摘要：介绍了风电功率预测技术的新兴技术与发展趋势，分析了分区建模、Koopman算子深度神经网络、DBN与多元线性回归结合等方法；探讨了未来研究的方向，强调了对算法的改进和多领域应用的重要性。

关键词：风电功率预测，分区建模，Koopman算子，深度神经网络，DBN，多元线性回归

0　引言

风电作为一种清洁、可再生的能源，其功率预测技术的发展至关重要。准确的风电功率预测有助于电网的有效管理和可再生能源的最大化利用。本文通过分析和总结当前风电功率预测技术的最新发展和趋势，旨在为未来的研究和应用提供参考。

1　风电功率预测技术国内外现状

目前，风电功率预测技术在国际上已经取得了一定的进展。许多国家都开展了风电功率预测研究，并开发了相应的预测系统。这些系统主要利用数值天气预报数据、物理模型和统计方法进行预测，以提高预测准确性。

丹麦是风电功率预测技术的领先者之一，他们开发了多个预测系统，如Landberg的预测系统、WPPT、Prediktor、Zephry等。这些系统采用了天气预报、物理模型和统计方法相结合的方式，能够给出较好的短期预测结果。

德国也有一些风电功率预测系统，如Previento和AWPT。这些系统利用天气预报数据和人工神经元网络等技术进行预测，能够提供较准确的功率输出结果。

美国的eWind系统是基于高精度的大气物理数学模型和适应性统计模型进行预测的。该系统具有较高的预测精度。

在国内，对风电功率预测的研究还处于起步阶段，主要集中在理论探索方面。目前还没有出现高精度的风电功率预测系统。但是，随着风电行业的发展和技术进步，相信我国在风电功率预测技术方面也会取得更多的成果。

风电功率预测技术对于风电场的经济、电力市场和系统安全性具有重要价值。随着技术的不断发展，相信未来风电功率预测技术将越来越精确和可靠^[1]。

2　风电功率预测的新兴技术

2.1　基于分区建模的复杂山地风电功率预测技术

为解决因地表粗糙度、复杂地形等因素的影响，对山地风电场整体风电功率进行预测存在较大困难的问题，提出了利用K-means聚类算法对风电机组进行分区建模，并选择每个子区域内的参考风电机组。然后，采用BP神经网络分位数回归模型对参考风电机组的风电功率进行预测，并利用核密度估计和稀疏贝叶斯学习形成的组合预测模型对子区域的风电功率进行预测。最后，将子区域的预测结果相加，即可得到整体区域功率预测结果。

实验结果表明，采用分区建模的方法可以有效提升复杂山地风电场功率预测的准确性。最后对模型预测结果进行了评价，包括准确性分析和PDF综合评价。通过算例分析，结果表明本文提出的预测方法能够降低区域预测模型对单个风电机组数据的依赖性，有利于进一步提升复杂地形风电场功率预测的水平^[2]。

2.2　基于Koopman算子的深度神经网络风电功率预测技术

近年来，随着深度学习的广泛应用，基于深度网络的预测方法逐渐成为了研究热点。作为描述系统动力学演化的新工具，Koopman算子在描述非线性动力学系统方面具有很强的优势。因此提出了一种基于Koopman算子和深度神经网络模型的风电功率预测方法。通过结合Koopman算子和深度神经网络模型，该方法能够描述非线性动力学系统的演化，从而学习系统的特征和规律，提高了预测效果的准确性。

实验结果表明，与传统方法相比，该方法在预测风电功率方面具有更好的性能、更高的预测精度和更可靠的预测结果。这意味着该方法能够更准确地预测风电功率，进而提高风电系统的运行效率和可靠性。通过采用Koopman算子和深度神经网络模型，能够更好地理解和利用系统的动态特性，从而为风力发电产业的未来发展提供指导和支持。该研究为风力发电功率预测领域的研究和应用提供了有益的探索和创新。

2.3　基于DBN和多元线性回归的风电功率预测技术

该研究提出了一种结合深度置信网络（DBN）和多元线性回归（MLR）的风电功率预测模型。首先，利用DBN模型对历史原始风速和风向数据进行分层预训练，并求解最优的MLR方程。然后将最优的MLR方程放置于预训练好的DBN最顶层，并通过监督微调过程使DBN模型参数达到最优。最后，将历史风速和风向数据输入微调好的DBN网络，通过DBN网络得到风速和风向的预测值，并利用MLR方程计算出风电机组输出功率的预测结果。

该实验结果显示，采样时间为10 min的预测数据表现出较小的损失函数和均方误差，预测精度较高。与其他预测方法相比，DBN融合MLR的模型在风电功率预测方面表现出更小的误差，证明了该模型的有效性和优越性。

