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大型风电场短期功率预测研究的综述报告
随着全球气候变化问题的加剧，可再生能源的利用越来越受到重视，其中风能是最有潜力的一种可再生能源。而大型风电场的短期功率预测研究就是保障风力发电的可靠性和经济性的关键技术之一。在此，本文将通过综述相关文献，概述大型风电场短期功率预测的现状和研究进展。
首先，大型风电场的短期功率预测是指对风电场未来5-60分钟、1-3小时、6-24小时内的输出功率进行预测的技术。该预测技术的精度直接影响风电场的经济性和可靠性，因为它能够帮助电网系统及时调整电力调度，提高电能利用效率，减少电能供给不足的情况，同时还能减少备用发电机的使用，增强电力系统的稳定性。
目前，针对大型风电场短期功率预测的研究主要分为物理建模法和数据驱动法两类。
一、物理建模法
物理建模法是根据气象学、流体力学和热力学等物理定律所建立的风力发电机功率模型，应用气象数据、风机参数、地形地貌等影响风能的因素，进行短期输出功率的预测。其中，最常用的方法是CNR模型和第三代风电场模型。
CNR模型是建立在电量平衡原则的基础上，通过分析风轮和空气之间的动能转化，确定风机的功率输出公式。该模型对于风速变化快的区域预测略逊于第三代风电场模型。而第三代风电场模型主要是流体力学模型，可分为大涡模拟（LES）和雷诺平均（RANS）两种类型。LES适用于短期预报，但计算量较大。而RANS模型采用更少的方程组，计算效率较高，适用于中期预报。
二、数据驱动法
数据驱动法是利用历史数据拟合成的模型，通过运用预处理技术和数据挖掘算法对风电场历史数据进行学习和分析，得出输出功率与气象因素之间的关系，进而柿料风电机的输出功率。该方法可分为统计学模型和机器学习模型两种类型。
统计学模型包括最小二乘回归模型、指数平滑模型、时间序列模型等。其中，ARIMA模型是最受欢迎的时间序列模型之一，它可以捕捉季节性、趋势性和周期性因素，预测效果较好。但是，该模型需要保持数据的平稳性，因此对历史数据的要求相当高。
机器学习模型可分为监督学习和无监督学习两种。其中，监督学习模型包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、随机森林等，它们可以建立输入特征与输出功率之间的映射函数。无监督学习模型包括自组织映射（SOM）、聚类等，它们可以在不知道输出变量的情况下，提取输入变量的特征。
综上所述，大型风电场的短期功率预测是风力发电的重要技术之一，它需要综合运用物理模型和数据驱动模型，通过对气象因素等外部因素和风机内在运行机制的深入探究，提高功率预测的质量和准确性，以满足电网系统对稳定、可靠供电的需求。