处理告警提示。
2.3 误差补偿处理新能源预测系统的重要误差
