風電功率預測信息在日前機組組合中的應用

風電功率預測信息在日前機組組合中的應用一、本文概述隨著全球能源結構的轉型和可再生能源的大力發(fā)展，風電作為一種清潔、可再生的能源形式，其在電力系統(tǒng)中的占比日益提升。風電出力受氣象條件影響大，具有隨機性和波動性，給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和調度管理帶來了挑戰(zhàn)。風電功率預測成為了電力系統(tǒng)領域研究的熱點之一。風電功率預測信息能夠提前預測風電場在未來一段時間內的出力情況，為電力系統(tǒng)的調度和運行提供重要參考。在日前機組組合中，風電功率預測信息的應用顯得尤為重要，它能夠幫助調度人員合理安排機組啟停，優(yōu)化資源配置，提高電力系統(tǒng)的經濟性和穩(wěn)定性。本文旨在探討風電功率預測信息在日前機組組合中的應用，分析其對電力系統(tǒng)調度和運行的影響。文章將介紹風電功率預測的基本原理和方法，包括統(tǒng)計學方法、物理學方法和方法等。將詳細闡述風電功率預測信息在日前機組組合中的應用過程，包括預測數據的獲取、處理和分析，以及基于預測信息的機組組合優(yōu)化模型。文章將通過實際案例分析，探討風電功率預測信息在日前機組組合中的實際應用效果，為電力系統(tǒng)的調度和運行提供有益的參考和借鑒。二、風電功率預測技術概述風電功率預測是風電場運行和管理中的重要環(huán)節(jié)，其準確性直接關系到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定與安全。風電功率預測技術主要是利用歷史氣象數據、實時監(jiān)測數據以及數值天氣預報等多元信息，通過數學模型、機器學習算法等手段，對風電場在未來一段時間內的發(fā)電功率進行預測。這種預測可以分為短期預測和超短期預測，短期預測通常關注未來幾小時到幾天的功率輸出，而超短期預測則更注重未來幾分鐘到幾小時的功率變化情況。目前，風電功率預測技術已經得到了廣泛的應用和研究。常用的預測方法包括統(tǒng)計方法、物理方法和方法。統(tǒng)計方法主要基于歷史數據的統(tǒng)計分析，通過構建統(tǒng)計模型來預測未來風電功率；物理方法則依賴于氣象學原理，通過數值天氣預報等手段來預測風電場的風速、風向等氣象要素，進而推算出風電功率；方法，如深度學習、神經網絡等，則能夠充分利用大量的歷史數據和實時監(jiān)測數據，通過訓練模型來預測風電功率。隨著技術的不斷進步，風電功率預測的準確性和可靠性也在不斷提高。由于風電場運行環(huán)境的復雜性和不確定性，風電功率預測仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如，氣象條件的變化、風電場設備的老化等因素都可能影響預測的準確性。在實際應用中，需要綜合考慮各種因素，選擇合適的預測方法和技術，以提高風電功率預測的準確性和可靠性，為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供有力支持。三、日前機組組合的基本原理和方法日前機組組合（Day-AheadUnitCommitment，DAUC）是電力系統(tǒng)運行中的一個重要環(huán)節(jié)，主要負責在日前時間尺度上，根據預測的電力需求和可再生能源出力，以及機組的運行特性，確定未來24小時內各機組的開停機狀態(tài)以及出力計劃，以滿足電力系統(tǒng)的供需平衡和穩(wěn)定運行要求。風電功率預測信息在日前機組組合中發(fā)揮著至關重要的作用，它能夠為決策者提供未來風電出力的預期值，進而幫助優(yōu)化機組組合方案。日前機組組合的基本原理可以概括為兩個方面：一是滿足電力系統(tǒng)的供需平衡，即根據預測的電力需求和風電出力，合理安排火電機組、水電機組、核電機組等傳統(tǒng)電源的出力，以保證電力系統(tǒng)的實時功率平衡；二是實現電力系統(tǒng)的經濟運行，即在滿足供需平衡的前提下，通過優(yōu)化機組組合方案，使得電力系統(tǒng)的運行成本最低。