CN116317169B - 一种风功率预测系统远程智能比对平台与方法 - Google Patents

一种风功率预测系统远程智能比对平台与方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种风功率预测系统远程智能比对平台与方法，所述平台包括：风电场数据中心，与数据存储与流程控制模块通讯；厂商服务器模块，与所述数据存储与流程控制模块通讯；数据存储与流程控制模块，与所述厂商服务器模块以及预测系统性能检测评估模块通讯；预测系统性能检测评估模块，与所述数据存储与流程控制模块通讯；比对结果展示模块，与所述预测系统性能检测评估模块连接。本发明通过对不同预测算法在平台上预测效果的多维精确评估和数据挖掘，为风电场量身定制最佳的风电功率预测技术和系统。各模块功能分工明确，避免了模块之间功能的交替和重叠，同时主动评估所需的数据信息分阶段错时发送，减少了测试过程中的数据丢失和阻塞概率。

Description

一种风功率预测系统远程智能比对平台与方法
技术领域
本发明涉及风功率预测算法性能比对领域，具体涉及一种风功率预测系统远程智能比对平台与方法。
背景技术
当前，部分新投运新能源场站因不具备科学、合理的预测产品选择方法，场站预测准确率长期不达标，风电场因预测准确性不达标而产生较大考核电量。此外，不同的风电功率预测算法，对不同气候和地形的风电场具有不同的适应性。风电功率预测系统采用的预测方法不同，针对同一个风电场其风功率预测所能取得的理想精度也不同。因此，如何选择适合特定风电场的预测产品是风电企业和电网公司关注的重点，迫切需要一个支撑多个风功率预测算法的平台，通过在同一个平台的预测系统性能比对试验，实现多个风功率预测算法的多维精确评估和数据挖掘，为风电场量身定制最佳的风电功率预测技术和系统。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题，本发明的目的在于提供了一种风功率预测系统远程智能比对平台与方法，通过对不同预测算法在平台上预测效果的多维精确评估和数据挖掘，为风电场量身定制最佳的风电功率预测技术和系统。同时可以开展具有不同气候特性和局部地形条件的风电场最优功率预测算法的选型。
为进一步实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种风功率预测系统远程智能比对平台，包括：
风电场数据中心，与数据存储与流程控制模块通讯，用于向所述数据存储与流程控制模块提供数据信息，所述数据信息包括场站历史气象、历史机组停运数据、机组检修计划、历史有功功率、实时有功功率；
厂商服务器模块，与所述数据存储与流程控制模块通讯，用于部署不同参与比对风机类型的风功率预测系统，接收所述数据存储与流程控制模块的风电场气象和运行数据信息，完成风电场功率预测算法建模，执行测试项目的流程和过程控制指令，所述测试项目包括比对平台入网性能检测和实时性能评估指令，并将各风功率预测系统的预测结果上报给所述数据存储与流程控制模块；
数据存储与流程控制模块，与所述厂商服务器模块以及预测系统性能检测评估模块通讯，用于同所述风电场数据中心和厂商服务器模块进行数据交换和存储，向所述预测系统性能检测评估模块发送各风功率预测系统的测试结果，同时，执行测试项目的流程和过程控制指令；
预测系统性能检测评估模块，与所述数据存储与流程控制模块通讯，用于接收来自所述数据存储与流程控制模块的各风功率预测系统的测试结果数据，执行预测算法评估指标计算指令，从多维度开展各风功率预测系统性能比对，并向比对结果展示模块发送评估结果信息；
比对结果展示模块，与所述预测系统性能检测评估模块连接，用于接收比对结果信息并进行可视化展示。
