通过数值天气预报模型的偏差校正技术提升风力发电预测精度

Enhancing Wind Power Forecasts via Bias Correction Technologies for Numerical Weather Prediction Model

Cheng-Liang Huang · Yuan-Kang Wu · Quoc-Thang Phan · Chin-Cheng Tsai 等5人 · IEEE Transactions on Industry Applications · 2025年2月

摘要：随着能源转型的持续推进以及风力发电装机容量的不断增加，近期研究进展表明，准确的数值天气预报（NWP）能够提高风电功率预测的质量。虽然大多数研究主要关注经过偏差校正的数值天气预报对风速的影响，但很少有研究探讨经过偏差校正的数值天气预报与风电功率预测之间的关系。因此，本研究旨在通过对数值天气预报得出的风速应用偏差校正技术来改进风电功率预测。具体而言，本研究制定了一种合理的后处理策略来修正数值天气预报的输出结果。采用衰减平均法和概率匹配均值法，系统地对三种不同的数值天气预报模型——即雷达天气研究...

解读: 该研究对阳光电源的风电和储能产品线具有重要应用价值。通过数值天气预报偏差校正技术，可显著提升风电场发电功率预测精度，这对我司ST系列储能变流器和PowerTitan储能系统的调度策略优化至关重要。具体而言，精确的风功率预测可用于：1)优化储能系统的充放电调度，提高风储联合运行效率；2)完善iSola...