风电功率预测方法在电力市场中的应用研究

1.基于物理模型的风电功率预测方法

基于物理模型的风电功率预测方法是通过对风力发电机组的物理特性以及风资源变化规律进行模拟，从而实现风电功率的预测。这种方法一般会使用气象数据、风机的性能参数、地形地貌等信息，结合风力和风速的时间序列数据，建立数学模型来预测未来一段时间内的风电输出。物理模型通常包括风速、风向与功率的关系模型、风机的功率曲线模型、风能转化效率模型等。基于物理模型的风电功率预测方法可以比较直观地反映风电系统的物理特性，但是由于这种方法需要的输入数据必须具有较高的精度，并且对于模型参数的要求较高，所以存在一定的预测误差。物理模型对风电场复杂环境变化及气象因素比较敏感，预测结果会存在波动，所以基于物理模型的风电功率预测方法在实际应用中一般和其他预测方法结合使用，以提高预测准确性。

2.基于统计学模型的风电功率预测方法

基于统计学模型的风电功率预测方法，它借助历史风电功率数据以及气象变量之间的统计联系，用回归分析、时间序列分析等统计手段，构建起预测模型，这类模型往往凭借风速、气温、气压等气象要素同风电功率之间的关联性，来对未来的风电输出予以预估，比较常见的统计学方法包含线性回归、ARIMA 模型、支持向量机等，这些方法可以有效地捕捉风电功率的时变特性及其非线性特征，从而为短期和中期的风电功率预测赋予一定的精确度。虽然基于统计学模型的预测方法相比于物理模型在计算上比较简单，但是这种方法的效果还是受到数据质量以及气象变量的影响较大的，所以在面对风电功率的大范围波动以及复杂的环境条件时，可能就不太适用了，所以一般会和其他预测方法比如机器学习模型结合使用来提高预测的准确度和鲁棒性。

3.基于机器学习的风电功率预测模型

基于机器学习的风电功率预测模型依靠大数据分析和自动学习算法来对风电功率展开有效预测，此模型要借助大量的历史风电功率数据和气象数据，然后采用机器学习算法（比如支持向量机，神经网络，决策树，随机森林等等），自动从数据当中提取特征并创建预测模型，这些模型可以捕捉到风电功率的非线性，复杂性以及时变性，特别适合应对风速变化幅度较大，气象状况比较复杂的环境。相较传统统计学模型而言,机器学习预测方法拥有较强的自适应能力及鲁棒性,可以在多维数据条件下达成更高的预测精确度,通过持续改善训练程序,模型逐渐提升自身的预测准确度,在短期风电功率预估中表现较为突出,但机器学习方法预测结果好坏还取决于大数据集质量以及所选算法类型,这就要求具备大量优质数据和有效模型调节方法。

4.神经网络在风电功率预测中的应用

神经网络尤其是深度神经网络，可自动从很多输入数据里抽出特征并实施自适应调整，从而超越了传统统计方法处理风电功率预测时存在的短处，神经网络通过多层次的网络结构来抓住风速，气压，温度这类气象要素同风电功率间的很强的非线性以及时变联系，十分适合用来展开长时间序列数据的规划及短期预估任务，它的长处在可解决那些复杂的，包含很多变量的输入数据，还能在比较复杂的气候环境下执行预测。但是神经网络在训练过程之中需要大量的历史数据而且还要依赖数据的好坏，进行大量的数据处理工作，在面对神经网络预测精度较高但是神经网络的“黑盒子”特点导致结果难以解释的问题，怎样提高神经网络的透明度，怎样提高算法在训练方面的效率是目前的研究热点。

4.支持向量机在风电功率预测中的应用

支持向量机（SVM）在风电功率预测中的应用充分发挥了其在处理高维数据和非线性问题方面的优越性，它借助构建高维空间中的最优化超平面来解决数据分类或者回归问题，在风电功率预测方面，SVM 可以凭借输入像风速，气压，温度这些气象参数变量，再加上使用核函数把它转换到一个较高维空间里去寻找风电功率跟气象因素之间比较复杂的非线性关联，而且由于SVM 具有较强的泛化性能以及很好的抗干扰能力，在对风电功率展开短时期预报的时候，它的预报准确率表现得不错，在样本数量较少或者存在较多异常噪音数据时依然可以达到不错的预报效果。相比起传统的回归法而言，SVM 可以规避过拟合的问题，适合做风电功率的精准预测，不过它的训练步骤比较麻烦，特别是处理大批量数据的时候，计算的繁杂程度较高，而且它还须要精确选择恰当的核函数以及参数之类的因素，在模型的改进与训练效率上也有着较高的要求。

结论：

经过对各类不同的预测方式比如根据物理模型预测、根据统计学模型、根据机器学习算法以及利用支持向量机等诸多方式的对比分析以后，可以看到不同的方式各有千秋，有些是对于一些比较简单的预测环境而言比较适用的物理模型，在复杂的气象条件中却并不尽如人意；而在传统的风电功率预测方面经常应用的就是统计学模型，但是在遇到数据质量和特征选取的问题时就有些捉襟见肘；而采用机器学习以及支持向量机的方式就明显可以展现出他们数据处理以及非线性建模方面的强大优势，在风电功率精确预测方面有着更好的表现效果，并且面对复杂的天气状况时亦然有很好的作用，特别是当面对大数据及复杂气候时能够有效提升其精度。但是这种方法需要的数据量较多，并且计算也比较麻烦，模型也不易解释，未来的风电功率预测可能会随着大数据、人工智能、算力等因素的发展，混合应用多种预测的方法的模型将成为趋势，优化算法、改进模型实时性和适应性、提高风电功率预测的准确性、鲁棒性，促进电力市场中可再生能源合理调度及有效融入。

参考文献：

[1]高鹭,庄庆泽,张飞,等. 基于多尺度特征融合的超短期风电功率预测[J/OL]. 电子测量技术, 2025-09-03 1-10

[2]许晓萍. 基于 VMD 与 GRU 的风电功率预测 [J]. 机电技术, 2025,(03): 7-11.

[3]范家玮,王嘉梅,文博,等. 分频预测与高频校正的短期风电功率预测[J]. 舰船电子工程, 2025, 45 (06): 166-172.

作者简介：张永庆，男1992 年08 月，本科 助理工程师

单位：