可选地，所述数据存储与流程控制模块与风电场数据中心以及厂商服务器模块采用远动通道数据通信方式。
可选地，所述风电场数据中心通过风电场并网变压器高压侧PMU装置，实时采集风电场并网点的三相基波电压Uabc和三相基波电流Iabc，计算得到风电场输出有功功率，并存储到数据中心数据库中；同时，通过102规约与风电场SCADA通信，获取风电场的机组检修计划、风电场气象数据和风速信息，最终构建风功率预测系统远程智能比对平台的基础数据中心。
进一步地，所述风电场数据中心按以下方式访问，包括：
（1）所述风电场数据中心接受所述数据存储与流程控制模块的访问请求，并对所述数据存储与流程控制模块进行身份验证和访问资源权限评级；
（2）所述数据存储与流程控制模块的身份验证通过后，所述风电场数据中心校核所述数据存储与流程控制模块是否具有访问请求资源的权限；
（3）如果具备请求访问资源的访问权限，则所述风电场数据中心根据预先设置的访问策略对所述数据存储与流程控制模块进行授权访问；
若不具备访问权限，则返回给所述数据存储与流程控制模块“无权限访问”提示。
可选地，所述数据存储与流程控制模块具有3种运行状态，各运行状态之间的模式切换逻辑，包括：
（1）初始化模式：启动风功率预测系统远程智能比对平台，所述数据存储与流程控制模块进入初始化模式，开展模块间通信功能、运行环境校验，以及访问所述风电场数据中心获取风功率预测系统性能比对所需的预测模型建模、入网性能检测和实时性能评估所需的基础数据，所述基础数据包括历史有功功率、历史气象和历史机组停机信息；
（2）入网性能检测模式：所述数据存储与流程控制模块完成初始化且接收到厂商服务器模块“已就绪”指令后，所述数据存储与流程控制模块按照预设流程开展风功率预测系统入网性能检测，并自动完成风功率预测系统入网性能的多维评估；
（3）实时性能评估模式：所述数据存储与流程控制模块接收到入网性能检测模式完成指令后，自动按照预设流程开展风功率预测系统性能实时性能评估，并自动完成风功率预测系统实时性能的多维评估。
可选地，所述厂商服务器模块采用云服务架构，部署在云端，预先在云服务器为各风功率预测产品厂家配置登录账户，并分配子服务器。
可选地，所述预测系统性能检测评估模块包括的评估指标有：风速段功率预测均方根误差WMAE、风速段功率预测平均绝对误差WRMSE、相关系数r、最大预测误差率δ、预测极大/极小值指标，各指标计算公式如下：
式中：为对应风速范围下实际有功功率数据；/>为对应风速下预测有功功率数据；n为样本数量；vm为风速，/>为选定的风速范围上下限定；
式中：为实际有功功率数据；/>为实际有功功率平均值；/>为预测有功功率数据；/>为预测有功功率平均值；/>
式中：为风电场功率上升段最大值点的预测误差；/>为风电场功率上升阶段最小值点的预测误差；/>为风电场功率上升段的时间。
可选地，所述比对结果展示模块包括以柱状图、曲线和图标形式展示不同风功率预测系统性能比对结果；从不同季节、不同风速、不同地形展示不同风功率预测系统性能比对结果。
相应的，本发明还要求保护一种风功率预测系统远程智能比对方法，包括以下步骤：
步骤1：风功率预测厂商分别在厂商服务器模块部署各不同参与比对风机类型的风功率预测系统；
步骤2：启动风功率预测系统远程智能比对平台，数据存储与流程控制模块进入初始化模式；
（1）开展校验工作，包括各模块间通信功能校验、运行环境校验；
（2）校验通过后，数据存储与流程控制模块自动从风电场数据中心中读取设定时间期间内的历史有功功率、历史气象和历史机组停机信息，并保存到数据存储与流程控制模块的存储阵列中；
完成初始化模式后显示“初始化成功”标识，并自动进入步骤3；
