白 鹏

(山西省信息产业技术研究院有限公司，山西 太原 030012)

0 引言

“十四五”期间，我国经济年均增速约为5.5%，预计到2025年全国电能消耗约在9万亿千瓦时～9.5万亿千瓦时,非石化能源占一次能源消费比重将达到19%～20%(55亿吨～56亿吨标准煤)[1]。可以说，可再生的清洁能源已经成为节能减排中至关重要的支撑性力量,未来新能源不再仅是补充和替代，而将成为能源供给侧的主力。

风能作为清洁能源的代表，因其无污染、零排放的特点被人们广泛地开发利用。风力发电的主要原理就是靠风力吹动风机叶片旋转，从而带动发电机工作。所以，风能质量的优劣直接决定了风力发电的电能质量。准确地预测预报风速是风电场运维调度人员充分利用风能的前提，同时也是避免瞬时极大风对发电机组造成震荡与损害的有效预防手段。根据风电场的实际需求，对风速的预测可以分为长期预测和短期预测。长期预测一般是在风电场规划建设之前，由勘测部门对风电场的气象环境做一段较长时期的观测，并结合气象学、地理学的相关理论对风电场全年或者某季度的风速做出推演性的预测。而短期风速预测则是对未来十几个小时甚至几个小时的风速进行精准预报。由于短时风速的随机性强且波动快，这就给风速预测带来了困难。国内学者对风速机理进行了大量的研究，提出了神经网络法、时间序列分析法、卡尔曼滤波法、遗传算法、灰色算法、小波分析法等研究方法[2-4]。……