基于短期的风力发电概率预测附Matlab代码

短期风力发电概率预测方法

最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-30 19:11:04 发布 · 570 阅读

18 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在全球积极推动能源转型，大力发展清洁能源的大背景下，风力发电作为一种清洁、可再生的能源，其在能源结构中的地位愈发重要。风力发电的规模不断扩大，在许多国家和地区，风电已成为电力供应的重要组成部分。然而，风力资源本身具有的间歇性和波动性特点，却给电网的稳定运行以及电力市场的有效运作带来了诸多严峻挑战。

在电网运行方面，风力发电功率的不稳定，会导致电网频率和电压出现大幅波动，这对电网中各类电气设备的正常运行产生干扰，严重时甚至可能引发电网崩溃，造成大面积停电事故。从电力市场角度来看，发电企业难以依据不稳定的风电功率制定合理的发电计划，电力用户也无法准确预估用电成本，这极大地增加了市场交易的风险和不确定性。

为有效应对这些挑战，准确可靠的风力发电预测成为关键。尤其是短期（通常指未来几小时到几天）的风力发电概率预测，能够为电力调度、储能管理和电网安全提供及时且有效的信息，对提升能源系统的稳定性和经济效益意义重大。基于此，本文将深入探讨基于短期的风力发电概率预测技术，全面分析其重要性，系统总结常用的预测方法，并对未来的发展趋势展开合理展望。

二、短期风力发电概率预测的重要性

2.1 提高电网运行的安全性与可靠性

风力发电功率的快速波动犹如电网运行中的一颗 “不定时炸弹”。当风电功率突然大幅上升或下降时，电网中的频率和电压会随之出现剧烈变化。例如，在某些风资源丰富但电网调节能力有限的地区，一旦风电功率瞬间大幅增加，可能导致电网电压急剧升高，超出电气设备的正常耐受范围，从而损坏设备；反之，若风电功率骤降，又可能使电网频率降低，影响电力系统的同步运行。

通过概率预测，电力调度员仿佛拥有了 “未卜先知” 的能力，能够提前知晓未来风力发电功率可能出现的各种情景及其发生的概率。基于这些信息，调度员可以提前采取一系列有效措施。比如，在预测到风电功率可能大幅下降时，提前启动备用电源，确保电力供应的连续性；根据风电功率的波动情况，合理调整其他常规电源（如火力发电、水力发电）的发电计划，使整个电网的功率供需保持平衡；在风电功率波动较大的时段，实施电网调峰，通过调节电网中的负荷，维持电网频率和电压的稳定。

与传统的点预测相比，概率预测提供了更多维度的信息。点预测仅给出一个确定的预测值，而实际风电功率可能与之存在较大偏差。概率预测则考虑了多种可能的结果及其概率分布，能更好地应对极端情况，为电网运行提供了更强的鲁棒性保障。例如，在极端大风天气下，点预测可能无法准确预估风电功率的峰值，而概率预测可以给出在这种极端情况下风电功率的可能范围及相应概率，帮助调度员提前做好应对准备，有效降低电网运行风险。

2.2 优化电力调度计划，降低运行成本

电力调度中心制定科学合理的发电计划，对于整个电力系统的高效运行至关重要。基于概率预测结果，调度中心能够更加精准地把握风电功率的变化趋势。当预测到未来一段时间内风力发电预测概率较高时，就可以适当减少火力发电的出力。火力发电作为传统能源发电方式，其发电成本相对较高，且燃烧化石燃料会产生大量的污染物。减少火力发电的使用，一方面可以显著降低发电成本，减少能源消耗；另一方面，能够有效减少碳排放，助力实现全球节能减排目标，为应对气候变化贡献力量。

概率预测在优化储能系统运行策略方面也发挥着关键作用。储能系统就像是电力系统中的 “蓄水池”，在电力过剩时储存能量，在电力不足时释放能量。通过概率预测，储能系统可以提前知晓风电功率的波动情况，从而在风电功率过剩时，及时将多余的电能储存起来；在风电功率不足时，精准地释放储存的能量，平滑功率波动。这样不仅可以提高电力系统的稳定性，还能进一步降低系统运行成本。例如，在夜间用电低谷时段，若风电功率较大且预测到后续时段风电功率可能下降，储能系统可以将多余的风电储存起来，待白天用电高峰且风电功率不足时再释放，避免了因风电功率波动而频繁启停其他发电设备所带来的高额成本。

