我们的足迹：
2015年，走遍国内新能源资源富饶的区域，经过对现场实际勘验与检查，发现了很多个性及共性问题，几乎每一个问题都影响到了系统运行与预测结果的准确率。
发现及解决的问题：
通过以上数据的汇总，我们盘点了威胁发电功率预测的六大隐形杀手，分享给行业朋友：
杀手一：实际功率配置错误
典型案例：宁夏某风光一体化项目的场内安装了约2MW的分布式光伏，分布式光伏的输出直接接入电场并网母线，这种情况并没有及时通知我方，我方一直将总有功实际功率作为风电实际功率进行预测，导致功率预测的准确率白天一直很低，但晚上准确率明显高于白天的准确率。
解决方案：在实际功率接入点分别接入总有功和光伏发电功率，功率预测系统做简单地处理之后，功率预测的准确率非常稳定的长期保持在80%以上。
杀手二：预测设备非稳态运行
典型案例：华北某风电场因为NWP服务器磁盘被写满，导致预测气象文件连续多天下载失败，进而影响到了功率预测的准确率。
解决方案：工程人员到现场清理完系统冗余文件，重新启动预测气象文件下载程序后，预测气象文件下载正常，系统恢复正常。
杀手三：测风系统缺乏管理
典型案例：东北某风电场由于现场值班人员没未能尽早发现短期预测功率上传失败的情况，导致电场功率预测系统与调度端统计准确率误差较大，直到工程人员到现场查找问题时才发现。
解决方案：电场安排功率预测系统专员，定时监控预测系统运行情况，发现异常情况及时通知厂家服务人员。
杀手四：运行检修不到位
典型案例：西北某风电场由于风机并网运行很长时间，风机故障频繁，风机停机检修时未对功率预测系统进行设置，预测功率长期高于实际功率，直接导致预测准确率降低。
解决方案：电场检修人员制定了详细的检修计划，并在风机检修前一天在功率预测系统中做好设置，在功率预测时充分考虑检修风机对预测结果的影响，从而提高了预测精度。
杀手五：基础资料提供错误
典型案例：内蒙某风电场由于电场提供的坐标出现差错，预报气象区域偏离电场区域30多公里，导致预测功率准确率长期低迷。
解决方案：
1、将电场坐标转换成GPS坐标系，在相应的工具中查看该坐标点对应的实际地图位置。
2、在风电场中心位置，用手动坐标测量设备，实际测量坐标点的坐标。
3、加大集合预报技术优化气象预报，在大风期2015年下半年成为标杆示范电厂。
杀手六：复杂地形缺乏分析
典型案例：EEE3128风电场，位于河北省承德市丰宁满族自治县，风机总数量105台，总装机容量193.5MW，海拔2050米;风机沿山脊线排列，风场对角线30公里;风电场覆盖范围较广，风电场所在地区为山地，相邻2组山脉间隔2-3km，风机风速受地形和上风向风机尾流影响大，气象预报困难，预测功率准确率提高难度极大。
解决方案：采用微观选址+分区域建模算法 ，即四个小场分别采用不同的数值天气预报进行功率预测建模。通过微观选址CFD技术和单风机建模技术，为冀北电网的老大难项目建立连续3个山头的区域建模分析，东润环能为该厂的预测精度实现连续10个月全网精度第一。
服务共赢，与客户共成长，东润环能将坚持以技术服务巡检为牵引，不断提高产品服务质量。每一场巡检工作都倍加珍贵，每一次的培训都能让我们感觉到预测系统对于新能源电场的重要作用，责任至上，发电功率预测系统的巡检服务将成为我们的常态化工作之一，也是东润环能预测产品服务不可分割的一部分。
提升功率预测能力我们共同努力!“风光卫士”2016将持续在路上…….
