人工智能在风电功率预测领域中的应用与展望

国电南瑞科技股份有限公司深圳分公司 熊 欢 王 坤 杜业冬 黄东晨

本文介绍了人工智能相关的人工神经网络、支持向量机、循环神经网络等模型在风电功率预测领域中的应用。结合国内外学者的相关研究工作，介绍了各模型的特色以及不足之处。然后，对未来的技术发展进行了展望，介绍了迁移学习和增量学习两种有潜力的人工智能算法。最后，本文指出人工智能技术要在风电功率预测领域中实习真正落地，需要对待预测的风电场做精细化的数据分析工作，并进行针对性建模。

世界经济的迅猛发展促进了能源利用方式的变革，绿色能源逐渐兴起。作为绿色的可再生能源，风力发电具有不可估量的商业化发展前景，对相关预测技术的研究也显得更加重要。然而，风资源的随机性、波动性和间歇性，给电力系统的稳定运行带来了极大的困扰与挑战，传统的风电功率预测技术已不足以解决上述问题。为此，亟需引入前沿的人工智能技术。人工智能是计算机科学的一个分支，致力于研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统。近年来，与人工智能相关的机器学习、深度学习等技术的迅猛发展为高精度风电功率预测技术的研究和落地提供了新的思路，带来了新的发展机遇。

1 人工智能在风电功率预测领域的应用

1.1 机器学习

机器学习是人工智能技术的核心研究方向，能够从有限的观测数据中自动学习出具有一般性的规律，并利用这些学到的规律对未知数据进行预测。……