2.3 增强电力市场参与者的风险管理能力

在复杂多变的电力市场环境中，发电企业、售电公司和电力用户等市场参与者，都需要准确预测风力发电的出力情况，以便制定合理的交易策略和风险对冲方案。概率预测就像为市场参与者提供了一盏 “明灯”，照亮了他们在市场中的前行道路。

发电企业可以根据概率预测结果，清晰地了解未来风电功率的不确定性范围。例如，当预测到未来一段时间内风电功率有较大概率处于较高水平时，发电企业可以选择参与电力市场的现货交易，以较高的价格出售电力，获取更多收益；反之，若预测到风电功率可能较低，发电企业则可以提前与其他发电企业签订电力购买协议，或者参与期货市场进行套期保值，避免因发电不足而无法满足市场需求，遭受违约惩罚。

售电公司在与电力用户签订供电合同时，也可以参考风电功率概率预测。如果预测到未来风电供应不稳定，售电公司可以与用户协商调整电价结构，或者提供不同可靠性等级的供电套餐，让用户根据自身需求进行选择。这样既能保障用户的用电需求，又能降低售电公司的运营风险。

电力用户同样可以从概率预测中受益。对于一些对电力供应稳定性要求较高的工业用户，通过了解风电功率的概率预测，他们可以提前调整生产计划，在风电功率不稳定时段，采取备用电源等措施，确保生产过程不受影响；对于普通居民用户，虽然单个用户的用电需求对电力系统影响较小，但通过了解风电功率的波动情况，也可以在电价较低的时段（通常是风电功率较高时），合理安排一些大功率电器的使用，降低用电成本。

2.4 促进可再生能源的消纳

随着风力发电等可再生能源在能源结构中的占比不断增加，其大规模接入对电网的稳定性和可调性提出了前所未有的高要求。弃风现象（即风机处于正常运行状态，但由于电网接纳能力不足、风电场建设工期不匹配等原因，导致风机停止发电的现象）时有发生，这不仅造成了能源的极大浪费，也制约了可再生能源的进一步发展。

通过准确的概率预测，电网仿佛拥有了更加灵活的 “指挥棒”。电网调度部门可以根据风电功率的概率预测，提前制定合理的调度策略。在预测到风力发电出力较高且稳定时，积极调整电网运行方式，允许更多的风力发电并网，充分利用丰富的风能资源，减少弃风现象的发生。例如，通过优化电网的潮流分布，调整变电站的电压等级，为风电接入创造更好的条件。同时，概率预测还可以帮助电网与其他能源形式（如水电、火电）进行协同调度，实现多种能源的优势互补，提高整个能源系统的稳定性和能源利用效率。

三、常用的短期风力发电概率预测方法

3.1 基于物理模型的预测方法

基于物理模型的预测方法，犹如一座根基深厚的大厦，其理论基础建立在大气动力学和热力学方程之上。这类方法充分利用数值天气预报（NWP）系统提供的丰富气象数据，如风速、风向、温度等，通过复杂的物理模型进行精细计算，从而预测风力发电功率。

以某大型风电场为例，该风电场所在地区地形复杂，周边有山脉和湖泊。基于物理模型的预测方法可以通过考虑山脉对气流的阻挡和湖泊对局部气候的调节作用，结合大气动力学方程，模拟出该地区的风场分布情况。再根据风电机组的功率特性曲线，将模拟得到的风速等气象数据转化为风力发电功率预测值。

这类方法的显著优势在于其扎实的理论基础，能够较为全面地考虑复杂的地理环境和气象条件对风力发电的影响。然而，就像任何事物都有两面性一样，这种方法也存在一定的局限性。数值天气预报本身存在误差，这是由于大气系统的复杂性和不确定性导致的。即使是最先进的数值天气预报模型，也难以完全准确地预测未来的气象变化。而且，物理模型在描述风力发电的复杂过程时，也难以做到面面俱到，例如，风电机组之间的尾流效应等一些细微但又不可忽视的因素，可能无法在模型中得到精确体现，从而导致预测精度受到一定限制。为了提高预测精度，通常需要对物理模型的输出结果进行后处理，比如采用模型输出统计（MOS）方法，利用历史数据对模型输出进行校正；或者借助人工智能算法，对模型误差进行分析和修正。