步骤3：数据存储与流程控制模块进入风功率预测模型建模模式，数据存储与流程控制模块分别将存储阵列中的数据信息发送给厂商服务器模块中各风功率预测系统，所述数据信息包括历史有功功率、历史气象和历史机组停机信息；
各厂商风功率预测系统基于上述数据信息，分别执行风电场功率预测模型建模指令，完成建模后向数据存储与流程控制模块发送“建模完成”信号，并自动进入步骤4；
步骤4：数据存储与流程控制模块开展2种风功率预测系统性能的测试实验：入网性能检测和实时性能评估，数据存储与流程控制模块依次执行入网性能检测实验和实时性能评估实验；
步骤5：数据存储与流程控制模块进入风功率预测系统入网性能检测模式；
（1）数据存储与流程控制模块向厂商服务器模块逐一发送入网性能检测数据序列中的测试数据，每一组测试数据包括场站机组数量、历史气象、历史机组停运数量信息；
（2）厂商服务器模块接收到测试数据后，执行风功率预测指令，并将预测结果发送给数据存储与流程控制模块；
（3）数据存储与流程控制模块存储本次测试结果数据，并判断是否完成测试数据序列中所有数据组实验，若为否，继续对剩余数据执行测试；若为是，则向预测系统性能检测评估模块发送预测结果数据；
（4）预测系统性能检测评估模块执行风功率预测系统性能评估指标计算，开展多维度性能比对，并向比对结果展示模块发送风功率预测系统性能评估指标比对结果；
（5）比对结果展示模块进行不同风功率预测系统性能比对结果的可视化展示；
（6）结束风功率预测算法入网性能检测模式，并自动进入步骤6；
步骤6：数据存储与流程控制模块进入风功率预测系统实时性能评估模式；
（1）风电场数据中心向数据存储与流程控制模块实时发送风电场有功出力数据和当日风电场机组检修计划数据；
（2）数据存储与流程控制模块进行机组检修计划数据预处理，向厂商服务器模块转发当日风电场机组检修计划数据；
（3）厂商服务器模块执行风电场功率预测指令，并将预测结果发送给数据存储与流程控制模块；
（4）数据存储与流程控制模块存储本次风功率预测结果数据，并向预测系统性能检测评估模块发送当日风电场出力和预测结果数据；
（5）预测系统性能检测评估模块执行风功率预测系统性能评估指标计算，开展多维度性能比对，并向比对结果展示模块发送风功率预测系统性能评估指标比对结果；
（6）比对结果展示模块进行不同风功率预测系统性能比对结果的可视化展示；
（7）结束风功率预测算法实时性能检测模式。
与现有技术相比，本发明所产生的有益的技术效果如下：
（1）风功率预测系统远程智能比对平台可自动开展不同风功率预测算法的测试项目，并对预测比对结果开展多维精确评估和数据挖掘，为风电场量身定制最佳的风电功率预测技术和系统。此外，基于风功率预测系统远程智能比对平台，可以在大型发电集团内部风电场开展不同气候特性和局部地形条件的风电场最优功率预测算法的选型。
（2）厂商服务器采用云服务架构和远程异地独立部署与维护风功率预测系统策略，实现了预测厂家在本地独立开展模型参数动态调整优化，克服了需要所有厂商同步开展试验的缺陷，提升了性能比对效率。
（3）提出了风功率预测系统性能指标体系，兼顾了对电网调度计划影响的峰谷爬坡预报的情况，可以从不同角度全面、有效捕捉预测误差蕴含信息，有助于预测系统的客观评价，解决了目前常用的误差评价指标不能充分反映预测误差的各方面特点，对指导预测算法改进和预测结果的实际应用作用有限的问题。
（4）功率预测系统性能比对过程中各模块功能分工明确，避免了模块之间功能的交替和重叠，同时主动评估所需的数据信息分阶段错时发送，减少了测试过程中的数据丢失和阻塞概率。
附图说明
图1为本发明风功率预测系统远程智能比对平台架构图；
图2为本发明风功率预测系统入网性能检测模式流程图；
图3为本发明风功率预测系统实时性能评估模式流程图；
图4为本发明数据存储与流程控制模块示意图；
