摘要：归纳了空间相关性风速预测的现状;引入条件相关性及相应的可信相关度概念,以代替常规的相关性;基于大数据思维,提出将数据驱动与因果驱动相结合的预测框架。从历史数据中挖掘相关性,利用空间相关性增加风速预测的数据源,部分克服历史数据缺失的困难;利用大时滞的空间相关性,有助于预测下游风速的突变。最后,依托该框架展望了空间相关性风速预测的前景。

关键词：风速预测 空间相关性 动态特征 离线分类建模 在线特征匹配 

单位：南瑞集团公司(国网电力科学研究院); 江苏省南京市211106; 智能电网保护和运行控制国家重点实验室; 江苏省南京市211106; 东南大学电气工程学院; 江苏省南京市210096; 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院); 江苏省南京市210003; 中国神华能源股份有限公司; 北京市100011; 浙江大学电气工程学院; 浙江省杭州市310027; 文莱科技大学电机与电子工程系; 文莱斯里巴加湾BE1410