基于数据驱动的风电功率预测误差解耦评价方法

江长明，杨 健，柳 玉，，崔 阳

（1. 国家电网华北电力调控分中心,北京市100053；2. 华北电力科学研究院有限责任公司,北京市100045）

0 引言

风电装机容量持续多年的快速增长、风电出力的高占比和随机波动特性［1］等因素,使风电预测准确性在电网运行中的影响日益明显［2］:一方面,电力系统调度中的备用容量留取和发电计划安排等环节需要考虑风电功率预测的不确定性［3-4］；另一方面,现有电网多以火电等常规电源为主,高比例风电接入后,现有电网的灵活调整电源不足［5］,风电预测出力偏差会严重影响出力平衡和机炉启停安排［6］。因此,电网生产运行越来越倚重风电等新能源预测的准确程度［7］。

风电功率预测作为高比例新能源电力系统关键调控技术的重要组成［8］,其中,0～168 h 中短期功率预测是日前电力平衡安排的重要参考,数值天气预报（numerical weather prediction,NWP）作为定量化描述未来大气各气象要素变化的预报结果,是预测模型中必要且最重要的输入；0～4 h 超短期功率预测本质上是基于风能利用的持续特性,利用统计学方法进行时序外推［9］,分为风速外推与功率外推2 类,也有学者引入NWP 对超短期预测模型进行优化［10-11］。

现有研究多针对功率预测中的某类场景或某个环节进行优化,但受限于NWP 对大气运动过程的不完美描述和统计学模型对物理随机过程匹配的局限性,预测误差难以完全避免［12］。因此,如何有效开展误差多维评价与深入分析,是指导功率预测精度进一步提升的关键问题,具有重要的实际应用价值。……