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彭小圣，熊磊，文劲宇，程时杰，伯明翰元，冯双磊，王勃
DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.
项目背景
风力发电主要由风速、风向、气压、温度、湿度等自然条件决定，具有间歇性、波动性、随机性的特性。大规模风电并网对电力系统的安全稳定运行带来了挑战。风电功率预测(WindPower，WPP)通过数值天气预报数据(，NWP)、风电场历史运行数据、风电场运行状态数据等，预测风电出力变化趋势，为电网安全、电力调度、电力营运带来了积极的影响。目前，世界范围内的风电功率预测大多集中在对单一风电场的功率预测。并且单个风电场的功率预测并不能挺好满足电网调度的需求。一方面，电力系统作为一个整体，其不确定性的功率总额更受调度人员关注；另一方面风电功率预测方法，为了对电网进行合理的实时调度及对联络交换功率的有效控制，防止风电穿透功率提升而导致的脱网风波，须要对集群风电功率作出有效预测。我国的风力资源地理分布和电力负荷中心之间并不匹配，风电开发集中在“三北”地区，产生区域性的集群分布。为此风电集群功率预测对于我国电网的安全稳定运行意义重大。
论文所解决的问题及意义
（1）风电集群功率预测系统的整体框架
论文以我国东部地区一个实际风电集群为对象，从预测流程、数据来源、数据流向、物理层次四个方面阐述了风电集群功率预测系统的整体框架，如图1所示。
图1风电集群功率预测系统的整体框架
（2）风电集群功率预测系统的数学层次
论文提出了具有普适性的风电功率预测模型的6个数学层次，即数据层、映射层、特征层、模型层、反馈层、输出层，如图2所示。
图2风电功率预测的化学层次
论文重点内容
与图2中的数学层次相对应，改进风电集群功率预测精度的方式及其可能的发展方向主要包括：
数据层：1）建立高帧率的NWP系统；2）通过测风塔数据对NWP数据进行实时修正；3）采用多个NWP模型组合；4）构建科学规范的风电场数据传输和管理系统；5）与大数据技术相结合。
映射层：1）异常测量与数据修正；2）数据分解与变换。
特点层：1）特点优选；2）新特点建立。
模型层：单个风电场：1）提高数学模型预测方式的精确度；2）与机率预测方式相结合；3）采用多元预测模型；4）采用先进的人工智能技巧。风电集群：1）子区域界定模型的改进；2）基准风电场选择模型的改进；3）升尺度模型的改进。
反馈层：1）预测结果反馈调整模型类型；2）预测结果反馈调整模型参数。
推论
自然诱因的间歇性、波动性、随机性为风电功率预测带来了挑战，致使其预测难度低于负荷预测。本文总结了风电功率预测技术的分类、集群功率预测的整体框架、6个数学层次、预测偏差形成的缘由、改进风电功率预测精度的方式，对短期、超短期风电功率预测、风电集群功率预测的研究和工业系统的开发皆具有参考价值。
引文信息
彭小圣，熊磊，文劲宇，等.风电集群短期及超短期功率预测精度改进方式综述[J].中国马达工程学报，2016，36(23):6315-6326.
PENG,XIONGLei,WENJinyu,etal.AoftheStateoftheArtforShort-termandUltra-short-termWindPowerof[J].oftheCSEE,2016,36(23):6315-6326(in).
团队介绍
彭小圣（1983），男风电功率预测方法，博士，IEEE会员，IET会员。2006.6和2009.3分别获华东科技学院专科和硕士学位，2009.2-2012.2在美国国家自然科学基金（EPSRC）的捐助下在墨尔本卡内多尼亚学院攻读博士学位，2012.3-2013.8在EDF捐助下举办博士后研究，2013年9月到华北科技学院工作。研究方向：电力系统大数据理论与应用；电力系统主设备检测与确诊；智能微网多尺度控制；基于大数据挖掘的新能源功率预测；电力设备局部放电测量与辨识；基于大数据深度学习的模式辨识与预测等。2009年以来主持和主研了德国国家自然科学基金（EPSRC）、英国能源公司（）、法国电力公司（EDF）、国家自然科学基金、湖北省自然科学基金、国网总部项目子课题、中国电力科学研究院、国网技术大学项目10余项。在IEEE、《中国马达工程学报》等国外、国际一流刊物和大会上发表学术论文20余篇，皆被SCI/EI收录。兼任IEEE、《中国马达工程学报》、《电工技术学报》、《电网技术》等国外、国际一流刊物审稿人。其1篇大数据论文，被评为2016年度《领跑者5000—中国精品科技刊物顶级学术论文》（F5000论文），同时被评为2016年度《中国马达工程学报》和《电网技术》优秀审稿专家。
熊磊，男，目前在华北科技学院电气与电子工程大学攻读硕士学位，从事电力系统新能源功率预测的研究工作。