實現日前機組組合的方法主要包括數學優(yōu)化方法和啟發(fā)式算法兩大類。數學優(yōu)化方法主要包括線性規(guī)劃、整數規(guī)劃、混合整數規(guī)劃等，它們通過建立數學模型，將機組組合問題轉化為一個優(yōu)化問題，并利用數學工具求解得到最優(yōu)解。啟發(fā)式算法則主要包括遺傳算法、粒子群算法、模擬退火算法等，它們通過模擬自然界的某些現象或過程，以迭代的方式逐步逼近最優(yōu)解。在利用風電功率預測信息進行日前機組組合時，需要將預測的風電出力作為已知條件輸入到優(yōu)化模型中。通過綜合考慮風電出力的不確定性以及傳統(tǒng)電源的運行特性，優(yōu)化模型可以生成更加合理、經濟的機組組合方案。為了應對風電出力的不確定性，日前機組組合還需要制定相應的備用策略，以保證在風電出力偏離預測值時，電力系統(tǒng)仍能夠保持穩(wěn)定運行。日前機組組合是電力系統(tǒng)運行中的關鍵環(huán)節(jié)，而風電功率預測信息的應用則能夠顯著提升機組組合方案的合理性和經濟性。隨著可再生能源在電力系統(tǒng)中的比重不斷增加，如何更好地利用風電功率預測信息進行日前機組組合將成為未來研究的重要方向。四、風電功率預測信息在日前機組組合中的重要性風電功率預測信息在日前機組組合中具有舉足輕重的地位。隨著全球能源結構的轉型和清潔能源的大力推廣，風電作為一種可再生、無污染的能源形式，在電力系統(tǒng)中的比重逐漸增大。風電的出力受到天氣條件等多種因素的影響，具有較大的不確定性和波動性，這給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行帶來了挑戰(zhàn)。準確的風電功率預測信息對于日前機組組合至關重要。風電功率預測信息有助于提高日前機組組合的準確性。通過對風電場的風速、風向等氣象條件進行實時監(jiān)測和預測，可以較為準確地估算出風電場的出力情況。這將有助于調度部門在制定日前機組組合方案時，更加準確地預測風電的出力，并據此安排其他機組的運行，從而保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。風電功率預測信息有助于降低電力系統(tǒng)的運行成本。在日前機組組合中，調度部門需要根據預測的電力需求，合理安排各機組的啟停時間和出力大小。準確的風電功率預測信息可以幫助調度部門更好地安排風電機組的運行，減少機組的頻繁啟停和出力調整，從而降低機組的運行成本和維護成本。風電功率預測信息還有助于提高電力系統(tǒng)的供電可靠性。通過準確預測風電的出力情況，調度部門可以提前制定應對措施，如啟動備用機組、調整負荷分配等，以應對風電出力不足或過剩的情況。這將有助于保證電力系統(tǒng)的供電可靠性，減少因風電出力波動而導致的停電事故。風電功率預測信息在日前機組組合中具有重要的應用價值。通過提高預測準確性、降低運行成本和提高供電可靠性等方面的作用，風電功率預測信息為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和清潔能源的推廣提供了有力支持。在未來的電力系統(tǒng)運行中，應進一步加強對風電功率預測技術的研究和應用，以提高風電在電力系統(tǒng)中的比重和利用率。五、風電功率預測信息的具體應用方法風電功率預測信息在日前機組組合中的具體應用方法主要包括以下幾個方面：基于預測的風電功率進行機組調度：風電場會對其風電功率進行預測，得到未來一段時間內的風電功率預測值。這些預測值會被輸入到電力系統(tǒng)的調度中心，調度中心根據預測的風電功率，結合其他電源（如火電、水電、核電等）的出力特性，進行機組調度，確定各類機組在未來一段時間內的出力計劃。優(yōu)化機組組合：風電功率預測信息還可以用于優(yōu)化機組組合。在考慮風電功率波動性的基礎上，調度中心可以調整各類機組的開機方式，優(yōu)化機組組合，以降低系統(tǒng)的運行成本，同時保證電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性：風電功率預測信息還可以幫助提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。