《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文 .pdfVIP

《风电功率预测关键技术及应用综述》篇一

一、引言

随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，可再生能

源的开发与利用日益受到重视。其中，风电作为清洁、可再生的

能源形式，已经成为全球能源发展的重要方向。然而，由于风能

的随机性、间歇性和不可预测性，风电功率的准确预测成为风电

并网运行和调度管理的重要问题。本文旨在综述风电功率预测的

关键技术及其应用，以期为相关研究提供参考。

二、风电功率预测关键技术

（一）数据驱动型预测技术

数据驱动型预测技术主要依靠历史数据和统计方法进行预测。

其中，时间序列分析、机器学习和人工智能等方法被广泛应用于

风电功率预测。时间序列分析通过分析历史风电功率数据，建立

时间序列模型进行预测。机器学习和人工智能则通过训练大量的

样本数据，学习风能的时空分布规律和风速、风向等气象因素对

风电功率的影响，从而提高预测精度。

（二）物理驱动型预测技术

物理驱动型预测技术基于风能产生的物理过程和气象学原理

进行预测。该技术利用气象学模型、大气数值预报模型等工具，

对风速、风向等气象因素进行预测，进而推算出风电功率。物理

驱动型预测技术的优点在于考虑了风能的物理特性，能够提供更

准确的长期预测。

（三）组合预测技术

组合预测技术将数据驱动型预测技术和物理驱动型预测技术

的优点相结合，通过组合不同的预测方法和模型，提高预测精度。

该技术可以充分利用历史数据和气象信息，同时考虑风能的随机

性和可预测性，从而实现对风电功率的准确预测。

三、风电功率预测的应用

（一）电网调度与管理

风电功率预测在电网调度与管理中具有重要作用。通过准确

预测风电功率，可以合理安排电网调度计划，平衡电力供需，减

少电网运行风险。同时，风电功率预测还可以为电网运行优化提

供支持，提高电网运行效率和可靠性。

（二）风电机组控制与维护

风电功率预测对于风电机组的控制和维护具有重要意义。通

过预测风电功率，可以实现对风电机组的优化控制，提高风能利

用率和发电效率。同时，还可以根据预测结果合理安排风电机组

的维护计划，延长设备使用寿命，降低运维成本。

（三）可再生能源并网与市场应用

风电功率预测对于可再生能源并网和市场应用具有重要影响。

通过准确预测风电功率，可以实现对可再生能源的优化调度和配

置，提高可再生能源的并网比例和市场竞争力。同时，还可以为

电力市场交易提供支持，促进可再生能源的发展和推广。

四、结论与展望

本文综述了风电功率预测的关键技术和应用。数据驱动型预

测技术、物理驱动型预测技术和组合预测技术在风电功率预测中

具有重要应用价值。随着人工智能、大数据等技术的发展，风电

功率预测的精度和可靠性将进一步提高。未来，风电功率预测将

在电网调度与管理、风电机组控制与维护、可再生能源并网与市

场应用等方面发挥更加重要的作用，为推动全球能源结构的转型

和环境保护做出更大贡献。

五、建议与展望未来研究方向

为进一步提高风电功率预测的精度和可靠性，建议未来研究

重点如下：

（一）深入研究风电功率的影响因素及其相互作用机制，进

一步提高数据驱动型预测技术的准确性和泛化能力；

（二）完善物理驱动型预测技术的气象学模型和大气数值预

报模型，提高长期预测的精度和可靠性；

（三）加强组合预测技术的研究与应用，充分发挥各种预测

技术的优势；

（四）结合人工智能、大数据等新兴技术，开发更加智能、

高效的风电功率预测系统；

（五）加强国际合作与交流，共同推动全球可再生能源的发

展和推广。总之，风电功率预测对于推动全球能源结构的转型和

环境保护具有重要意义，值得进一步研究和探索。