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高技术服务业

需求背景

功率预测作为提高大规模风电接入电力系统运行水平的关键基础技术，有利于电网实现有效调度，有利于维持电力系统和电力市场的稳定性。而随着电网考核规则的日益提高，这也对功率预测的准确性提出了更高的要求

需解决的主要技术难题

在风电场运行中，影响功率预测的因素众多，主要包括气象预报误差和预测建模误差两部分。一方面，考虑到风电场多远离市区，地形复杂且局部地区的天气类型复杂多变，而通常在进行功率预测建模时，天气预报的水平分辨率低，通常依赖于一个或几个气象点，然而这些点往往并不能反映整体风电场的全部气象信息，自然会引起风电场中气象预报的不佳，进而影响到功率预测的准确性；另一方面，风机机组的类型众多，要求功率预测模型需要具备较高的自适应能力和泛化能力，应满足各种场景下的功率预测要求。

期望实现的主要技术目标

面对覆冰、寒潮、台风、沙尘等极端天气，完成一项或多项风功率预测的关键技术研究：利用中尺度天气预报数值模式，针对不同极端天气关键要素或空间形势进行三维网格划分、参数方案等各方向优化，总结分析得出不同极端天气下最优数值模式方案； 

在大尺度极端天气信号背景下应用模式最优方案，结合天气学及图像识别等方法综合智能预报、识别极端天气；针对各类极端天气事件，搜集各区域、电场历史数据，比对极端天气背景下功率异常变化及现场控制策略，建立针对各类极端天气的功率预测模型或调整策略； 

处理进度