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新能源风力发电技术与自动化技术研究
Research on New Energy Wind Power Generation Technology and Automation Technology

到最近一段时间的数据，从而确保模型的时效性。然而，若在模型训练阶段对所
有历史数据进行加载，将有可能带来巨大的计算开销，影响建模的效率。在风电
功率预测领域中，增量学习算法能够做到在前期先利用部分历史搭建基础预测模

型。在后期有新训练数据到来时，仅使用这些数据更新模型，从而满足在线建模
的实时性需求。
近年来，人工智能的发展日新月异，而相关新技术的引进也使得当今的风电
功率预测的研究思路相较以往更加丰富和新颖。然而，目前发表的许多研究成果

要实现真正落地，还有很长一段路要走。在风电功率预测相关的实际应用中，位
置气候条件、风电场布局、地形地貌等因素导致了不同风电场拥有的数据基础不
同。目前，很难找到一种适用于多个风电场的风电功率预测模型。在预测一个风
电场的发电功率时，做一些精细化的数据分析工作，有针对性地构建合适的模型，

是提高预测精度的一大关键途径。

第三节 新能源发电功率预测关键技术

一、新能源电站功率预测现状及提高预测准确率的措施

近年来，随着新能源的快速发展和普及，新能源电站功率预测成为保障电网
安全稳定运行的关键技术之一。然而，由于新能源发电具有不确定性和波动性，

现有的功率预测技术在准确度和稳定性上仍然存在挑战。因此，加强新能源电站
功率预测的研究和提高其准确率具有重要意义。
（一）新能源电站功率预测的意义
1. 电网调度

新能源电站功率预测可帮助电网管理者更好地协调不同发电源之间的供需平
衡，使得电网运行更加稳定，并有效应对新能源波动性大、间歇性强等特点。准
确预测新能源电站的功率输出有助于充分利用其发电优势，实现对电网负荷高峰
时段的调峰填谷，提高电网吞吐能力，降低负荷旺季对传统发电设备的依赖。通

过对功率预测数据的分析，可以优化新能源电站布局及输电线路规划，降低输电
损耗，提高输电效率，降低电网建设及运行成本。

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