电力系统中的风电功率预测

电力系统中的风电功率预测

随着可再生能源的不断发展，风力发电已成为世界各地广泛使用的一种清洁能源。但是，由于风场的风速和方向的不稳定性，风力发电的功率输出具有较大的波动性，这就给电网运行带来了一定的影响。因此，风电功率预测已成为电力系统管理和调度的重要手段之一。

一、风电功率预测的意义

风电功率预测是针对风电场内风速和风向变化情况，利用数学模型和统计方法预测未来一定时间内风机的输出功率，从而实现电力系统对风电的调度和管理。在电网运行中，风电功率占比越来越大，如果不能对其进行准确的预测，就会影响电网的稳定性和运行效率。因此，风电功率预测的意义在于：

1.为电力系统安全稳定运行提供支持

风电场不断输出的功率变化给电网运行带来了巨大的挑战，为了保证电力系统的安全稳定运行，需要实时监测和预测风电场的功率输出变化，从而及时调整电网的负荷和发电机输出。

2.优化风电分布式发电行业运营效益

对于分布式风电发电场而言，精准的风电功率预测可以让发电场的运营者做出相应的策略，调整风机的功率输出，实现最优化运营。

3.提高电力系统对风电的接受度和可靠性

一方面，准确的风电功率预测可以降低风电波动给电网带来的不良影响；另一方面，风电功率预测的准确性也是提高电力系统对风电接受度和可靠性的关键。

二、风电功率预测的方法

风电功率预测的方法主要可分为基于物理模型的方法和基于统计学方法的方法两类。

1.基于物理模型的方法

基于物理模型的方法是利用风机的结构与性能参数以及附器的测量数据，采用风力机理论进行预测功率的方法。该方法依赖于风电场的物理模型，利用风速、风向和温度等气象数据进行预测，因此对模型的精度有很高的要求。

2.基于统计学方法的方法

基于统计学方法的方法则是基于历史数据或其他影响因素进行预测的方法，通常是通过建立一个统计模型，综合考虑多个相关的气象和运行参数因素，预测未来的风电功率变化。目前应用比较广泛的统计方法包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等。

三、风电功率预测存在的挑战

虽然风电功率预测在电网运行中具有重要的作用，但是在实际应用场景中，仍然存在着许多挑战。

1.气象不确定性

船到桥头自然直，对于风速和风向的变化，很难完全掌握。因此，预测气象参数的精度一直是影响风电功率预测成功率的一个关键因素。

2.数据利用率和可扩展性

数据的可用性和利用率是影响机器学习模型和深度学习模型预测精度的关键因素。既要收集足够的历史数据，又要克服数据之间的相关性、非线性关系等问题。同时，针对不同的风电场，模型的适应性和可扩展性也是一大挑战。

3.维护和更新成本高昂

随着风电场不断扩张，产生的数据量也在不断增多，模型的交付、更新和维护

成本也在不断提高。这不仅增加了预测模型的复杂性，也增加了运维人员的工作量。

结语

风电功率预测是电网运行和风电场优化管理的基础，也是实现风电清洁能源利

用的重要手段。虽然在实际应用中，仍然存在着许多挑战和困难，但是不断提高预测精度、完善模型、优化算法等措施，有望进一步发挥风电功率预测在电力系统调度、运行和管理中的重要作用。