图5为本发明厂商服务器模块示意图。
具体实施方式
为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施示例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
一种风功率预测系统远程智能比对平台，如图1所示，包括：
风电场数据中心1、厂商服务器模块3、数据存储与流程控制模块2、预测系统性能检测评估模块4和比对结果展示模块5，其中：
风电场数据中心1，与数据存储与流程控制模块2通讯，用于向数据存储与流程控制模块2提供数据信息，数据信息包括场站历史气象、历史机组停运数据、机组检修计划、历史有功功率、实时有功功率；
厂商服务器模块3，与数据存储与流程控制模块2通讯，用于部署不同参与比对风机类型的风功率预测系统，接收数据存储与流程控制模块2的风电场气象和运行数据信息，完成风电场功率预测算法建模，执行测试项目的流程和过程控制指令，测试项目包括比对平台入网性能检测和实时性能评估，并将各风功率预测系统的预测结果上报给数据存储与流程控制模块2；
数据存储与流程控制模块2，与厂商服务器模块3以及预测系统性能检测评估模块4通讯，用于同风电场数据中心1和厂商服务器模块3进行数据交换和存储；向预测系统性能检测评估模块4发送各风功率预测系统的测试结果；同时执行测试项目的流程和过程控制指令；
预测系统性能检测评估模块4，与数据存储与流程控制模块2通讯，用于接收来自数据存储与流程控制模块2的各风功率预测系统的测试结果数据，执行预测算法评估指标计算指令，从多维度开展各风功率预测系统性能比对，并向比对结果展示模块5发送评估结果信息；
比对结果展示模块5，与预测系统性能检测评估模块4连接，用于接收比对结果信息并进行可视化展示。
本发明所述风功率预测系统远程智能比对平台的各模块功能实现方案如下：
（1）模块之间通信方式设计
数据存储与流程控制模块2同风电场数据中心1和厂商服务器模块3主要采用远动通道数据通信方式。主要通过数据通信网关机来进行通信，采用102规约协助，实现数据存储与流程控制模块2同风电场数据中心1和厂商服务器模块3之间的数据通信。
（2）风电场数据中心
风电场数据中心1通过风电场并网变压器高压侧PMU装置，实时采集风电场并网点的三相基波电压Uabc和三相基波电流Iabc，计算得到风电场输出有功功率，并存储到数据中心数据库中；同时，通过102规约与风电场SCADA通信，获取风电场的机组检修计划、风电场气象数据和风速等信息，最终构建风功率预测系统远程智能比对平台的基础数据中心。
风电场数据中心访问方法如下：
（1）风电场数据中心1接受数据存储与流程控制模块2的访问请求，并对数据存储与流程控制模块2进行身份验证和访问资源权限评级。
（2）数据存储与流程控制模块2的身份验证通过后，风电场数据中心1校核数据存储与流程控制模块2是否具有访问请求资源的权限。
（3）如果具备请求访问资源的访问权限，则风电场数据中心1根据预先设置的访问策略对数据存储与流程控制模块2进行授权访问；若不具备访问权限，则返回给数据存储与流程控制模块2 “无权限访问”提示。
（3）数据存储与流程控制模块
如图4所示，数据存储与流程控制模块2具有3种运行状态，各运行状态之间的模式切换逻辑如下：
1）初始化模式：启动风功率预测系统远程智能比对平台，数据存储与流程控制模块2进入初始化模式，主要是开展模块间通信功能、运行环境等校验，以及访问风电场数据中心1获取风功率预测系统性能比对所需的预测模型建模、入网性能检测和实时性能评估所需的基础数据，基础数据包括历史有功功率、历史气象和历史机组停机信息。
