一、 项目简介针对风电机组控制系统设计和风电场并网运行，基于虚拟仪器创建风电并网运行虚拟环境，控制设备的量测输入、控制输出与仿真系统闭环连接，包含风电场的大电网模型在多级并行计算环境软件平台实时仿真运行，提供机组和电网运行状态并受控于外部设备，为风机控制系统设计、测试提供了一种有效手段。二、 项目技术成熟程度该项目以控制系统实时仿真技术为基础，技术成熟。三、 技术指标（包括鉴定、知识产权专利、获奖等情况）仿真计算电网规模>3000节点，CPU利用率<60%，年可利用率>99%。四、 市场前景（应用领域、市场分析等）本项目为风电机组控制系统设计、测试提供了一种手段。在风电设备生产、测试、调试和检修过程中引入虚拟仪器技术，有利于提高控制系统性能和风电整机质量，符合互联电网运行对友好型风机的需求和风电产业发展对可靠性的要求。五、 效益分析1、在风电机组生产环节，为风机控制策略研究、出场测试提供生产平台，节约人力资源，提高生产效率；2、在风机检修环节，提供在线仿真分析实验手段，提高风机/风电场运行可靠性；3、在电网调度运行环节，提供仿真分析平台，促进风电接入的大电网系统安全、稳定运行。六、 项目具体联系人及联系方式（包括电子邮箱）张家安，zhangjiaan@foxmail.com七、高清成果图片2-3张图 风电场与大规模电网仿真试验平台

1 成果简介风电场并网运行控制平台包含风功率预测、风电场自动发电控制(Automatic Generation Control, AGC)、风电场自动电压控制(Automatic Voltage Control)等主要功能子系统，对内进行发电厂发电计划制定、在线实时控制等综合功能，对外配合电网进行 AGC、 AVC 调度，实现风-火-水-储的优化互济运行，是建设电网友好型风电的核心技术。 风功率预测系统 风功率预测系统包含功率预测、风电监视、数据分析、程序管理等四大功能子系统，满足风功率预测、实时风电监控、数据挖掘等综合性风电管理需求。功率预测系统支持丰富的用户角色，满足预报员、调度员、管理员等不同角色用户的业务需求，提供具有针对性的后台模块与人机界面。调度员：实时监视风电运行状态、在线调度风电运行等；预报员：风功率曲线预报、模型训练、预测结果订正与自动发布等；管理员：系统的扩容与升级、程序模块监视、日志管理等。功率预测系统提供智能化预报员向导系统，确保系统随着数据积累，建立精度越来越高预测模型。采用欧洲气象中心、中国气象中心的全球模式；采用 MMD5(美国)中尺度模式，生产数值天气预报。 功率预测系统对不同风场建立针对性模型，具有详尽的数据预处理功能，应对现场数据错误、缺失等复杂情况。系统可以智能分析系统误差，预测模型可选用定时训练更新或人工更新。系统按典型天气类型建模，对雨/雪/扬沙/低温等极端天气建模更加准确。 丰富、可靠、强大的数据中心是进行风功率预测、风电实时监视、风资源评估的基础。功率预测系统提供海量数据存储、快速查询、风资源可视化、数值天气预报分析、系统评价等综合性数据管理功能。 风电场自动电压控制系统(AVC) 风电场 AVC 系统是一个在现有风机 SCADA 与升压站 SCADA 基础上，实现自动闭环、利用双馈风机自身无功调节能力满足风电场并网综合需求的监控管理系统。 从 2006 年起，国家电网对风电场并入点网点（ Point of Coupling Connection，简称 PCC）的电压、无功与电能质量等提出了一系列要求，内容包括 PCC 电压偏差、电压波动范围、功率因数、谐波与闪变的。随着我国风电建设深入、电网电压调整的需要，在风电富集地区的风电场将需要调整其电压参考点或无功输出值等以满足更高级的并网需求。考虑到风电场电压-无功调节特性的复杂性，依靠单一手段已不能满足要求，协调多种控制手段，以较低的调节成本达到理想控制效果是风电场电压-无功控制的必然要求。风电场 AVC 系统的主要功能如下：实时监视风电场并网点以及内部电网的电压和无功信息；协调控制集中无功补偿设备、事件驱动的控制模式将减少控制设备的投切率，提高设备的使用寿命；动态调节双馈风机功率因数，最快响应时间少于 100ms； 闭环控制系统，参与电网自动电压控制，减少现场工作人员的工作量；改善局部电压质量和无功水平保证风电场并网点的电压质量和无功的吸收；保证风电场的电压稳定、降低配网网损。2 应用说明系统共包含：数据与通信服务器，提供数据存储、实现与电网调度系统的通信功能。本系统通过风机厂商提供的 OPC 接口，采集风机实时数据。系统通过 OPC 接口获得与风机实测信息，同时上传功率预测结果、指令反馈等。此外，还可以按用户定制的消息发布通道，将用户关心的详细信息传递至指定地点（如发电集团的风电信息监视中心等）。调度终端与维护，提供面向调度员的风电实时监视功能、预报向导系统、管理界面、风电场自动电压控制见识，同时供系统维护、升级使用。标准化机柜（可考虑与其它系统共用机柜）。网络交换机、路由、网线等网络配件。风功率预测系统与风电场 AVC 系统可以分开单独配置。图 1 风电预测系统与外部系统的通信方式3 应用范围成果主要适用于电力行业相关企业，特别是与风力发电相关的新能源产业，如风电场、风力发电集团、电力调度中心、风机制造商与从事相关行业的研究院所。4 效益分析对风电进行功率预测、实时监控与在线控制是未来风电发展的必然趋势，可以全面提升电网、风电场、发电商等不同实体对风力发电的认知深度、调控能力、与管理水平。对不同应用主体的效益主要体现在:目前我国北方地区受电网调节能力限制，约有 1/3 风电处于闲置状态，利用风功率预测、增加风电可控性可在不增加额外设备投资的基础上，大幅程度上提高风电接纳能力。 据欧洲经验，利用风电功率预测，合理安排检修时间，可以增加上网电量 2-3%，对100MW 规模的风电场而言，按风电上网电价 0.7 元计算，年约增收 42 万元。 电网对风电场并网点采取了严格的无功考核制度，华北地区某风场试运行结果表明，该风场在并联电容器检修期间投运风电场自动电压控制系统，不仅有效保证了风电场的无功水平，而且基本杜绝了风电场无功考核惩罚，整个系统投入后不到 2 个月即全部收回了投资。