通過對風電功率的預測，調度中心可以提前預知風電出力的變化，從而提前調整其他機組的出力，保證電力系統(tǒng)的供需平衡，避免因為風電出力突然變化導致的電力系統(tǒng)不穩(wěn)定。支持市場運營：在電力市場環(huán)境下，風電功率預測信息還可以用于支持市場運營。風電場可以根據預測的風電功率，制定合理的售電策略，如參與日前市場、實時市場等。同時，電力用戶也可以根據風電功率預測信息，調整自己的用電行為，如進行負荷管理、需求響應等。風電功率預測信息在日前機組組合中的應用，可以提高電力系統(tǒng)的運行效率，降低運行成本，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性，同時也為電力市場的運營提供了有力支持。六、風電功率預測信息應用的案例分析在實際運營中，風電功率預測信息在日前機組組合中的應用已經取得了顯著的成效。以下是一個具體的案例分析，以展示風電功率預測在電力系統(tǒng)運營中的實際應用及其影響。案例選取了一個典型的含風電的電力系統(tǒng)，其中包含多個風電場和其他類型的發(fā)電機組。在這個案例中，風電功率預測信息被用于制定日前機組組合計劃。預測信息基于先進的氣象數據分析和統(tǒng)計模型，提供了未來24小時內風電場輸出功率的預測值及其不確定性。在制定日前機組組合計劃時，電力系統(tǒng)運營商首先根據預測信息評估了風電場的出力情況。預測信息表明，未來24小時內風電場的輸出功率將呈現較大的波動，其中有幾個時段風電出力將接近或超過其裝機容量?；谶@些信息，運營商對機組組合進行了優(yōu)化，增加了其他類型發(fā)電機組的備用容量，以應對風電出力波動帶來的不確定性。在實際運營中，風電功率預測信息的準確性對日前機組組合計劃的制定和執(zhí)行產生了重要影響。由于預測信息相對準確，運營商能夠提前調整機組組合，確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。在風電出力較高的時段，備用容量的增加使得電力系統(tǒng)能夠應對突發(fā)情況，避免了可能的電力短缺或過載情況。風電功率預測信息的應用還帶來了經濟效益。通過優(yōu)化機組組合，運營商能夠降低運營成本，提高電力系統(tǒng)的運行效率。準確的風電功率預測也有助于提高電力市場的透明度和公平性，為電力用戶提供更可靠、更經濟的電力服務。風電功率預測信息在日前機組組合中的應用具有重要的實踐意義。通過案例分析，我們可以看到預測信息在電力系統(tǒng)運營中的實際應用及其帶來的積極影響。隨著風電技術的不斷發(fā)展和風電市場的不斷擴大，風電功率預測信息的應用將更加廣泛和深入。七、風電功率預測信息應用的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)風電功率預測信息在日前機組組合中的應用帶來了顯著的優(yōu)勢，同時也面臨著一些挑戰(zhàn)。優(yōu)勢方面，風電功率預測信息的應用有助于優(yōu)化電力系統(tǒng)的運行。通過提前獲取風電場的功率預測數據，調度中心可以合理安排火電機組和其他可再生能源的出力，確保電力系統(tǒng)的供需平衡。這不僅可以減少棄風現象，提高風電的利用率，還可以降低系統(tǒng)的旋轉備用容量，提高電力系統(tǒng)的經濟效益。風電功率預測信息的應用有助于提升電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。通過對風電功率的預測，調度中心可以提前識別出可能出現的功率波動，從而采取相應的措施進行預防和控制，確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。風電功率預測信息的應用也面臨著一些挑戰(zhàn)。風電功率預測的準確性受到多種因素的影響，如天氣條件、地形地貌、風電設備性能等。這些因素的不確定性可能導致預測結果與實際值之間存在較大的偏差，從而影響機組組合的準確性。風電功率預測信息的獲取和傳輸也存在一定的困難。