基于轉折性天氣精準識別的風功率預測與評估平臺的設計與應用

【關鍵詞】轉折性天氣；風功率；風功率預測；電氣

引言

在全球能源結構轉型的背景下，風電作為清潔可再生能源，在能源領域愈發重要。近年來，全球風電裝機容量迅猛增長。國際能源署數據顯示，過去十年全球風電裝機總量年均增速超10%，2023年突破900 GW[1]。這體現各國對清潔能源的重視與投入，也反映出風電在應對氣候變化、減少碳排放方面的關鍵作用。

研究聚焦轉折性天氣精準識別技術，構建風功率預測與評估平臺，有重要理論和實際價值。理論上，結合氣象學與機器學習[2]，提出多源數據融合的轉折性天氣識別框架；突破傳統局限，為風功率預測提供新思路和方法，有助于揭示風能變化規律，完善預測理論體系。在實際應用中，精準預測能為電網調度提供決策依據，助力制定發電計劃和電網運行方案，提高電網消納風電能力；減少棄風，促進清潔能源高效利用；還能降低電網運行成本和風險，提高電力系統穩定性和可靠性；支撐新能源并網，推動能源結構優化與可持續發展。

一、轉折性天氣精準識別技術的研究意義

風電大規模并網給電力系統的穩定運行和能源消納帶來挑戰。風能有波動性與間歇性，大氣環流、地形地貌、溫度變化等復雜氣象因素，會導致風電功率輸出不穩定。風電占比低時，其波動和間歇可由傳統能源調節彌補；但隨著裝機容量增加，對電網調度和能源消納的影響愈發突出。在實際運行中，風電功率的突然變化可能會導致電網頻率和電壓的波動，嚴重時甚至會威脅到電網的安全穩定運行。傳統的風功率預測方法在相對穩定的氣象條件下能夠取得一定的預測精度，但在面對臺風、寒潮等轉折性天氣時，由于氣象條件的劇烈變化和不確定性增加，這些方法的預測精度會顯著下降。據相關研究統計，在轉折性天氣發生時，傳統預測方法的平均絕對誤差可能會增加50%以上[3]，均方根誤差也會顯著增大。

風功率預測精度下降會給電網調度和能源消納帶來負面影響。電網調度需依據準確的風功率預測安排發電計劃和電網運行方式，保障電力供需平衡。如果預測不準，調度部門可能面臨電力過剩或短缺問題。預測功率高于實際時會導致棄風，浪費清潔能源且會降低風電企業的效益；低于實際則會引發電力短缺，影響用戶用電。此外，不準確的預測還會增加電網運行成本和風險，電網要配備更多備用電源和調節設備，風電功率波動也會損害電網設備，縮短其使用壽命并增加故障風險。提高轉折性天氣條件下的風功率預測精度是當前風電領域的關鍵問題。

二、理論基礎與關鍵技術

（一）轉折性天氣精準識別方法

為了提高轉折性天氣場景下風功率預測的準確率，首先需要實現對轉折性天氣進行準確識別。本研究通過對多源數據融合、機器學習算法以及動態閾值修正等技術進行融合，構建了一套全面、高效的轉折性天氣精準識別體系。

多源數據融合是獲取氣象信息的重要手段。研究整合衛星遙感、雷達探測與測風塔數據。衛星遙感提供大范圍氣象信息，對監測大規模天氣系統意義重大，如通過衛星云圖觀察臺風螺旋云系和路徑，為預警提供關鍵信息。雷達探測時空分辨率高，實時監測降水、風速等氣象要素變化，在監測強對流天氣上表現突出。測風塔數據覆蓋范圍小，但準確性和可靠性高，提供地面風速實時觀測值。融合多源數據，構建氣象特征庫，為后續分析提供數據支撐。機器學習算法在轉折性天氣識別中起核心作用。基于XGBoost或卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）算法，本研究能識別風速突變、氣壓驟變等關鍵天氣轉折信號。XGBoost是基于梯度提升框架的決策樹算法，通過迭代訓練并累加結果提高預測能力[4]，處理氣象數據時能學習特征和規律，對氣象要素變化趨勢建模，識別轉折性天氣。CNN是處理圖像數據的神經網絡，有強大特征提取能力。在氣象領域，將氣象數據轉化為圖像后，CNN能提取關鍵特征，如氣象云圖中的云系、雷達回波圖中的異常回波區域等，這些與轉折性天氣密切相關，通過學習識別這些特征，CNN可判斷是否出現轉折性天氣。