噢易PC终端运维管理系统为PC终端机房管理提供更具针对性的环境，为上机过程提供完善的运维支持，保障教学平台网络畅通，保证软件系统系统免受病毒或人为操作的损坏，并且对使用者在上机过程中的行为进行有效的管理和约束，限制计算机的部分功能等。另外，管理端还可以对上机过程中客户端的各种操作进行监控和统计，统计客户端的实时数据。 系统界面 主要功能 噢易PC终端运维管理系统包括三个部分：中心服务器（服务端）、管理端、客户端。 中心服务器负责客户端的连接和消息通信，负责整个系统的运营任务，负责对客户端进行监控、限制和管理。主要包括客户端控制、环境部署、行为管控、内网安全、资产管理、策略管理、查询统计七大功能模块。 管理端主要起着浏览器的作用，打开管理端查看主界面，对客户端进行各类操作，一般用谷歌浏览器代替管理端的使用。 产品特点 多角色、多权限全方位管理模式 规范网络行为，保障网络安全畅通 规范终端操作行为，提高管理质量 有效监管终端资产，保障资产设备完整 操作记录统计与查询，掌握过程精准

面向区域录播管理应用设计的在线运营服务系统，实现所辖录播设备基于网络的统一接入管理，打造智能化、系统化、便捷化、实时化的远程运维服务。 轻松满足： ·信息化设备大数据展示 ·所辖前端集中在线运维 优势特点 直观可视的数据中心 通过电子地图的形式，按区域、分层级展现前端设备建设、使用情况，直观展示区域设备数据中心应用成果。 全天候的设备运行监控 系统全天候对接入设备进行状态监控，设备异常信息实时获取，及时跟踪排障。 高效的远程集中运维 接入设备远程参数配置、系统版本在线升级管理，足不出户即可实现整个区域的设备运维。