2）入网性能检测模式：数据存储与流程控制模块2完成初始化且接收到厂商服务器模块3 “已就绪”指令后，数据存储与流程控制模块2按照预设流程（见方法步骤5）开展风功率预测系统入网性能检测，并自动完成风功率预测系统入网性能的多维评估。
3）实时性能评估模式：数据存储与流程控制模块2接收到入网性能检测模式完成指令后，自动按照预设流程（见方法步骤6）开展风功率预测系统性能实时性能评估，并自动完成风功率预测系统实时性能的多维评估。
（4）厂商服务器模块
为了实现风功率预测系统的异地部署和比对期间便于模型维护，厂商服务器采用云服务架构，其网络拓扑结构如图5所示。厂商服务器部署在云端，预先在云服务器为各风功率预测产品厂家配置登录账户，并分配子服务器，通过访问校验安全机制保证厂商访问子服务器的安全，实现风功率预测系统的远程异地部署，提升厂商服务器访问的便捷性和安全性。
厂商服务器采用云服务架构和远程异地独立部署与维护风功率预测系统策略，实现了预测厂家在本地独立开展模型参数动态调整优化，克服了需要所有厂商同步开展试验的缺陷，提升了性能比对效率。
（5）预测系统性能检测评估模块
风功率预测系统性能评估指标体系属于不同风功率预测系统的不同维度的评价角度，通过指标体系中不同性能指标值评估不同预测系统的优劣，主要包括风速段功率预测均方根误差WMAE、风速段功率预测平均绝对误差WRMSE、相关系数r、最大预测误差率δ、预测极大/极小值指标。性能评估指标体系兼顾了对电网调度计划影响的峰谷爬坡预报的情况，可以从不同角度全面、有效捕捉预测误差蕴含信息，有助于预测系统的客观评价，解决了目前常用的误差评价指标不能充分反映预测误差的各方面特点，对指导预测算法改进和预测结果的实际应用作用有限的问题。各性能评估指标计算公式如下：
式中：为对应风速范围下实际有功功率数据；/>为对应风速下预测有功功率数据；n为样本数量；vm为风速，/>为选定的风速范围上下限定；
式中：为实际有功功率数据；/>为实际有功功率平均值；/>为预测有功功率数据；/>为预测有功功率平均值；/>
式中：为风电场功率上升段最大值点的预测误差；上升段最大值点的预测误差计算方式为在风功率上升时间段内，统计分析风电场功率最大点对应的时刻，该时刻的预测值与实时值之间的差值即为/>;/>为风电场功率上升阶段最小值点的预测误差；/>为风电场功率上升段的时间。
（5）比对结果展示模块
以柱状图、曲线和图标等多种形式展示不同风功率预测系统性能比对结果；从多维角度展示不同风功率预测系统性能比对结果。多维角度包括不同季节、不同风速、不同地形。
本发明通过对不同预测算法在平台上预测效果的多维精确评估和数据挖掘，为风电场量身定制最佳的风电功率预测技术和系统。同时可以开展具有不同气候特性和局部地形条件的风电场最优功率预测算法的选型。
一种风功率预测系统远程智能比对方法，包括以下步骤：
步骤1：风功率预测厂商分别在厂商服务器模块2部署各不同参与比对风机类型的风功率预测系统；
步骤2：启动风功率预测系统远程智能比对平台，数据存储与流程控制模块2进入初始化模式；
（1）开展校验工作，包括各模块间通信功能校验、运行环境校验；
（2）校验通过后，数据存储与流程控制模块2自动从风电场数据中心1中读取设定时间期间内的历史有功功率、历史气象和历史机组停机信息，并保存到数据存储与流程控制模块2的存储阵列中；
完成初始化模式后显示“初始化成功”标识，并自动进入步骤3；
步骤3：数据存储与流程控制模块2进入风功率预测模型建模模式；数据存储与流程控制模块2分别将存储阵列中的数据信息发送给厂商服务器模块2中各风功率预测系统，数据信息包括历史有功功率、历史气象和历史机组停机信息；各厂商风功率预测系统基于上述数据信息，分别执行风电场功率预测模型建模指令，完成建模后向数据存储与流程控制模块2发送“建模完成”信号，并自动进入步骤4；