由于風電場通常分布在偏遠地區(qū)，與調度中心之間的通信可能存在延遲或中斷的情況，這會對風電功率預測信息的實時性和可靠性造成影響。風電功率預測信息的處理和應用也需要相應的技術支持和人員培訓。目前，我國在風電功率預測技術方面還處于發(fā)展階段，相關的專業(yè)人才和經驗相對較少，這也會對風電功率預測信息的應用產生一定的制約。為了充分發(fā)揮風電功率預測信息在日前機組組合中的優(yōu)勢并克服相關挑戰(zhàn)，我們需要進一步加強風電功率預測技術的研究和應用。需要提高風電功率預測的準確性，通過引入更先進的預測算法和模型、優(yōu)化數據獲取和處理流程等方式來降低預測誤差。需要加強風電場與調度中心之間的通信設施建設，確保風電功率預測信息的實時性和可靠性。還需要加強相關專業(yè)人才的培養(yǎng)和引進，提升我國在風電功率預測技術方面的整體實力。通過這些措施的實施，我們可以更好地利用風電功率預測信息來優(yōu)化機組組合、提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經濟性。八、未來發(fā)展趨勢和展望隨著全球能源結構的轉型和清潔能源的大力發(fā)展，風電作為一種可再生、無污染的能源形式，其在電力系統(tǒng)中的占比正逐年提升。風電功率預測信息在日前機組組合中的應用，不僅有助于提升電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性，同時也為風電的大規(guī)模并網與高效利用提供了可能。當前的研究與實踐仍面臨一些挑戰(zhàn)，需要我們在未來的工作中不斷探索與突破。隨著大數據和人工智能技術的飛速發(fā)展，風電功率預測的精度和效率有望得到進一步提升。通過對歷史數據的深入挖掘，結合先進的預測算法，我們可以更準確地預測風電出力情況，為日前機組組合提供更可靠的數據支持。隨著電力系統(tǒng)的日益復雜，風電功率預測信息在機組組合中的應用也將面臨更多挑戰(zhàn)。如何在保證系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的前提下，最大化利用風電資源，將是未來研究的重點。風電與其他可再生能源的協(xié)同優(yōu)化調度也是未來值得研究的課題。隨著智能電網和新型電力系統(tǒng)的建設，風電功率預測信息的應用也將更加廣泛。通過與儲能系統(tǒng)、電動汽車等新型電力設備的協(xié)同配合，我們可以更好地實現風電的消納與利用，推動清潔能源的可持續(xù)發(fā)展。風電功率預測信息在日前機組組合中的應用具有廣闊的發(fā)展前景和巨大的研究價值。我們期待在未來的工作中，能夠不斷創(chuàng)新和突破，為風電的大規(guī)模并網與高效利用做出更大的貢獻。九、結論在電力系統(tǒng)中，風電功率預測信息的準確應用對于提高電網運行效率和穩(wěn)定性具有重要意義。本文詳細探討了風電功率預測信息在日前機組組合中的應用，通過理論分析和實證研究，得出以下風電功率預測信息的引入能夠顯著優(yōu)化日前機組組合，降低系統(tǒng)旋轉備用容量需求，提高電網運行的經濟性。通過準確預測風電出力，調度人員可以更加科學合理地安排火電機組的啟停和出力，減少不必要的能量損耗和排放。風電功率預測精度的提高對于優(yōu)化日前機組組合至關重要。隨著預測技術的不斷進步，風電功率預測的準確性和可靠性得到了大幅提升，這為日前機組組合的優(yōu)化提供了更加堅實的基礎。高精度的預測信息能夠更準確地反映風電出力的波動性和不確定性，為調度決策提供更有力的支持。本文的研究還表明，在日前機組組合中考慮風電功率預測信息時，需要綜合考慮多種因素，包括風電預測誤差、系統(tǒng)負荷預測誤差、機組運行成本等。通過構建多目標優(yōu)化模型，可以綜合考慮這些因素，得出更加合理和經濟的機組組合方案。本文的研究對于風電功率預測信息在電力系統(tǒng)中的應用具有一定的指導意義。未來，隨著風電等可再生能源在電力系統(tǒng)中的比重不斷增加，如何更好地利用風電功率預測信息優(yōu)化電網運行將成為一個重要的研究方向。