风力发电作为新能源的重要组成部分之一，通过对风力发电容量进行短期和长期的准确预测，可以有效降低风力发电系统成本并提高对风能利用率和投资效益进行有效的评测。应用时间序列分析方法、小波分析和支持向量机理论提出了结合小波分析的持续斜率模型多步预测方法，建立了ARMA、基于小波分析的ARMA、噪声场合下的ARMA三种短期预测模型和最小二乘支持向量机长期预测模型。为了使用户能够更加方便地应用该预测软件，综合应用LabVIEW语言和SQL语言构建了集成化预测模型分析系统。

1)将分布式光伏发电装置利用网络通讯加以互联并集中监 控，每个光伏发电单元具有可控性，提高了系统的稳定性； 2)该系统将区域内多个分布式光伏发电集中管控，实现了发电的调度管理，避免了光伏发电电源的孤岛运行，提高了电网的安全性； 3)实现了多用户分散系统系统集中实施与集中管理，便于 电站的技术维护和清洁，保证了光伏发电的高效性；增强了系统的稳定性和可靠性，并降低了维护成本。 4)具有智能报警功能，管控系统有先进的算法，实现历史数据纵向和现场照度横向比对功能，根据所设定报警数值，该系统发电报警维护人员及时维护，确保电站高效率运行。 5）光伏云系统还具有电费算法，根据当地的回收光伏电量及电费，及时计算即时及累计当天、累计当月、累计当年的系统电费。及时对发电系统的经济性进行评估。 为用户大幅节省电站运行维护成本并提升发电量，每年预计可提升光伏电站收益 5-10% 

本项目以风电场扇区管理为研究对象，通过开发工程尾流模型和改进机组偏航控制品质，将尾流效应模型与场内机组偏航指令有效结合，以管理各机组尾流所覆盖的扇区，利用风电场多机组的偏航协同控制，实现以多机群或风场级发电量为优化目标的机组偏航动作，从而提高整体发电量。主要包括以下内容： （1）风电机组偏航参数优化方法 围绕偏航系统的稳态误差校准展开研究，利用SCADA历史数据及高精度传感测量装置，开发数据驱动的校准分析方法，改进机组偏航控制系统的信号品质，提升机组功率输出性能。 （2）机组级尾流复合建模方法 以特定机组为研究对象，通过测风仪与风向标数据，分析前排机组尾流空间分布特性，以建立有效简化的工程尾流模型。在此基础上，结合先进CFD风场仿真与现场测试，主动改变上游机组的偏航角，测试量化上游机组的尾流效应变化对下游机组的特性影响，最终建立起机组尾流效应到单机发电量的数学联系。 （3）风电场级尾流评估技术 以风电场中机组位置信息为依据，整合机组级尾流模型得到描述整场尾流效应的流场模型，基于风场当前的运行状况、机组受尾流影响等方面的分析，考虑尾流叠加空间耦合的影响。划分得到处于下游且受尾流影响较大的机组群，分析扇区管理实现优化改进的可行性及优化区域范围。 （4）扇区优化管理技术 在场级流场建模及评估的基础上，研究风场内多机组的扇区协同管理调度。以提高整场的发电量为目标，利用优化算法集中式优化整场各机组的动态偏航角，以降低尾流对后排机组的影响。

成果简介：风力发电作为新能源的重要组成部分之一，通过对风力发电容量 进行短期和长期的准确预测，可以有效降低风力发电系统成本并提高对风能 利用率和投资效益进行有效的评测。应用时间序列分析方法、小波分析和支 持向量机理论提出了结合小波分析的持续斜率模型多步预测方法，建立了ARMA、基于小波分析的 ARMA、噪声场合下的 ARMA 三种短期预测模型和最小 二乘支持向量机长期预测模型。为了使用户能够更加方便地应用该预测软件，综合应用&n

全力为高校提供管理、服务、教学、科研等全场景产品及服务。

本项目基于Kubernetes构建容器化微服务平台。利用人工智能和数据挖掘的方法，对容器化微服务平台实施智能化运维，将系统的平均恢复时间从小时级别缩短到分钟级别，并智能化推荐恢复决策。