将季内振荡与数值天气预报结合用于15天风电功率预测

Integrating Intra-Seasonal Oscillations With Numerical Weather Prediction for 15-Day Wind Power Forecasting

Shuang Han · Weiye Song · Jie Yan · Ning Zhang 等6人 · IEEE Transactions on Power Systems · 2025年2月

延长风电功率预测（WPF）的时间尺度对于以可再生能源为主的电力系统的电网管理和市场运营至关重要。然而，风电功率预测对数值天气预报（NWP）的高度依赖带来了巨大挑战。基于短期数据的数值天气预报迭代运算会放大其固有的不确定性，导致其超过10天的预报精度降低。为解决这一问题，引入季节内振荡（ISO）来捕捉更长期、更大尺度的气象模式，进而提出了用于15天风电功率预测的ISO - NWP集成框架。首先，开发了一个遥相关（TC）的历史时空定位模型，该模型在季节内振荡的影响下关联远距离的天气变化和风电功率波动...

解读: 该研究对阳光电源的风电变流器和储能系统具有重要应用价值。通过融合季内振荡预测与数值天气预报的混合建模方法，可显著提升风电功率预测精度，这对我司ST系列储能变流器的调度策略优化和PowerTitan储能系统的容量配置具有直接指导意义。具体而言，可将该预测算法集成到iSolarCloud平台，优化储能调...