通過不斷優(yōu)化預測技術和調度策略，可以進一步提高電力系統(tǒng)的運行效率和穩(wěn)定性，推動可再生能源的可持續(xù)發(fā)展。參考資料：隨著可再生能源的日益重要，風力發(fā)電在全球范圍內得到了廣泛的應用。由于風能的間歇性和不確定性，風電功率預測成為一個關鍵問題。中尺度WRF（WeatherResearchandForecasting）模式作為一種強大的氣象模擬工具，在風電功率預測中展現出重要的應用價值。中尺度WRF模式能夠提供高分辨率的天氣預報，包括風速、風向、溫度、濕度、氣壓等關鍵氣象參數。這些參數對于風電功率預測至關重要，因為風速的大小和方向直接決定了風電機組的發(fā)電能力。通過中尺度WRF模式，我們可以獲取更精確的風速和風向信息，進而提高風電功率預測的準確度。在實際應用中，中尺度WRF模式與風電功率預測系統(tǒng)的結合，可以實現以下功能：短期預測：基于中尺度WRF模式輸出的氣象數據，風電功率預測系統(tǒng)可以分析未來幾小時內的風速和風向變化，從而預測風電場的發(fā)電能力。這種短期預測對于調度和電網調度至關重要，有助于提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性。長期規(guī)劃：通過模擬不同季節(jié)和年份的氣象條件，中尺度WRF模式可以為風電場規(guī)劃提供數據支持。通過分析歷史氣象數據和預測結果，可以評估風電場在不同條件下的發(fā)電潛力，為投資決策提供依據。優(yōu)化運行：風電場運營過程中，中尺度WRF模式可以實時提供高分辨率的氣象信息，幫助運營者更好地調整風電機組的運行狀態(tài)。例如，根據預測的風速和風向變化，可以合理安排機組啟停和功率調整，提高風電場整體效率。風險評估與管理：基于中尺度WRF模式的預測結果，風電企業(yè)可以評估潛在的氣象風險，并提前制定應對措施。例如，針對極端天氣事件，可以提前采取預防措施，降低風電場受損風險。盡管中尺度WRF模式在風電功率預測中具有顯著優(yōu)勢，但實際應用仍面臨一些挑戰(zhàn)。例如，模式參數的調整和優(yōu)化、氣象數據同化技術、不確定性分析等問題仍需進一步研究。未來，隨著技術的不斷進步和研究的深入，中尺度WRF模式在風電功率預測中的應用將更加廣泛和成熟?？偨Y而言，中尺度WRF模式作為一種高效的氣象模擬工具，在風電功率預測中具有廣闊的應用前景。通過與風電功率預測系統(tǒng)的結合，可以實現短期預測、長期規(guī)劃、優(yōu)化運行和風險評估等功能。仍需進一步研究和改進相關技術，以應對實際應用中的挑戰(zhàn)。隨著技術的不斷發(fā)展和完善，中尺度WRF模式將在風電領域發(fā)揮更加重要的作用，為可再生能源的發(fā)展做出貢獻。隨著可再生能源在能源結構中的比重逐漸增加，風電場的運營和管理對于能源的穩(wěn)定供應和環(huán)境保護具有重要意義。風電功率的短期日前預測在風電場運營中發(fā)揮著關鍵作用，對于電力系統(tǒng)的調度、規(guī)劃和運行具有重大價值。近年來，深度學習模型在風電功率預測中得到了廣泛應用，尤其是Transformer模型，由于其強大的表示能力和并行計算能力，在處理序列數據時表現出色。如何進一步提高Transformer模型的預測精度仍然是當前研究的熱點問題。近年來，許多研究工作集中在改進Transformer模型以提高風電功率預測的準確性。一些研究工作通過改進Transformer的架構來提高其性能，例如引入多頭注意力機制或使用自注意力機制。其他研究工作則關注于特征提取和數據預處理，以更好地捕捉風電功率的動態(tài)特性。盡管這些方法取得了一定的成功，但仍然存在改進的空間。本文提出了一種考慮特征重組與改進Transformer的風電功率短期日前預測方法。該方法包括以下步驟：數據預處理：對原始數據進行清洗和預處理，包括異常值處理、缺失值填充和歸一化等?？紤]到風電功率的時序特性，我們將數據重塑為適合Transformer處理的格式。特征提?。菏褂脗鹘y(tǒng)的風電功率預測特征，如風速、風向、溫度、氣壓等，以及從數據預處理步驟中提取的時間序列特征。這些特征將被用于訓練改進的Transformer模型。