杨亚兰，徐耀良，钟绍山，谢江媛

（上海电力学院电力与自动化工程学院，上海 200090）

开发和利用风能的主要形式是风力发电[1]，随着风电容量占电力系统比重的日益增加，风电的出力预测对电网的影响不容忽视，而出力的预测主要取决于风速的预测。在时间尺度上，风速预测主要分为超短期、短期、中长期。超短期预测一般是30min以内的预测[2]，用于对发电机的控制；中长期预测时间主要集中在未来几天至几个月，用于风电场的规划设计；短期预测是30min～72 h的预测，用于电力系统的功率平衡和调度、交易及暂态稳定评估等，其准确性直接影响电力系统在未来一段时间内的调度计划。

有关风速短期预测的问题，国内外学者进行了大量的研究，欧盟国家、美国等风电产业发展较早，大都开发出了专门的风电功率预报系统，预测时长可达到72 h，相应的预测成本也比较高[3]。我国的风力发电还处于初级阶段，预测的时间长度一般集中在30min～3 h时间段，预测误差范围[1～3]为25%～40%，预测方法的选择很大程度上影响着预测结果的精确性。

风速预测方法主要有物理模型法和时间序列模型法。物理模型法基于大量的气象、地表等因素和发电机的性能，其准确度主要依赖于气象模型，准确性的保证就必须在更长时间内不断校正，数据量大且不易获取，计算成本高，不适用于风速的短期预测；时间序列法基于统计学习理论，包括传统的持续预测法、卡尔曼滤波法、随机时间序列法、空间相关性法以及人工神经网络法，这些方法易于建模，并能够及时地预测[4～5]。……