摘要：风的间歇性和时变性制约电力系统能量平衡,准确的风电功率预测有助于电网减小旋转备用、合理制定检修计划。为减小预测误差,提出一种基于多计算流体力学（computational fluid dynamics,CFD）模型的新型风电场组合功率预测方法。首先,利用小波混合神经网络对数值天气预报降尺度;其次,提出了考虑多重尾流的风电场物理CFD模型,并建立了根据测风塔风速外推各台风电机组风速的加速比相关系数;最后,提出了仅考虑自由流场和带有激盘模型的变权重组合流场模型。实际算例仿真证明,所提出的预测方法更准确地反映了风电场实际运行状态,有效提高了预测准确性。

关键词：功率预测 组合方法 计算流体力学 小波混合神经网络 尾流模型 

单位：沈阳工业大学电气工程学院; 辽宁省沈阳市110870; 沈阳工业大学信息科学与工程学院; 辽宁省沈阳市110870; 东北电力大学电气工程学院; 吉林省吉林市132012