第43卷第2期；2023年4月
摘要：高比列风电并网的功率预测确切性，对新型电力系统的安全稳定运行具有重要作用。针对风电功率预测存在高不确定性，预测偏差动因复杂，对短期风电功率预测方式及偏差修正研究进行综述。文中按照预测原理的不同，对比剖析不同预测方式的优势与不足。重点剖析风电功率预测方式涉及到的各关键环节对偏差影响的主要诱因。从风电功率预测模型数据输入与输出的角度出发，介绍NWP风速横横向偏差修正应用研究现况，归纳总结基于功率波动理论和幅值特点的两方面风电功率预测修正的技术路线。最后考虑风电未来应用发展的实际需求，提出风电功率预测精度提高相关策略。
[关键词]风电功率预测偏差修正；NWP风速修正；功率波动；幅值特点
01
研究背景
为持续推动“双碳”目标实现，近些年来，以风电为首的可再生能源借助经历了跨越式发展。截至2022年10月末，中国风电装机容量约3.5亿千瓦，环比下降16.6%。风力发电已成为新型电力系统电力供应端的重要组成部份。但是，风电输出功率的强随机性以及弱调度性，提升了电力系统运行不确定性，大规模风电高效消纳与电网安全稳定运行矛盾愈发突出。
短期风电功率高精度优化预测，有助于电力调度部门剖析风电并网时运行参数，确定最佳机组组合方案，减少风电场的营运成本，是应对上述挑战的有效手段之一。受天气混沌特点、样本数据应用质量差等潜在负面诱因影响，风电功率预测模型所建立风速和风电功率映射关系容易发生一定的畸变5.功率预测误差不可防止，对风电场和电力调度部门均形成不同程度的影响。一方面，风电场须要向电力调度部门提早上报隔日发电计划超短期风电功率预测，当上报电量误差较大时，风电场需承当电网考评的费用、备用采购费用以及上报电量过高形成的主动弃风损失，提升了风电场上报电量的决策难度。另一方面，为应对风电大波动情况下风电并网后机组出力与负荷需求的不平衡性，电力调度部门须要预留大量的旋转备用容量超短期风电功率预测，维持电力与用户两端的供需平衡，保障电网调峰和调频的及时度，进一步压缩了风电消纳空间。
为此，针对当前短期风电功率预测模型多维度不同类型的功率预测误差，本文结合近些年风电功率短期预测研究、开发和应用情况，对现有风电功率预测修正技术进行了综述。首先，按照预测原理及数据来源的差别性，总结短期风电功率预测技术分类，剖析不同预测模型存在的异同点，阐述短期风电功率确定性预测面临的难点问题及未来的发展趋势。之后，从模型输入和预测后处理两个角度出发，剖析功率预测偏差形成的主要诱因。最后，总结NWP风速横横向偏差修正以及风电功率偏差修正的方式，为后续短期风电功率预测修正技术的发展提供参考。
02
推论
随着风马达组并网规模的持续下降，高精度风电功率预测是保障电力系统安全稳定运行的重要技术。本文综述了短期风电功率方式的应用以及相对应的异同点，探讨了风电功率预测的主要偏差来源，总结了模型输入端的NWP风速修正方式和模型输出端的风电功率预测偏差修正方式。在此基础上，本文对短期风电功率预测偏差修正技术发展提出一些建议。
1）风电功率预测偏差动因复杂，有必要充分认识风电功率预测各环节偏差特点，采用相应的修正方式提高模型预测精度。在NWP风速偏差修正方面，针对NWP模式在多时空尺度下偏差特点各异，可以剖析多个气象站站点或则目标风电场相邻风电场的空间相关性，研究订制参数化预报技术，优选多种预测算法构建计及多位置NWP气象信息的组合修正模型，用以提升NWP风速预测精度。
2）在风电功率预测偏差后处理方面，风电场所处地区的气象规律、地理条件各不相同，可以依据目标风电场特性，针对性筛选目标风电场的预测偏差的潜在规律性特点，将深度学习等先进数据挖掘手段与加强学习技术相结合应用于风电功率预测后处理，提升模型的自主学习能力，是未来短期风电功率预测修正技术的重要研究方向。
引文信息
戴千斌,黄南天.短期风电功率预测偏差修正研究综述[J].西南电力学院学报,2023,43(2):1-7.
mai,HUANG.ofonErrorofShort-termWindPower[J].OfPower,2023,43(2):1-7.
作者介绍
基金项目：山东省科技发展计划重点研制项目（）
第一作者：戴千斌（1998-），男，在读硕士研究生，主要研究方向：风电功率预测技术方面研究，
通信作者：黄南天（1980-），男，博士，院士，主要研究方向：电力系统调度与规划研究，
编辑|张志铭
初审|薛雯
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