风资源预测技术概述

       随着风力发电技术日臻成熟,风电单机容量和并网型风电场规模不断扩大,风电占电力系统发电总量的比例也逐年增加。风电场穿透功率不断加大,给电力系统带来的一系列问题日益突出,严重威肋、电力系统安全、稳定、经济、可靠运行。对风电功率进行及时准确的预测,可以显著增强电力系统的安全性、稳定性、经济性和可控性。
       国外风电预测研究起步较早,丹麦、西班牙、德国、美国等国家的风电预测技术已较为成熟,各国研究出的风电预测系统均已投人运行。
欧盟资助的“SafeWind”项目针对极端天气情况的风电功率预测从不同时间和空间尺度开展研究。与陆地风电场相比,海上风电场的地形较为平坦、光滑,其风速和热效应变化相对敏感,且现有的预测模型多针对于陆地风电场,因此建立合适的海上风电场预测模型有待于进一步研究 。
       最新的理论研究中,相关研究计算了区域和单个风电场的风电功率预测的误差,分析发现误差的减小取决于区域的大小,利用空间平滑效应预测区域风电功率提供了一种减小误差的新思路。也有研究将一种时间自适应的quantile-copula方法应用于风电功率概率预测,并且讨论了如何选取对不同变量建模的核函数。另外有研究首先将风速序列进行小波分解,并对各分解信号采用自适应小波神经网络进行回归预测,再通过前馈神经网络将风速预测值转化风电功率预测值。有文献将风机数据和数值天气预报数据转化为风速向量,通过多个观察点预测风速和风向,再将风速预测值通过功率曲线转换成风电功率预测值。