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风电功率预测不确定性下电力系统经济调度的挑战与应对策略研究

一、引言

1.1研究背景与意义

随着全球能源需求的不断增长以及对环境保护意识的逐渐增强，开发和利用可再生能源已成为当今世界能源发展的重要趋势。风能作为一种清洁、可再生的能源，具有巨大的开发潜力，在全球能源结构中的地位日益重要。近年来，风电产业得到了迅猛发展，其装机容量在全球范围内持续攀升。国际能源署（IEA）的数据显示，过去十年间，全球风电累计装机容量以年均超过15%的速度增长，到2025年，全球风电累计装机容量预计突破1500GW。中国作为全球风电发展的重要力量，在政策支持和技术进步的推动下，风电装机规模也实现了快速扩张。据中国可再生能源学会风能专业委员会发布的《2024年中国风电吊装容量统计简报》，2024年全国（除港、澳、台地区外）新增装机14388台，容量8699万千瓦，其中陆上风电新增装机容量8137万千瓦，海上风电新增装机容量561.9万千瓦。

然而，风电功率的预测存在显著的不确定性，这给电力系统的经济调度带来了严峻挑战。风电功率主要依赖于风速、风向、温度等气象条件，而这些气象因素具有高度的随机性和不可控性，难以进行精准的长期预测。此外，风电功率预测模型本身也存在一定的局限性，由于历史数据和气象数据的不完整性、不准确以及模型自身的缺陷，导致预测结果往往存在误差。据相关研究表明，目前风电功率预测的平均绝对误差在10%-20%之间，这意味着实际风电功率与预测值之间可能存在较大偏差。

这种不确定性对电力系统经济调度产生了多方面的影响。在调度决策方面，由于风电功率的不确定性，电力公司在制定调度计划时难以准确预估风电的发电量，无法合理安排常规机组的发电出力，导致调度决策困难，增加了电力系统运行的风险。在电力市场方面，风电功率预测误差可能导致电力市场的供需失衡，当实际风电功率高于预测值时，可能出现电力过剩，价格下跌；当实际风电功率低于预测值时，可能出现电力短缺，价格上涨，从而影响电力的价格和市场稳定。从电力设备运行效率来看，由于风电功率的波动性，电力公司可能需要频繁调整电力设备的运行状态，这不仅降低了电力设备的运行效率，还增加了设备的磨损和维护成本，缩短了设备的使用寿命。

研究风电功率预测不确定性及电力系统经济调度具有重要的现实意义。一方面，准确的风电功率预测和合理的经济调度有助于提高电力系统的稳定性和可靠性，保障电力的可靠供应，满足社会经济发展对电力的需求。另一方面，通过优化调度策略，可以降低电力系统的运行成本，提高能源利用效率，减少对传统化石能源的依赖，促进能源的可持续发展，助力实现全球碳中和目标。此外，深入研究该领域还能够为电力市场的健康发展提供理论支持和实践指导，推动电力行业的技术进步和创新。

1.2国内外研究现状

在风电功率预测方面，国内外学者进行了大量研究，并取得了丰富的成果。国外的研究起步较早，技术相对成熟。在预测方法上，物理方法通过建立风电场的物理模型，考虑风的流动特性、地形地貌等因素来预测风电功率，具有较高的理论准确性，但计算复杂，对数据要求高。如丹麦技术大学的研究团队基于计算流体力学（CFD）方法，对复杂地形下的风电场进行建模，考虑了地形、粗糙度等因素对风速的影响，从而提高了风电功率预测的准确性。统计方法则是基于历史数据，运用统计学原理建立预测模型，如自回归滑动平均模型（ARIMA）、支持向量机（SVM）等。美国能源部的研究人员采用ARIMA模型对风电功率进行预测，通过对历史数据的分析和建模，预测未来的风电功率变化趋势。随着人工智能技术的发展，基于神经网络的预测方法逐渐成为研究热点，如多层感知器（MLP）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）等，这些方法能够自动学习数据中的复杂模式和特征，具有较强的非线性映射能力。谷歌旗下的DeepMind公司利用深度学习算法，结合气象数据和历史风电功率数据，实现了对风电功率的高精度预测。

国内在风电功率预测领域也取得了显著进展。许多科研机构和高校针对我国风电场的实际情况，开展了深入研究。在预测模型方面，不断创新和改进，提出了多种组合模型和优化算法。例如，华北电力大学的研究团队提出了一种基于变分模态分解（VMD）和改进麻雀有哪些信誉好的足球投注网站算法（ISSA）优化卷积神经网络-双向门控循环单元（CNN-BiGRU）的短期风电功率预测方法。该方法首先利用VMD将原始功率分解为一组包含不同信息的子分量，以降低原始功率序列的非平稳性，提升可预测性；然后采用随机森林（RF）特征重要度的方法进行特征选择，选取对各个分量预测贡献度较高的影响因素组成输入特征向量；最后利用ISSA对CNN-BiGRU模型超参数寻优，自适应搜寻最优参数组合，叠加各分量的预测值