改進Transformer模型：我們提出了一種新型的Transformer模型，該模型在標準Transformer的基礎上增加了特征重組模塊。這個模塊允許模型更好地理解和重組輸入特征，從而更有效地捕捉風電功率的動態(tài)變化。訓練和評估：使用歷史風電功率數據對改進的Transformer模型進行訓練，并使用驗證集對模型進行評估。我們通過比較預測的風電功率與實際風電功率來衡量模型的性能，使用均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）作為評價指標。我們在一個大型風電場的數據集上測試了所提出的方法。實驗結果表明，與傳統(tǒng)的Transformer模型相比，所提出的考慮特征重組與改進Transformer的方法在預測風電功率時具有更高的準確性。具體來說，我們在測試集上實現了更低的MSE和MAE值，這表明我們的方法能夠更準確地預測風電功率的短期日前變化。本文提出了一種考慮特征重組與改進Transformer的風電功率短期日前預測方法。通過結合特征提取和改進的Transformer模型，該方法能夠更有效地捕獲風電功率的動態(tài)特性，從而提高預測精度。實驗結果表明，與傳統(tǒng)的Transformer模型相比，所提出的方法在預測風電功率時具有更高的準確性。未來的工作將進一步優(yōu)化模型架構和訓練策略，以進一步提高風電功率預測的準確性。隨著全球能源結構的轉型和清潔能源的大力發(fā)展，風電作為一種可再生、無污染的能源形式，日益受到各國的重視。風電的隨機性和不穩(wěn)定性給電網調度和運行帶來了挑戰(zhàn)，風電功率預測成為了風電領域研究的熱點之一。風電功率預測主要是指利用歷史數據、氣象信息和數值天氣預報等手段，對風電場未來一段時間內的風電功率輸出進行預測。這種預測有助于電網調度部門合理安排發(fā)電計劃，減少風電出力不確定性對電網運行的影響，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和經濟性。風電功率預測的研究涉及多個學科領域，包括氣象學、統(tǒng)計學、人工智能等。在預測方法上，主要有統(tǒng)計方法、物理方法和人工智能方法三種。統(tǒng)計方法主要利用歷史數據和氣象信息進行統(tǒng)計分析，建立預測模型；物理方法則基于大氣動力學和流體力學等原理，對風電場的風速和風向進行預測；人工智能方法則利用機器學習、深度學習等技術，對風電功率進行非線性映射和預測。近年來，隨著大數據和人工智能技術的快速發(fā)展，風電功率預測的準確性得到了顯著提高。例如，利用深度學習技術對風電功率進行預測，可以通過對大量歷史數據的學習和訓練，提取出風電功率輸出的非線性特征，從而建立更加精確的預測模型。多源數據融合、超短期預測等新技術也為風電功率預測提供了新的思路和方法。風電功率預測仍面臨一些挑戰(zhàn)和問題。風電場的運行環(huán)境復雜多變，風速、風向等氣象因素受到地形、地貌、大氣穩(wěn)定度等多種因素的影響，這給準確預測帶來了難度。風電功率預測的準確性受到數據質量、模型選擇等多種因素的影響，如何提高預測精度和穩(wěn)定性仍是研究的重點。風電功率預測研究具有重要的現實意義和應用價值。隨著技術的不斷進步和創(chuàng)新，相信風電功率預測的準確性和穩(wěn)定性將得到進一步提升，為風電的可持續(xù)發(fā)展和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行提供有力支持。本文旨在綜述風電功率預測的各種方法，包括時間序列分析、神經網絡、支持向量機等，以提供對現有預測技術的基本了解和評估其優(yōu)劣。本文的目的是為相關領域的研究人員和管理人員提供有價值的參考，以推動風電行業(yè)的發(fā)展和提高功率預測的準確性。隨著可再生能源的快速發(fā)展，風電已成為重要的能源來源之一。風力發(fā)電的隨機性和不確定性給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行帶來了挑戰(zhàn)。風電功率預測對于電力系統(tǒng)的規(guī)