步骤4：数据存储与流程控制模块2可开展2种风功率预测系统性能的测试实验：入网性能检测和实时性能评估；数据存储与流程控制模块2依次执行入网性能检测实验和实时性能评估实验；
步骤5：如图2所示，数据存储与流程控制模块2进入风功率预测系统入网性能检测模式；
（1）数据存储与流程控制模块2向厂商服务器模块3逐一发送入网性能检测数据序列中的测试数据，每一组测试数据包括场站机组数量、历史气象、历史机组停运数量等信息；
（2）厂商服务器模块3接收到测试数据后，执行风功率预测指令，并将预测结果发送给数据存储与流程控制模块2；
（3）数据存储与流程控制模块2存储本次测试结果数据，并判断是否完成测试数据序列中所有数据组实验，若为否，继续对剩余数据执行测试；若为是，则向预测系统性能检测评估模块4发送预测结果数据；
（4）预测系统性能检测评估模块4执行风功率预测系统性能评估指标计算，开展多维度性能比对，并向比对结果展示模块5发送风功率预测系统性能评估指标比对结果；
（5）比对结果展示模块5进行不同风功率预测系统性能比对结果的可视化展示；
（6）结束风功率预测算法入网性能检测模式，并自动进入步骤6；
步骤6：如图3所示，数据存储与流程控制模块2进入风功率预测系统实时性能评估模式；
（1）风电场数据中心1向数据存储与流程控制模块2实时发送风电场有功出力数据和当日风电场机组检修计划数据；
（2）数据存储与流程控制模块2进行机组检修计划数据预处理，向厂商服务器模块3转发当日风电场机组检修计划数据；
（3）厂商服务器模块3执行风电场功率预测指令，并将预测结果发送给数据存储与流程控制模块2；
（4）数据存储与流程控制模块2存储本次风功率预测结果数据，并向预测系统性能检测评估模块4发送当日风电场出力和预测结果数据；
（5）预测系统性能检测评估模块4执行风功率预测系统性能评估指标计算，开展多维度性能比对，并向比对结果展示模块5发送风功率预测系统性能评估指标比对结果；
（6）比对结果展示模块5进行不同风功率预测系统性能比对结果的可视化展示；
（7）结束风功率预测算法实时性能检测模式。
以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解得到的变换或者替换，都应该涵盖在本发明的包含范围之内。

Claims (8)

1.一种风功率预测系统远程智能比对平台，其特征在于，包括：
风电场数据中心，与数据存储与流程控制模块通讯，用于向所述数据存储与流程控制模块提供数据信息，所述数据信息包括场站历史气象、历史机组停运数据、机组检修计划、历史有功功率、实时有功功率；
厂商服务器模块，与所述数据存储与流程控制模块通讯，用于部署不同参与比对风机类型的风功率预测系统，接收所述数据存储与流程控制模块的风电场气象和运行数据信息，完成风电场功率预测算法建模，执行测试项目的流程和过程控制指令，所述测试项目包括比对平台入网性能检测和实时性能评估指令，并将各风功率预测系统的预测结果上报给所述数据存储与流程控制模块；
数据存储与流程控制模块，与所述厂商服务器模块以及预测系统性能检测评估模块通讯，用于同所述风电场数据中心和厂商服务器模块进行数据交换和存储，向所述预测系统性能检测评估模块发送各风功率预测系统的测试结果，同时，执行测试项目的流程和过程控制指令；
预测系统性能检测评估模块，与所述数据存储与流程控制模块通讯，用于接收来自所述数据存储与流程控制模块的各风功率预测系统的测试结果数据，执行预测算法评估指标计算指令，从多维度开展各风功率预测系统性能比对，并向比对结果展示模块发送评估结果信息；所述预测系统性能检测评估模块包括的评估指标有：风速段功率预测均方根误差WMAE、风速段功率预测平均绝对误差WRMSE、相关系数r、最大预测误差率δ、预测极大/极小值指标；
