【关键词】转折性天气；风功率；风功率预测；电气

引言

在全球能源结构转型的背景下，风电作为清洁可再生能源，在能源领域愈发重要。近年来，全球风电装机容量迅猛增长。国际能源署数据显示，过去十年全球风电装机总量年均增速超10%，2023年突破900 GW[1]。这体现各国对清洁能源的重视与投入，也反映出风电在应对气候变化、减少碳排放方面的关键作用。

研究聚焦转折性天气精准识别技术，构建风功率预测与评估平台，有重要理论和实际价值。理论上，结合气象学与机器学习[2]，提出多源数据融合的转折性天气识别框架；突破传统局限，为风功率预测提供新思路和方法，有助于揭示风能变化规律，完善预测理论体系。在实际应用中，精准预测能为电网调度提供决策依据，助力制定发电计划和电网运行方案，提高电网消纳风电能力；减少弃风，促进清洁能源高效利用；还能降低电网运行成本和风险，提高电力系统稳定性和可靠性；支撑新能源并网，推动能源结构优化与可持续发展。

一、转折性天气精准识别技术的研究意义

风电大规模并网给电力系统的稳定运行和能源消纳带来挑战。风能有波动性与间歇性，大气环流、地形地貌、温度变化等复杂气象因素，会导致风电功率输出不稳定。风电占比低时，其波动和间歇可由传统能源调节弥补；但随着装机容量增加，对电网调度和能源消纳的影响愈发突出。在实际运行中，风电功率的突然变化可能会导致电网频率和电压的波动，严重时甚至会威胁到电网的安全稳定运行。传统的风功率预测方法在相对稳定的气象条件下能够取得一定的预测精度，但在面对台风、寒潮等转折性天气时，由于气象条件的剧烈变化和不确定性增加，这些方法的预测精度会显著下降。据相关研究统计，在转折性天气发生时，传统预测方法的平均绝对误差可能会增加50%以上[3]，均方根误差也会显著增大。

风功率预测精度下降会给电网调度和能源消纳带来负面影响。电网调度需依据准确的风功率预测安排发电计划和电网运行方式，保障电力供需平衡。如果预测不准，调度部门可能面临电力过剩或短缺问题。预测功率高于实际时会导致弃风，浪费清洁能源且会降低风电企业的效益；低于实际则会引发电力短缺，影响用户用电。此外，不准确的预测还会增加电网运行成本和风险，电网要配备更多备用电源和调节设备，风电功率波动也会损害电网设备，缩短其使用寿命并增加故障风险。提高转折性天气条件下的风功率预测精度是当前风电领域的关键问题。

二、理论基础与关键技术

（一）转折性天气精准识别方法

为了提高转折性天气场景下风功率预测的准确率，首先需要实现对转折性天气进行准确识别。本研究通过对多源数据融合、机器学习算法以及动态阈值修正等技术进行融合，构建了一套全面、高效的转折性天气精准识别体系。

多源数据融合是获取气象信息的重要手段。研究整合卫星遥感、雷达探测与测风塔数据。卫星遥感提供大范围气象信息，对监测大规模天气系统意义重大，如通过卫星云图观察台风螺旋云系和路径，为预警提供关键信息。雷达探测时空分辨率高，实时监测降水、风速等气象要素变化，在监测强对流天气上表现突出。测风塔数据覆盖范围小，但准确性和可靠性高，提供地面风速实时观测值。融合多源数据，构建气象特征库，为后续分析提供数据支撑。机器学习算法在转折性天气识别中起核心作用。基于XGBoost或卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）算法，本研究能识别风速突变、气压骤变等关键天气转折信号。XGBoost是基于梯度提升框架的决策树算法，通过迭代训练并累加结果提高预测能力[4]，处理气象数据时能学习特征和规律，对气象要素变化趋势建模，识别转折性天气。