基于集成多尺度LSTM的短時風功率預測

易善軍，王漢軍，向 勇，田長翼，高大禹，陳志奎

(1.國網內蒙古東部電力有限公司，呼和浩特 010010；2.中國科學院 沈陽計算技術研究所有限公司，沈陽 110168；3.大連理工大學 軟件學院，遼寧 大連 116620)

電力行業中隨著化石燃料的不斷消耗，其造成的環境污染越來越嚴重，世界各國的火力發電比例逐漸下降。風能、太陽能、潮汐能等清潔能源受到關注，其中風能具有資源豐富、轉換技術相對簡單等優點，風力發電被很多國家納入重點考慮[1]。中國擁有極為豐富的風力資源，絕大多數地區的平均風速都在3 m/s以上，尤其是東北、西北、西南高原和沿海島嶼，平均風速更大，風力發電潛力巨大。但風力發電由于風量不穩定、不可控，存在波動性、隨機性，使其發展受到很大程度的制約[2]。風功率的短時預測可以幫助電網進行發電情況的全面監控、并及時做出計劃調整，提高電力系統的可靠性。同時，精確的短時風功率預測可以提高風能利用率、解決風儲系統的過充或過放問題。

目前，風電場的短時風功率預測已受到研究者們的關注，存在大量相關研究。現存研究采用的方法整體可以分為三類：1)物理方法；2)統計學方法；3)人工智能方法。采用物理方法是指在預測過程中結合天氣、氣壓、障礙物等環境信息對風功率進行預測。數字天氣預測[3](NWP, numerical weather prediction)作為物理方法的核心模型已經將所選區域地形等復雜因素考慮進去。一些研究者[4]提出引入風速和風向作為參考變量，結合聚類方法的風功率預測模型。……