梁耀光　刘德泉

摘要：风力发电是人们利用无污染、可再生风能的一种主要形式。由于风电场受到风的随机性等特点的影响使其并网受到了限制，所以其必须有较高精度的短期风电功率预测系统。以风电场短期功率预测模型为研究对象，将历史单位置和多位置数值天气预报数据、多种智能优化算法与预测模型相结合，在Matlab仿真实验平台上开展研究和实验验证工作。

关键词：风电；短期发电功率；预测方法

中图分类号：TB

文献标识码：A

doi：10.19311/j.cnki.16723198.2016.27.100

1背景

面对日益严峻的能源及环境问题，世界各国都在找寻解决的方法，风能作为环境友好型新能源的代表，兼具蕴藏量大、可再生、无污染等特点，使得风力发电成为了解决环境问题、能源问题的重要途径。

一方面，风能在全球范围内储量巨大，人们利用风能的历史由来已久，截至到2104年年底，全世界风电新装机容量达到了51.47GW，累计装机容量达到了369.55GW，相较去年增长了15.99%，这其中中国继续领跑世界风电装机容量，达到了114.76GW。

另一方面，传统的电力系统稳定是通过发电功率追踪负荷功率来实现的。现今，电网接入大量风电后，电力系统的运行调度体系并未发生根本性的变化，传统电力系统的发电功率跟踪负荷功率的模式还在沿用。当风电功率波动超过电力系统的平衡能力时，可能导致电力系统频率越限，威胁电网安全运行。所以，高精度的风电功率预测变得越来越重要。

在风电大规模并网的大背景下，深入研究风电功率预测模型智能优化方法不仅能够为风电功率短期预测研究提供理论参考，还能为进一步消除风电对电网的不利影响打下坚实的基础。……