Yueteng Xie · Fangming Deng · Wenxiang Luo · Bo Gao 等6人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年9月

在动态气象条件下，风电机组群的功率预测面临尾流效应时空耦合的挑战。本文提出一种考虑尾流效应时空动态耦合的风电场功率预测方法。通过融合风机空间分布与实时气象数据构建动态图网络，实现尾流传播路径的自适应表征。设计双驱协同框架，在时空维度嵌入物理规律约束，缓解数据驱动模型在极端工况下的物理失真问题。构建时空解耦特征增强架构，捕捉风机间空间关联及多时间尺度气象特征。实验结果表明，该方法显著提升预测精度。

解读: 该风电场功率预测技术对阳光电源储能和智能运维产品线具有重要应用价值。其时空耦合建模方法可优化ST系列储能变流器的调度策略，提升PowerTitan大型储能系统在风光储多能互补场景下的运行效率。尾流效应动态预测技术可集成到iSolarCloud平台，增强新能源电站群的功率预测精度，为储能调度和电网调峰...