轉折性天氣具有天氣變化迅速、劇烈等特征，同時還受到季節性以及不同地區環境等多種因素影響。傳統的固定閾值技術在應用在轉折性天氣識別場景時，往往存在準確率低、無法實時跟蹤天氣變化等問題。針對以上問題，本研究應用動態閾值修正技術實現對轉折性天氣的精準實時識別，動態閾值修正技術能夠根據實時天氣數據調參，與傳統的固定閾值相比，可以極大程度地提高轉折性天氣識別的準確率。

（二）風功率預測基本原理

為了確保電網在轉折性天氣場景下的穩定運行，需要對轉折性天氣下的風力發電機的風功率進行準確預測。本研究基于實時氣象數據和歷史氣象數據，通過物理模型、統計模型和人工智能模型實現風功率預測。

物理模型依據風機空氣動力學特性與氣象參數的物理關系建立。風功率與風速立方、空氣密度成正比，實際建模會考慮風機葉片形狀等因素。該模型物理意義明確，氣象穩定、風機運行正常時預測較準，但對氣象參數測量精度要求高，模型復雜、計算量大，實際應用受限。統計模型利用歷史數據建立時間序列或回歸模型，捕捉風功率波動規律來預測。時間序列模型如ARMA、ARIMA等，通過分析歷史風功率數據的時間序列來預測[5]；回歸模型則建立風功率與氣象參數的回歸關系，用歷史數據估計回歸系數來預測。統計模型簡單易行、計算速度快、對數據要求低，數據充足且風功率變化平穩時預測效果好，但只能捕捉線性關系，對復雜非線性關系和突變情況預測能力較弱。

隨著人工智能技術的發展，其模型在風功率預測領域得到廣泛應用。如深度學習網絡，能挖掘氣象數據與風功率的非線性特征及時空相關性，實現精準預測。長短期記憶網絡作為特殊循環神經網絡，可處理時間序列長期依賴問題[6]，在風功率預測中學習數據特征，捕捉變化趨勢并預測。Transformer神經網絡基于注意力機制，能處理長距離依賴關系，并行計算優勢明顯，預測時通過注意力機制分配數據權重，捕捉復雜關系，提高精度。人工智能模型非線性擬合和自學習能力強，能處理復雜氣象與風功率情況，在復雜氣象下預測性能好。但它需大量數據訓練，對計算資源要求高，可解釋性差，限制了其應用。

三、風功率預測與評估平臺設計

（一）系統架構設計

風功率預測與評估平臺主要建設了轉折性天氣精準識別系統、電力氣象定制化預報系統和風功率預測模型這三個核心系統。它們相互協作，共同實現了對風功率的精準預測與評估。平臺核心功能模塊包括時空特征提取、自適應誤差校正和概率區間預測，這些模塊相互配合，有效提升了風功率預測的準確性和可靠性。平臺架構圖如圖1所示。

（二）轉折性天氣精準識別系統

轉折性天氣精準識別系統融合衛星遙感、雷達探測與測風塔等多源異構數據，主要涵蓋風速、風向、氣溫、氣壓以及濕度等多個關鍵氣象要素。通過對海量的氣象數據進行清洗、標簽化后，應用XGBoost、CNN等機器學習算法，對處理過后的氣象特征庫中的數據進行建模、分析、可視化。實現對大風、暴雨、冰雹等轉折性天氣的事先感知，幫助電力從業者精準識別轉折性天氣，并為風功率預測與評估平臺提供數據支持。轉折性天氣精準識別系統采用了動態閾值修正技術，以避免采用固定閾值技術所帶來的數據失真，從而提高轉折性天氣識別的準確率。

