机械工程学报

作者：唐新姿, 顾能伟, 黄轩晴, 彭锐涛

单位：1. 湘潭大学机械工程学院 湘潭 411105;2. 明阳智慧能源集团股份公司 中山 528437

关键词：风电功率预测,预测精度,深度学习,区间预测,组合预测模型；

基金：国家自然科学基金（51305377，51975504）、湖南省教育厅（19B539）和湖南省自然科学基金（2021JJ30676）资助项目

风电不可避免的随机性、间歇性和不确定性给并网、电力调度与消纳带来巨大挑战。通过风电功率预测对风电波动进行有效评估，对于降低风电不确定性风险推进风电稳步发展具有重要意义。针对当前大规模风电发展中至关重要的短期风功率预测精度问题，介绍了风电短期预测误差来源及影响，分类阐述了确定性和不确定性风电功率短期预测方法原理、优缺点、评价指标及适用性，从异常数据的检测与清洗、缺失数据的重构、数据特征的选择或提取、数据聚类、数据分解、优化算法改进和考虑物理模型等方面，探讨并综述了风电功率预测精度提升关键技术及其最新研究进展，最后对未来风电功率预测技术发展趋势进行了展望，为提升风电功率短期预测精度、推进精细化预测技术发展、保障系统安全稳定运行提供参考。

来源：2022年第12期

《机械工程学报》期刊编辑部

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