【摘 要】
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随着碳中和目标的迫切需求,减少化石能源的大规模使用是大势所趋,清洁能源中最具开发规模与前景的风能成为研究的热门领域。其中预测任务对于风能的高效合理利用发挥着至关重要的作用,是风电场选址、保证电力系统平稳安全运行的迫切需求。但风功率受到气候、尾流效应以及地形地貌等因素的多重影响,具有极大的间歇性和随机性,增大了不同环境下风电场风功率的预测难度。因此,深入开展对基于风速时空耦合行为特征的预测模型以及计
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随着碳中和目标的迫切需求,减少化石能源的大规模使用是大势所趋,清洁能源中最具开发规模与前景的风能成为研究的热门领域。其中预测任务对于风能的高效合理利用发挥着至关重要的作用,是风电场选址、保证电力系统平稳安全运行的迫切需求。但风功率受到气候、尾流效应以及地形地貌等因素的多重影响,具有极大的间歇性和随机性,增大了不同环境下风电场风功率的预测难度。因此,深入开展对基于风速时空耦合行为特征的预测模型以及计及气象数据预测模型的研究具有重要的理论意义和实际价值。各国内外学者针对深度学习模型提出了诸多建模策略,但仍存在一定的局限性。单一预测模型无法同时兼顾时间和空间特征,精度提升存在瓶颈;组合模型对于风速蕴含特征和气象信息难以有效融合到模型里。本文聚焦于风功率预测问题提出两种建模思路:（1）针对无法获取气象数据的风电场,将在行为识别领域有优异表现的3D-CNN模型应用于风功率预测领域,首次提出基于风况行为特征分析的预测模型。针对历史风速数据,进行行为特征整体提取,摆脱时序预测对于空间特征提取的过度依赖。通过改变卷积核大小实现对数据不同空间大小与时间长短的学习。此外,为了更好的提取行为特征,增加了梯度提取层,为3D-CNN提供更为有效的行为变化信息。（2）采取多模态学习的建模策略,提出基于气象数据的多模态风况行为特征预测模型（Multi-modal Wind Behavior Characteristics Prediction Model,MBPM）有针对性的处理各类异质数据,在对历史风速数据采取行为特征提取的策略下,利用多个RNN模型对各气象异质数据分别进行训练学习,最后经过跨模态特征融合层对多特征进行共同学习,保证了对异质数据的区别与统一对待。（3）针对上述两种模型,本文将河北省张北县某风场内SCADA数据经过激光雷达校准后对模型进行有效性验证,结果表明,本文所提建模策略是有效的,相较于PR、CNN-LSTM等对比模型误差更低,性能更加优异。
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