国内外风电功率短期预测方法综述与发展趋势

本文档深入探讨了"短期风电功率的预测方法 (2013年)"，针对电力系统中的一个重要挑战进行研究。风电作为可再生能源，其功率输出具有显著的间歇性和随机性，这给电力系统的稳定运行带来了一定的挑战。本文首先概述了两种主要的风电功率预测方法：物理方法和统计方法。 物理方法通常基于对风力机和风速之间复杂物理关系的理解，通过建立动力学模型来预测风能输出。例如，通过对风速、空气密度、叶片面积等因素的测量和计算，可以估算出风力发电机的理论功率。然而，物理模型的精度可能受到风场特性、环境条件和设备特性的限制。 统计方法则依赖于历史数据，通过分析风电场的历史功率输出和相关的气象参数之间的统计关系，构建预测模型。常见的统计方法包括时间序列分析、回归分析和机器学习算法，如自回归移动平均模型（ARIMA）、支持向量机（SVM）等。这些方法可以捕捉到风电功率的季节性、趋势性和随机性特征，提高预测的准确性。 接着，文章回顾了国内外风电场功率预测系统的现状和发展情况。许多国家和组织已经开发并部署了风电功率预测系统，这些系统在电力调度、电网规划和故障应对等方面发挥着关键作用。国外的先进技术和经验对于我国风电功率预测系统的改进提供了借鉴。 文章特别关注了中国在风电功率预测领域的研究进展，指出随着我国风电装机容量的迅速增长，对短时功率预测技术的需求日益迫切。研究重点可能集中在提升预测精度、实时性和适应性，以及如何融合物理模型和统计方法，以降低预测误差。 最后，文章强调了短期风电功率预测对未来电力系统的重要性，包括对频率控制、备用容量需求、电网规划和节能减排等方面的影响。随着技术的发展和对绿色能源的重视，我国在风电功率预测系统的研发上预计会有更大的投入，以确保风电资源的有效利用和电力系统的稳定运行。 这篇文章提供了一个全面的视角，深入探讨了短期风电功率预测的理论基础、实际应用和未来发展趋势，为电力行业的决策者和技术人员提供了有价值的参考。