3.2 基于统计模型的预测方法

基于统计模型的预测方法，是在历史风力发电数据和气象数据的 “土壤” 中生长起来的。它通过对这些大量的历史数据进行深入分析，建立起数据之间的统计关系模型，进而预测未来的风力发电功率。常见的统计模型有自回归滑动平均模型（ARMA）、卡尔曼滤波模型等。

以 ARMA 模型为例，它假设风力发电功率的当前值与过去的观测值以及过去的预测误差之间存在线性关系。通过对历史数据的拟合，确定模型中的参数，从而可以根据过去的功率数据预测未来的功率值。例如，某风电场收集了过去一年每小时的风力发电功率数据，利用 ARMA 模型对这些数据进行分析，发现功率值在一定程度上呈现出周期性变化规律，且与前几个小时的功率值密切相关。基于这些规律，模型能够预测未来几个小时的风力发电功率。

这种方法的优点在于计算效率高，就像一台高速运转的机器，能够快速处理数据并给出预测结果。而且，它不需要像基于物理模型的方法那样，建立复杂的物理模型来描述风力发电过程。然而，其缺点也较为明显。统计模型的预测精度高度依赖于历史数据的质量和数量。如果历史数据存在缺失值、异常值或者数据量不足，那么模型的预测性能将大打折扣。此外，统计模型在捕捉风力发电的非线性特征和突变情况方面能力有限。风力发电受到多种复杂因素的影响，其功率变化往往呈现出非线性特征，例如在风速接近风机的切入风速或切出风速时，功率变化并非简单的线性关系，统计模型在这种情况下可能无法准确预测功率变化。

为了克服这些缺点，研究人员不断探索新的统计模型。支持向量机（SVM）、高斯过程回归（GPR）等模型逐渐被应用于风力发电预测领域。SVM 能够通过核函数将低维数据映射到高维空间，从而更好地处理非线性问题；GPR 则基于概率模型，能够在预测的同时给出预测结果的不确定性区间，提高了预测的可靠性。

3.3 基于人工智能的预测方法

基于人工智能的预测方法，宛如一颗在风力发电预测领域冉冉升起的新星，近年来备受关注。它借助神经网络、深度学习等先进的人工智能算法，深入挖掘历史风力发电数据和气象数据之间隐藏的复杂关系，从而实现对未来风力发电功率的精准预测。

以深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）为例，它能够有效处理时间序列数据中的长期依赖问题。在风力发电预测中，LSTM 网络可以学习到不同时间点的风速、风向、温度等气象数据以及风力发电功率之间的复杂关联。例如，通过对某风电场多年的历史数据进行训练，LSTM 网络能够记住在特定季节、特定天气条件下，风力发电功率随时间的变化规律。当输入未来一段时间的气象数据预测信息时，它能够根据学习到的规律，准确预测出相应的风力发电功率。

另一种深度学习模型卷积神经网络（CNN），则在处理具有空间特征的数据方面具有独特优势。在风力发电场中，不同位置的风机受到的气象条件可能存在差异，CNN 可以通过对这些空间分布数据的卷积运算，提取出与风力发电功率相关的空间特征，从而提高预测精度。

基于人工智能的预测方法的最大优势在于其强大的非线性建模能力，能够像一位经验丰富的智者，敏锐地捕捉到风力发电过程中的非线性特征和突变情况。而且，随着数据量的不断增加和模型的持续训练，它能够不断学习和优化，进一步提高预测精度。然而，这种方法也并非完美无缺。人工智能模型通常需要大量的训练数据，就像一个贪婪的 “数据吞噬者”，数据量不足可能导致模型无法充分学习到数据中的规律。此外，模型容易出现过拟合问题，即在训练过程中过度适应训练数据中的噪声和细节，而忽略了数据的整体特征，导致在实际预测时性能下降。为了解决这些问题，研究人员采取了多种正则化措施，如在模型训练中加入 L1、L2 正则化项，采用 Dropout 技术随机丢弃部分神经元等，以提高模型的泛化能力。

3.4 混合预测方法

由于单一预测方法或多或少都存在一定的局限性，就像一个人在面对复杂问题时可能会力不从心，越来越多的研究人员开始采用混合预测方法。这种方法巧妙地将不同的预测方法相结合，充分发挥各自的优势，相互弥补不足，从而达到提高预测精度的目的。

