引言
随着科技的不断进步和物联网技术的快速发展，物联网已经成为了连接世界的重要基础设施。物联网技术体系架构是构建和组织物联网系统的基础框架，它定义了物联网中各个组成部分之间的关系和交互方式。风电功率预测系统旨在通过收集和分析气象数据、风电场运行数据，实现对风电功率的准确预测，为电网调度提供决策支持。
目标
- 实现对风电场功率的超短期、短期、中期和长期预测。
- 实现风电场运行状态监测，评估受限电量。
- 实现预测数据的统计分析，评价预测效果。
- 实现预测结果的数据上报和可视化展示。
- 满足调度机构对风电功率预测的需求。
系统构成
风电功率预测系统是以高精度数值气象预报、气候预报为基础，通过数据采集设备采集气象预报数据、实时测风塔数据、实时输出功率、风电机组状态等数据，完成从单机到全场的超短期功率预测、短期功率预测、中期功率预测、功率概率预测、长期电量预测，并向电网调度中心上传测风塔气象数据、功率预测数据、电量预测数据、预计开机容量等。
系统构成：
网络拓扑图
实现原理
考虑了单机所在地形、性能差异性，采用数值天气预报模型、机器学习算法，实现单机风速、风向准确预报、从单机到全场的超短期/短期/中期功率以及长期电量准确预测。
气象数据源
可接入全球多种高精度的气象预测数据源，结合风场真实测风数据，对多种气象数据源进行综合评比和误差分析，挑选最佳匹配气象数据源。
机器学习算法
对天气预报数据和风机功率预测数据分别建模，实现误差修正，在各模型训练阶段，系统针对不同输入变量和不同参数设置的组合进行排列组合，获取最优模型，最大程度提升风功率预测结果的准确性。
为了实现以上目标，我们需要先梳理出业务架构。
业务架构
根据收集到的需求，系统主要实现：数据采集与处理、气象预报、功率预测、电量预测、数据上报、统计分析等功能。
由上可以梳理出业务核心流程：
- 数据采集：至少应包括场站静态信息、气候预报数据、数值天气预报数据、测风塔实时测风数据、风电场实时功率数据、风电机组状态数据和风电场计划开机容量数据。
- 预测计算：风电功率预测系统功能应至少包括长期风电电量预测、中期风电功率预测、短期风电功率预测、超短风电功率预测和概率预测。预测的基本单位为单个风电场，应能预测该风电场的输出功率。应支持设备故障、检修、限负荷等出力受限的功率预测。宜支持多源数值天气预报数据的集合预报。应能对风电功率预测和电量预测结果进行人工修订。
- 结果展示：首页、气象预报、超短期预测、短期预测、中期预测、电量预测、计划停限电、数据上报、测风塔、风机状态监测、受阻电量评估、统计分析等。
- 数据上报：风电场风电功率预测系统通过电力调度数据网实现相关数据上报电网调控机构。分为：长期电量预测数据、中期功率预测数据、短期功率预测数据、超短期功率预测数据、风电功率预预测数据、测风塔数据、风电机组运行状态数据等。
- 统计分析：预测数据的统计、相关性缝隙以及误差分析，受阻电量评估等。
根据核心流程可以总结出业务功能矩阵：
根据业务功能矩阵可以很容易的梳理出产品架构。
产品架构
一个具备前后台关系的产品架构图至少分三层：用户感知层（在何种场景下通过何种方式触达用户）、功能模块层（通过哪些功能模块实现产品的核心功能、和哪些外部平台功能有信息交互）、数据层（产品的数据从哪里来、产品的数据沉淀到哪里去）。将上面的业务功能矩阵通过两个不同信息层级的边界、同一层级内模块和模块的边界进行产品架构的分类，得到产品架构图。
数据模型
应用架构
技术架构
前端采用：Vue进行数据展示。
总结
本架构设计旨在构建一个全面、高效的风电功率预测系统，通过清晰定义各层架构，为后续系统开发和实施提供了明确指导。