因此，该研究提出的DBN融合MLR的风电功率预测模型具有良好的预测性能，适用于风电场的功率预测工作^[3]。

2.4　基于HGWO-SVM的风电功率预测方法

该方法讨论了一种结合混合灰狼优化算法（HGWO）和支持向量机（SVM）的风电功率预测模型。该研究通过引入交叉、变异和选择过程到原始灰狼优化算法中，以提高全局搜索性能，从而优化SVM模型中的核函数系数和惩罚系数。研究结果表明，相较于传统的优化SVM方法，这种新方法在时间消耗和预测精度上具有显著优势，对于提高风电功率预测的准确性和效率具有重要意义^[4]。

2.5　基于SSA-BiLSTM-AM的短期风电功率预测技术

在该研究中，提出了一种结合麻雀搜索算法（SSA）、双向长短时记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（AM）的风电功率短期预测方法。该方法的核心在于利用SSA优化BiLSTM网络的超参数，提高预测模型的性能。BiLSTM网络通过学习时间序列数据中的长期依赖关系，提高预测准确性；而注意力机制则加强模型对关键信息的关注，提升预测结果的准确度和鲁棒性。实验结果表明，这种结合方法在几个关键性能指标上优于传统风电功率预测方法。对于未来的研究方向，建议探索该模型在其他时间序列预测问题中的应用，如电力需求预测，同时也需要进一步优化处理异常数据和特征选择。总体来说，该研究为智能电网和可持续能源发展提供了重要的技术支持^[5]。

2.6　基于改进降噪自编码器和多元时序聚类的海上风电功率预测技术

这技术探讨了一种基于改进的双向降噪自编码器（BDAE）和多元时序聚类的海上风电功率预测方法。首先，该技术采用Toeplitz矩阵逆协方差聚类（TICC）对不同海上风况进行分类，以便更精确地捕获风力发电相关的气象变化。接着，对于每种风况，利用BDAE模型修正轮毂高度的风速预测误差，以提升预测准确性。最后，结合修正后的风速数据和其他气象信息，构建海上风电功率预测模型。该研究结果表明，此方法能显著提高海上风电功率预测的精度，对海上风电领域的研究具有实际意义和应用价值^[6]。

3　发展趋势

风电功率预测技术的国内外现状及新兴技术的综述展示了该领域的显著进步和创新。国际上，许多国家如丹麦、德国、美国已开发出基于数值天气预报、物理模型、人工神经网络等的高精度预测系统。中国虽处于起步阶段，但展现出增长潜力。新兴技术，如基于K-means聚类的分区建模、Koopman算子深度神经网络结合方法，以及DBN与MLR相结合的模型，提高了预测准确性和效率。未来展望中，这些技术的进一步发展和优化，以及它们在不同领域的应用，预示着风电功率预测技术将更加精准和可靠，对风电场经济调度、系统安全性和电力市场参与有着重要影响。

风电功率预测技术的发展趋势主要体现在以下方面：

1）技术融合：结合机器学习、深度学习等先进技术与传统物理模型，提升预测精度；

2）数据分析的深化：更加深入地利用大数据分析，提高预测模型的适应性和准确性；

3）环境适应性：针对复杂地形和多变天气条件下的预测技术研发，适应不同风电场的特定需求；

4）智能优化：运用人工智能优化预测算法，减少人工干预，提高自动化水平；

5）跨学科研究：结合气象学、数据科学等多个学科的研究成果，形成更全面的预测方法。

参考文献：

[1]孙荣富，张涛，和青，等.风电功率预测关键技术及应用综述[J].高电压技术，2021，47（4）：1129-1143.

[2]黄定国，陈渝，杨勇.基于分区建模的复杂山地风电功率预测[J].现代信息科技，2023，7（23）：162-165.

[3]严巍，邹继磊.基于Koopman算子的深度神经网络风电功率预测[J].自动化应用，2023，64（17）：69-71.

[4]石慧，李芷萱，马旭.基于DBN和多元线性回归的风电功率预测[J].计算机仿真，2023，40（6）：90-95.

[5]章志晃，徐启峰，林穿.基于SSA-BiLSTM-AM的短期风电功率预测[J].国外电子测量技术，2023，42（3）：46-51.

[6]乔路丽.基于HGWO-SVM的风电功率预测方法研究[J].东北电力技术，2023，44（3）：12-17.

[7]周海，刘建锋，周健，等.基于改进降噪自编码器和多元时序聚类的海上风电功率预测[J].太阳能学报，2023，44（3）：129-138.

作者简介：张顺（2004—），男，安徽人，石河子大学本科在读，研究方向为时间序列预测。