一种常见的混合方式是将物理模型和统计模型相结合。物理模型凭借其对风力发电过程的物理理解，能够较为准确地预测风力发电的整体趋势。例如，它可以根据大气环流和地形等因素，预测出未来一段时间内风速的大致变化趋势。而统计模型则在处理历史数据的细节和局部特征方面具有优势。将两者结合，可以先用物理模型预测出风力发电的初步结果，然后利用统计模型对物理模型的预测误差进行分析和校正。比如，通过统计模型分析历史数据中物理模型预测误差与实际功率之间的关系，建立误差校正模型，对物理模型的预测结果进行修正，从而提高预测精度。

另一种混合方式是将人工智能模型和统计模型相结合。人工智能模型擅长捕捉风力发电的非线性特征，而统计模型在进行误差分析和置信区间估计方面表现出色。以某风电场为例，可以先利用深度学习模型（如 LSTM）对风力发电功率进行预测，得到一个初步的预测结果。然后，运用统计模型（如高斯过程回归）对深度学习模型的预测误差进行分析，估计出预测结果的置信区间。这样，不仅能够得到较为准确的预测值，还能给出预测结果的不确定性范围，为电力系统的决策提供更全面的信息。

3.5 概率预测方法的具体实现

上述介绍的许多模型最初大多是为点预测而设计的，然而，在实际的风力发电概率预测需求中，需要对这些模型进行进一步处理，以获得概率预测结果。

一种常用的方法是基于分位数回归。分位数回归可以在不同的分位数水平下对目标变量（即风力发电功率）进行建模。例如，通过对历史数据进行分位数回归分析，可以得到在不同概率水平下（如 5%、50%、95% 分位数）的风力发电功率预测值。这些不同分位数下的预测值构成了一个预测区间，反映了未来风力发电功率的不确定性范围。

利用蒙特卡罗模拟也是实现概率预测的有效手段。该方法通过对预测模型中的不确定参数进行随机抽样，多次模拟预测过程，得到大量的预测结果。然后，对这些模拟结果进行统计分析，例如计算均值、方差等统计量，绘制概率密度函数曲线，从而得到风力发电功率的概率分布情况。假设某预测模型中存在风速、风向等不确定参数，通过蒙特卡罗模拟，对这些参数在一定范围内进行随机取值，每次取值后利用模型进行预测，经过大量的模拟次数（如 1000 次）后，对得到的 1000 个预测结果进行统计分析，就可以得到较为准确的风力发电功率概率分布。

一些模型本身就具有概率输出特性，如高斯过程回归。高斯过程回归不仅能够给出预测值，还能直接输出预测结果的不确定性信息，即预测值的均值和方差。通过这些信息，可以构建预测区间，评估预测结果的可靠性。在实际应用中，根据这些模型输出的概率信息，电力系统的决策者可以更加科学地制定调度计划、安排备用电源等，以应对风力发电的不确定性。

四、面临的挑战与未来的发展趋势

4.1 面临的挑战

4.1.1 数据质量问题

风力发电预测精度如同高楼大厦，而高质量的历史数据和气象数据则是这座大厦的基石。然而，在实际应用中，数据质量问题却犹如顽疾，严重影响着预测精度。由于传感器长期在复杂的自然环境中工作，可能会出现故障，导致采集的数据不准确或缺失。数据传输过程中也可能受到干扰，出现数据错误的情况。例如，在一些偏远地区的风电场，由于通信信号不稳定，传感器采集的风速、风向等数据在传输到数据中心时，可能会出现部分数据丢失或错误的现象。这些数据缺失、异常值等问题，会使预测模型在训练过程中无法准确学习到数据中的规律，从而导致预测精度下降。就像一个人在学习时，如果输入的知识存在错误或不完整，那么他很难掌握正确的技能。

4.1.2 预测精度瓶颈

尽管人工智能模型在风力发电预测领域取得了显著进展，在一定程度上提高了预测精度，但目前仍然存在预测精度瓶颈。尤其是在极端天气条件下，如强台风、龙卷风等，风力发电功率的变化极为复杂且剧烈，现有的预测模型往往难以准确捕捉这些极端情况下的功率变化规律，导致预测精度大幅降低。例如，在台风来袭时，风速可能会在短时间内急剧增加或出现异常波动，风向也可能发生突变，而现有的模型可能无法及时适应这种极端变化，预测结果与实际功率值相差甚远。这就好比天气预报在预测极端天气时存在较大难度一样，风力发电预测在面对极端天气时也面临着巨大挑战。