比对结果展示模块，与所述预测系统性能检测评估模块连接，用于接收比对结果信息并进行可视化展示；
所述预测系统性能检测评估模块中各评估指标的计算公式如下：
；
式中：yt为对应风速范围下实际有功功率数据；
为对应风速下预测有功功率数据；n为样本数量；vm为风速，vp，vq为选定的风速范围上下限定；
；
式中：pt为实际有功功率数据；pp为实际有功功率平均值；
为预测有功功率数据；
为预测有功功率平均值；
；
式中：Δptmax为风电场功率上升段最大值点的预测误差；Δptmin为风电场功率上升阶段最小值点的预测误差；Δt为风电场功率上升段的时间。
2.根据权利要求1所述的风功率预测系统远程智能比对平台，其特征在于，所述数据存储与流程控制模块与风电场数据中心以及厂商服务器模块采用远动通道数据通信方式。
3.根据权利要求1所述的风功率预测系统远程智能比对平台，其特征在于，所述风电场数据中心通过风电场并网变压器高压侧PMU装置，实时采集风电场并网点的三相基波电压Uabc和三相基波电流Iabc，计算得到风电场输出有功功率，并存储到数据中心数据库中；同时，通过102规约与风电场SCADA通信，获取风电场的机组检修计划、风电场气象数据和风速信息，最终构建风功率预测系统远程智能比对平台的基础数据中心。
4.根据权利要求3所述的风功率预测系统远程智能比对平台，其特征在于，所述风电场数据中心按以下方式访问，包括：（1）所述风电场数据中心接受所述数据存储与流程控制模块的访问请求，并对所述数据存储与流程控制模块进行身份验证和访问资源权限评级；
（2）所述数据存储与流程控制模块的身份验证通过后，所述风电场数据中心校核所述数据存储与流程控制模块是否具有访问请求资源的权限；
（3）如果具备请求访问资源的访问权限，则所述风电场数据中心根据预先设置的访问策略对所述数据存储与流程控制模块进行授权访问；
若不具备访问权限，则返回给所述数据存储与流程控制模块“无权限访问”提示。
5.根据权利要求1所述的风功率预测系统远程智能比对平台，其特征在于，所述数据存储与流程控制模块具有3种运行状态，各运行状态之间的模式切换逻辑，包括：
（1）初始化模式：启动风功率预测系统远程智能比对平台，所述数据存储与流程控制模块进入初始化模式，开展模块间通信功能、运行环境校验，以及访问所述风电场数据中心获取风功率预测系统性能比对所需的预测模型建模、入网性能检测和实时性能评估所需的基础数据，所述基础数据包括历史有功功率、历史气象和历史机组停机信息；
（2）入网性能检测模式：所述数据存储与流程控制模块完成初始化且接收到厂商服务器模块“已就绪”指令后，所述数据存储与流程控制模块按照预设流程开展风功率预测系统入网性能检测，并自动完成风功率预测系统入网性能的多维评估；
（3）实时性能评估模式：所述数据存储与流程控制模块接收到入网性能检测模式完成指令后，自动按照预设流程开展风功率预测系统性能实时性能评估，并自动完成风功率预测系统实时性能的多维评估。
6.根据权利要求1所述的风功率预测系统远程智能比对平台，其特征在于，所述厂商服务器模块采用云服务架构，部署在云端，预先在云服务器为各风功率预测产品厂家配置登录账户，并分配子服务器。
7.根据权利要求1所述的风功率预测系统远程智能比对平台，其特征在于，所述比对结果展示模块包括以柱状图、曲线和图标形式展示不同风功率预测系统性能比对结果；从不同季节、不同风速、不同地形展示不同风功率预测系统性能比对结果。
8.一种风功率预测系统远程智能比对方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：风功率预测厂商分别在厂商服务器模块部署各不同参与比对风机类型的风功率预测系统；
