风功率预测关键技术及其研究应用综述

来源：动力工程学报杂志2026年第2期北京时间：

作者：王磊, 滕伟, 武鑫, 高青风, 柳亦兵,

摘要：风电有显著的间歇性与随机性特征,其输出功率随风速变化剧烈波动,特别是在电网疏散、渗透和并网方面,给电力系统的管理带来许多挑战。风功率预测技术作为缓解风电不确定性的核心手段,对提升电网稳定性、降低弃风率、优化电力市场交易及推动风电可持续发展具有重要意义。系统地解析了风功率预测的类型划分、基本原理架构及主流方法,深入对比物理建模法、统计分析法、机器学习法、组合法等风功率预测方法的适用场景、优势、局限及评价指标体系。在此基础上,全面综述预测精度提升的关键技术路径,涵盖多源数据融合、深度学习算法优化、误差校正机制等前沿研究方向,并总结最新研究成果。最后展望了风功率预测技术的未来发展趋势,提出基于数字孪生、强化学习与气象耦合建模的创新解决方案。

关键词：风功率,预测,精度,机器学习,预测模型,