风电场群功率预测模型的优化设计与工程应用

一、引言

随着风电规模化、集群化发展，风电场群成新能源重要供应形式。但风能特性使风电场群功率难精准预测，给电力系统带来挑战。虽 2024 年我国风电弃风率降至 3% 以下，但极端天气等时段仍有调度难题。传统预测模型基于单一风电场数据，难适应复杂场景。因此，优化风电场群功率预测模型，提升精度与鲁棒性，有重要工程与现实意义。

二、风电场群功率预测的核心影响因素

（一）气象条件的复杂性与不确定性

风电场群通常分布在地理跨度较大的区域，受地形、气候带差异影响，气象条件呈现显著时空异质性。风速、风向、空气密度等关键气象参数的测量误差及预测偏差，直接影响功率预测精度。例如，山谷型风电场群易受地形狭管效应影响，风速短时波动幅度可达 2-3m/s ，传统气象插值方法难以精准捕捉此类局部气象特征。此外，极端天气如雷暴、沙尘暴等，会导致气象传感器数据失真，进一步降低预测可靠性。

（二）场群间尾流效应的耦合作用

风电场群内各风电场间距较近时，上游风电场的尾流会对下游风电场的风速产生衰减影响，形成尾流耦合效应。传统模型多忽略场群间的尾流干扰，仅针对单一风电场建模，导致预测结果偏差较大。研究表明，当风电场间距小于5km 时，下游风电场的输出功率可能降低 10%-20% ，且尾流影响随风速、风向变化呈现动态波动特征，增加了预测难度。

（三）风机运行状态的个体差异

风电场群内风机型号、投产年限、维护水平的差异，导致其功率曲线存在显著个体偏差。部分老旧风机因叶片磨损、齿轮箱老化等问题，实际输出功率较设计值降低 5%-8% ，而传统模型采用统一功率曲线进行预测，未能充分考虑设备状态的动态变化，进一步放大了预测误差。此外，风机故障停机、检修维护等突发状况，也会导致实际功率与预测值出现较大偏差。

（四）数据质量的波动性

风电场群功率预测依赖海量的气象监测数据、风机运行数据及历史功率数据，数据缺失、异常值及噪声等问题，会严重影响模型输入质量。例如，偏远地区风电场的通信网络不稳定，易导致数据传输中断；传感器老化可能产生异常数据点，若未及时处理，将直接降低预测模型的泛化能力。

三、风电场群功率预测模型的优化设计

（一）多源数据预处理优化

采用基于滑动窗口的异常值检测算法，识别并剔除风速、功率等数据中的跳变点、恒定值等异常数据；针对数据缺失问题，结合气象相关性分析，采用改进的 K 近邻（KNN）插值法，利用相邻风电场的同期气象数据进行补全，较传统线性插值法补全精度提升 8%-10% 。

构建风电场群时空数据矩阵，将分散的单点气象数据转化为网格化时空数据集；通过时空卷积网络（STCN）提取不同风电场间的气象关联特征，有效捕捉场群间的气象耦合效应，为后续预测提供更全面的输入特征。

（二）基于注意力机制的混合预测模型构建

除传统的风速、风向等基础特征外，新增尾流影响系数、风机健康指数、地形修正因子等衍生特征；采用随机森林特征重要性评估方法，筛选出对功率预测贡献度前 20 的关键特征，降低模型复杂度，提升训练效率。

构建 “LSTM-XGBoost” 混合预测模型：首先利用 LSTM 网络捕捉风速、功率等时序数据的长期依赖关系，输出初步预测结果；随后将 LSTM 输出结果与尾流效应、设备状态等非时序特征融合，输入 XGBoost 模型进行精细化预测。同时，在 LSTM 网络中引入注意力机制，强化关键时段（如风速突变期）的特征权重，提升模型对复杂工况的适应能力。

（三）模型自适应修正机制

建立预测误差实时监测模块，当实际功率与预测值的偏差超过预设阈值时，自动触发模型参数修正流程；根据误差分布特征，动态调整 LSTM 与 XGBoost的权重分配比例，实现模型的在线自适应优化。

基于气象预警信息与风机运行状态，将预测场景划分为常规工况、极端天气、设备检修三种模式；针对不同场景预设对应的模型参数集，实现模型在不同工况下的快速切换，提升预测鲁棒性。

四、工程应用与效果验证

（一）工程应用背景

以我国西北某区域风电场群为研究对象，该风电场群包含 8 个风电场，总装机容量 1200MW，分布在东西跨度 50km 的山区地带，受地形与尾流效应影响显著，传统预测模型日均预测误差（MAPE）高达 15%-18% 。

（二）模型部署与参数设置

将优化设计的混合预测模型部署于风电场群集控中心的预测平台，模型输入数据包括 10 分钟间隔的风速、风向、空气密度等气象数据，风机转速、桨距角等运行数据，以及历史功率数据；模型训练采用近 3 年的历史数据，预测时长涵盖短期（0-4 小时）与超短期（4-72 小时）两个维度。

（三）应用效果验证

对比测试结果显示，优化模型的短期预测 MAPE 降至 8.2% ，超短期预测

MAPE 降至 10.5% ，较传统 LSTM 模型分别降低 18% 、 15% ，较 XGBoost 单一模型分别降低 12% 、 10% ，在风速突变、极端天气等复杂工况下，预测精度优势更为显著。

模型应用后，该区域风电场群的调度响应速度提升 20% ，因预测偏差导致的弃风率降低 0.5 个百分点，年增风电消纳量约 600 万 kWh，经济效益显著。

模型输出的风机健康指数与功率偏差预警信息，为运维部门提供了精准的检修指导，风机非计划停机时间减少 12% ，运维成本降低 8%-10% 。

结论

本文通过分析风电场群功率预测的核心影响因素，从数据预处理、模型架构、自适应修正三方面进行优化设计，构建的混合预测模型在工程应用中表现出较高的预测精度与鲁棒性，有效解决了传统模型在复杂场景下的预测难题。然而，该模型在应对极端罕见气象条件时，预测精度仍有提升空间。

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