（三）電力氣象定制化預報系統

電力氣象定制化預報系統通過深度學習模型，可以對轉折性天氣精準識別系統處理過的信息進行動因邏輯關系分析，確定溫度、濕度、風速、降水等不同氣象因素的變化對于整個電力系統生產、輸送和配送的影響。找出氣象因素與電力系統之間的相關影響規律，并通過實際觀測數據作為驗證，找出氣象因素與電力系統的相關影響規律。

電力氣象定制化預報系統將根據動因邏輯關系分析預測到的結果，在轉折性天氣發生前，將其會對電力系統產生的影響推送給電力從業人員，提醒電力施工工人提前穿戴好防護裝備，幫助電力調度人員事先做好供電變化方案，確保電力系統的安全、平穩運行。

（四）風功率預測模型

風功率預測模型是實現風功率準確預測的核心工具。本研究綜合運用物理模型和人工智能模型，充分發揮它們各自的優勢，以提高預測精度。物理模型基于風機空氣動力學特性與氣象參數之間的物理關系，能夠準確描述風功率的產生機制，但對氣象參數的測量精度要求較高。人工智能模型，如LSTM、Transformer等深度學習網絡，具有強大的非線性擬合能力和自學習能力，能夠挖掘氣象數據與風功率之間的非線性特征和時空相關性，在復雜氣象條件下表現出更好的預測性能。在實際應用中，根據不同的氣象條件和預測需求，選擇合適的模型或模型組合進行風功率預測，以提高預測的準確性。

（五）核心功能模塊

1.時空特征提取模塊

時空特征提取模塊利用時空圖卷積網絡（Graph Convolutional Network，GCN），捕捉風電場間空間關聯性和時間序列變化特征。風電場風速和功率輸出在時空上有關聯，不同風電場風速、風向受共同氣象系統影響，變化趨勢相似。GCN聚合節點與鄰居特征，學習風電場空間依賴關系。在多風電場區域，將每個風電場看作節點，連接關系用鄰接矩陣表示，通過運算提取空間特征。GCN還對時間序列數據建模，捕捉風速和功率時間變化規律。多層堆疊GCN結構，提取更高級時空特征，為風功率預測提供更豐富準確信息。

2.自適應誤差校正模塊

自適應誤差校正模塊基于歷史誤差數據訓練殘差修正模型優化預測結果，以提高預測準確性。風功率預測因氣象條件復雜、不確定而存在誤差。該模塊收集分析歷史預測誤差數據，用神經網絡、支持向量機等機器學習算法建立殘差修正模型，明確誤差與氣象因素、時間等變量關系。在實際預測中，依據當前氣象條件和預測結果，利用模型調整預測值，減小誤差。

3.概率區間預測模塊

概率區間預測模塊結合蒙特卡洛模擬生成置信區間，量化預測不確定性，提供全面決策信息。風功率受氣象、風機運行狀態等不確定因素影響，預測存在不確定性。該模塊通過蒙特卡洛模擬，多次隨機生成符合概率分布的風速、風向等輸入參數，用風功率預測模型預測。用戶能獲取預測值和不確定性范圍，在制定發電計劃和電網調度策略時可以更好地規避風險，做出合理決策。

結語

文章指出了在轉折性天氣場景下風功率預測的問題，并提出了一種風功率預測與評估平臺方法，介紹了轉折性天氣精準識別方法和風功率預測基本原理。另外，介紹了風功率預測與評估平臺，平臺主要包括轉折性天氣精準識別系統、電力氣象定制化預報系統和風功率預測模型，主要核心功能模塊包括時空特征提取、自適應誤差校正和概率區間預測，這些模塊相互配合，有效提升了風功率預測的準確性和可靠性。未來的研究將聚焦在如何融合邊緣計算與風功率預測上，以進一步提高預測的準確率和可靠性。

參考文獻：

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[3] 劉翹楚，王杰，秦文萍，等.基于嵌套優化的GAPSOBP神經網絡短期風功率預測方法研究[J].電網與清潔能源，2025，41（02）：138146.

[4] 魏樂，戴澤，陳遠野，等.考慮多對一時空特征的短期風功率組合預測模型[J].動力工程學報，2024，44（12）：18691877.

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[6] 付炳喆，王瑋，任國瑞，等.考慮增強特征選擇的深度卷積時序網絡短期風功率預測[J].動力工程學報，2024，44（10）：15651573.