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彭小圣，熊磊，文勁宇，程時杰，伯明翰元，馮雙磊，王勃
DOI：10.13334/j.0258-8013.pcsee.
項目背景
風力發電主要由風速、風向、氣壓、溫度、濕度等自然條件決定，具有間歇性、波動性、隨機性的特性。大規模風電并網對電力系統的安全穩定運行帶來了挑戰。風電功率預測(WindPower，WPP)通過數值天氣預報數據(，NWP)、風電場歷史運行數據、風電場運行狀態數據等，預測風電出力變化趨勢，為電網安全、電力調度、電力營運帶來了積極的影響。目前，世界范圍內的風電功率預測大多集中在對單一風電場的功率預測。并且單個風電場的功率預測并不能挺好滿足電網調度的需求。一方面，電力系統作為一個整體，其不確定性的功率總額更受調度人員關注；另一方面風電功率預測方法，為了對電網進行合理的實時調度及對聯絡交換功率的有效控制，防止風電穿透功率提升而導致的脫網風波，須要對集群風電功率作出有效預測。我國的風力資源地理分布和電力負荷中心之間并不匹配，風電開發集中在“三北”地區，產生區域性的集群分布。為此風電集群功率預測對于我國電網的安全穩定運行意義重大。
論文所解決的問題及意義
（1）風電集群功率預測系統的整體框架
論文以我國東部地區一個實際風電集群為對象，從預測流程、數據來源、數據流向、物理層次四個方面闡述了風電集群功率預測系統的整體框架，如圖1所示。
圖1風電集群功率預測系統的整體框架
（2）風電集群功率預測系統的數學層次
論文提出了具有普適性的風電功率預測模型的6個數學層次，即數據層、映射層、特征層、模型層、反饋層、輸出層，如圖2所示。
圖2風電功率預測的化學層次
論文重點內容
與圖2中的數學層次相對應，改進風電集群功率預測精度的方式及其可能的發展方向主要包括：
數據層：1）建立高幀率的NWP系統；2）通過測風塔數據對NWP數據進行實時修正；3）采用多個NWP模型組合；4）構建科學規范的風電場數據傳輸和管理系統；5）與大數據技術相結合。
映射層：1）異常測量與數據修正；2）數據分解與變換。
特點層：1）特點優選；2）新特點建立。
模型層：單個風電場：1）提高數學模型預測方式的精確度；2）與機率預測方式相結合；3）采用多元預測模型；4）采用先進的人工智能技巧。風電集群：1）子區域界定模型的改進；2）基準風電場選擇模型的改進；3）升尺度模型的改進。
反饋層：1）預測結果反饋調整模型類型；2）預測結果反饋調整模型參數。
推論
自然誘因的間歇性、波動性、隨機性為風電功率預測帶來了挑戰，致使其預測難度低于負荷預測。本文總結了風電功率預測技術的分類、集群功率預測的整體框架、6個數學層次、預測偏差形成的緣由、改進風電功率預測精度的方式，對短期、超短期風電功率預測、風電集群功率預測的研究和工業系統的開發皆具有參考價值。
引文信息
彭小圣，熊磊，文勁宇，等.風電集群短期及超短期功率預測精度改進方式綜述[J].中國馬達工程學報，2016，36(23):6315-6326.
PENG,XIONGLei,WENJinyu,etal.AoftheStateoftheArtforShort-termandUltra-short-termWindPowerof[J].oftheCSEE,2016,36(23):6315-6326(in).
團隊介紹
彭小圣（1983），男風電功率預測方法，博士，IEEE會員，IET會員。2006.6和2009.3分別獲華東科技學院專科和碩士學位，2009.2-2012.2在美國國家自然科學基金（EPSRC）的捐助下在墨爾本卡內多尼亞學院攻讀博士學位，2012.3-2013.8在EDF捐助下舉辦博士后研究，2013年9月到華北科技學院工作。研究方向：電力系統大數據理論與應用；電力系統主設備檢測與確診；智能微網多尺度控制；基于大數據挖掘的新能源功率預測；電力設備局部放電測量與辨識；基于大數據深度學習的模式辨識與預測等。2009年以來主持和主研了德國國家自然科學基金（EPSRC）、英國能源公司（）、法國電力公司（EDF）、國家自然科學基金、湖北省自然科學基金、國網總部項目子課題、中國電力科學研究院、國網技術大學項目10余項。在IEEE、《中國馬達工程學報》等國外、國際一流刊物和大會上發表學術論文20余篇，皆被SCI/EI收錄。兼任IEEE、《中國馬達工程學報》、《電工技術學報》、《電網技術》等國外、國際一流刊物審稿人。其1篇大數據論文，被評為2016年度《領跑者5000—中國精品科技刊物頂級學術論文》（F5000論文），同時被評為2016年度《中國馬達工程學報》和《電網技術》優秀審稿專家。
熊磊，男，目前在華北科技學院電氣與電子工程大學攻讀碩士學位，從事電力系統新能源功率預測的研究工作。