李春平，张沛，彭春华，尹瑞，时珉

（1.华东交通大学电气与自动化学院，江西省 南昌市 330013；2.国网河北省电力有限公司，河北省石家庄市 050021）

0 引言

由于风电的波动性和间歇性特点，并网风力发电在提供清洁能源的同时，给电力系统的安全、稳定运行带来了严峻挑战[1]。精确的实时风电功率预测能够帮助调度滚动地修正日出力计划曲线，在保证电力系统运行的安全性和经济性的同时，提高风电的消纳水平[2]。风电功率预测按预测时间尺度有超短期(0～4 h 内)、短期(1～3 天内)、中长期(数月/年内)[3]。而风电功率实时预测是指自预测时刻起对未来15 min 至4 h 内风电功率进行预测，两个预测值之间间隔为15 min，实时滚动预测各个时间点的风电功率[4]。因此风电功率实时预测为超短期多步预测。

风电功率预测方法可以分为两大类，即物理方法和统计方法。物理方法一般基于数值天气预报先对风速进行预测，然后根据风速-功率曲线得到风电功率的预测值。文献[5]利用美国航天局地球观测系统的全球风速数据，从而得到中国某风电场未来风速,再根据风机的风速-功率特性曲线预测不同时间尺度下的风电功率；文献[6]采用K 均值聚类方法对预测日前20 天的数值天气预报（Numerical Weather Prediction，NWP）数据样本进行聚类，在各类下分别建立模型预测短期风电功率。由于物理方法高度依赖数值天气预报的数据，其精度受数值天气预报精度的影响较大。统计方法则是基于功率、气象历史数据进行预测。目前……