步骤2：启动风功率预测系统远程智能比对平台，数据存储与流程控制模块进入初始化模式；
（1）开展校验工作，包括各模块间通信功能校验、运行环境校验；
（2）校验通过后，数据存储与流程控制模块自动从风电场数据中心中读取设定时间期间内的历史有功功率、历史气象和历史机组停机信息，并保存到数据存储与流程控制模块的存储阵列中；
完成初始化模式后显示“初始化成功”标识，并自动进入步骤3；
步骤3：数据存储与流程控制模块进入风功率预测模型建模模式，数据存储与流程控制模块分别将存储阵列中的数据信息发送给厂商服务器模块中各风功率预测系统，所述数据信息包括历史有功功率、历史气象和历史机组停机信息；
各厂商风功率预测系统基于上述数据信息，分别执行风电场功率预测模型建模指令，完成建模后向数据存储与流程控制模块发送“建模完成”信号，并自动进入步骤4；
步骤4：数据存储与流程控制模块开展2种风功率预测系统性能的测试实验：入网性能检测和实时性能评估，数据存储与流程控制模块依次执行入网性能检测实验和实时性能评估实验；
步骤5：数据存储与流程控制模块进入风功率预测系统入网性能检测模式；
（1）数据存储与流程控制模块向厂商服务器模块逐一发送入网性能检测数据序列中的测试数据，每一组测试数据包括场站机组数量、历史气象、历史机组停运数量信息；
（2）厂商服务器模块接收到测试数据后，执行风功率预测指令，并将预测结果发送给数据存储与流程控制模块；
（3）数据存储与流程控制模块存储本次测试结果数据，并判断是否完成测试数据序列中所有数据组实验，若为否，继续对剩余数据执行测试；若为是，则向预测系统性能检测评估模块发送预测结果数据；
（4）预测系统性能检测评估模块执行风功率预测系统性能评估指标计算，开展多维度性能比对，并向比对结果展示模块发送风功率预测系统性能评估指标比对结果；
（5）比对结果展示模块进行不同风功率预测系统性能比对结果的可视化展示；
（6）结束风功率预测算法入网性能检测模式，并自动进入步骤6；
步骤6：数据存储与流程控制模块进入风功率预测系统实时性能评估模式；
（1）风电场数据中心向数据存储与流程控制模块实时发送风电场有功出力数据和当日风电场机组检修计划数据；
（2）数据存储与流程控制模块进行机组检修计划数据预处理，向厂商服务器模块转发当日风电场机组检修计划数据；
（3）厂商服务器模块执行风电场功率预测指令，并将预测结果发送给数据存储与流程控制模块；
（4）数据存储与流程控制模块存储本次风功率预测结果数据，并向预测系统性能检测评估模块发送当日风电场出力和预测结果数据；
（5）预测系统性能检测评估模块执行风功率预测系统性能评估指标计算，开展多维度性能比对，并向比对结果展示模块发送风功率预测系统性能评估指标比对结果；
（6）比对结果展示模块进行不同风功率预测系统性能比对结果的可视化展示；
（7）结束风功率预测算法实时性能检测模式；
所述预测系统性能检测评估模块包括的评估指标有：风速段功率预测均方根误差WMAE、风速段功率预测平均绝对误差WRMSE、相关系数r、最大预测误差率δ、预测极大/极小值指标;
所述预测系统性能检测评估模块中各评估指标的计算公式如下：
；
式中：yt为对应风速范围下实际有功功率数据；
为对应风速下预测有功功率数据；n为样本数量；vm为风速，vp，vq为选定的风速范围上下限定；
；
式中：pt为实际有功功率数据；pp为实际有功功率平均值；
为预测有功功率数据；
为预测有功功率平均值；
；
式中：Δptmax为风电场功率上升段最大值点的预测误差；Δptmin为风电场功率上升阶段最小值点的预测误差；Δt为风电场功率上升段的时间。
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