考虑风速分段控制和功率连续演化的短期风电功率预测

李丹; 黄烽云; 缪书唯; 唐建; 罗娇娇

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0365

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考虑风速分段控制和功率连续演化的短期风电功率预测

更新时间：2026-01-29

- 考虑风速分段控制和功率连续演化的短期风电功率预测
- Vol. 50, Issue 1, Pages: 334-344(2026)
- 作者机构：
  
  1. 三峡大学电气与新能源学院
  2. 梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室(三峡大学)
  3. 新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学)
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0365
  CLC： TM614
- Published：2026
- 稿件说明：
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李丹, 黄烽云, 缪书唯, et al. 考虑风速分段控制和功率连续演化的短期风电功率预测[J]. 2026, 50(1): 334-344.
DOI：

李丹, 黄烽云, 缪书唯, et al. 考虑风速分段控制和功率连续演化的短期风电功率预测[J]. 2026, 50(1): 334-344. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0365.

摘要

当前风电功率时序预测模型将时间均匀离散化处理，忽略了风电功率连续演化和风速对风电功率的分段控制特性。为提高预测的合理性，并拓展针对输入时间序列不规则时间间隔采样场景的应用，提出一种基于分段控制混合微分神经网络的短期风电功率预测方法。首先，通过三次样条插值将离散时间点的风速连续化为风速时序轨迹，利用混合微分神经网络并行模拟时间惯性和连续风速影响下的风电功率控制演化规律，以完整反映其动态演变模式；然后，依据风速落入不同数值区间时对风电功率的差异化控制模式，采用多层感知器动态输出风速隶属于不同控制区间的连续值权重；最后，输出同时满足时间惯性和风速分段控制演化规律的风电场功率短期预测值。实际算例结果表明，该方法在处理不规则采样时间序列方面表现出显著优势，分段控制混合微分神经网络在预测精度和可信度上优于常见RNN网络。

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关键词

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references

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