面向省级区域的风电覆冰退备容量预测方法

戴文; 李波; 谢林瑾; 康文军; 杨博远; 怀晓伟

doi:10.3969/j.issn.1008-0198.2025.05.011

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面向省级区域的风电覆冰退备容量预测方法

电网运行与控制 | 更新时间：2026-01-10

- 面向省级区域的风电覆冰退备容量预测方法
- Study on Provincial Regional Prediction Methods for Wind Turbine Capacity Loss Caused by Icing
- 湖南电力 2025年45卷第5期页码：80-84
- 作者机构：
  
  1. 湖南防灾科技有限公司,湖南,长沙,410129
  2. 电网防灾减灾全国重点实验室,湖南,长沙,410129
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.3969/j.issn.1008-0198.2025.05.011
  中图分类号： TM715.1
- 网络出版：2025-11-11，
  
  纸质出版：2025-11-11
- 稿件说明：
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戴文, 李波, 谢林瑾, 康文军, 杨博远, 怀晓伟. 面向省级区域的风电覆冰退备容量预测方法[J]. 湖南电力, 2025, 45(5): 80-84.

戴文, 李波, 谢林瑾, et al. Study on Provincial Regional Prediction Methods for Wind Turbine Capacity Loss Caused by Icing[J]. 2025, 45(5): 80-84.
戴文, 李波, 谢林瑾, 康文军, 杨博远, 怀晓伟. 面向省级区域的风电覆冰退备容量预测方法[J]. 湖南电力, 2025, 45(5): 80-84. DOI： 10.3969/j.issn.1008-0198.2025.05.011.

戴文, 李波, 谢林瑾, et al. Study on Provincial Regional Prediction Methods for Wind Turbine Capacity Loss Caused by Icing[J]. 2025, 45(5): 80-84. DOI： 10.3969/j.issn.1008-0198.2025.05.011.

摘要

冬季寒潮过程中

某省高寒山地风电场风机易出现覆冰退备现象

给电网调度和电力平衡带来挑战。针对此问题

提出一种面向区域的风电覆冰退备容量预测方法

该方法同时考虑雨凇、雾凇天气

引入冰冻气象指数（I

）

量化描述寒潮过程中风电覆冰的外部气象条件

建立模型将I

映射至风电场覆冰退备容量

结合多轮典型寒潮过程开展实证检验。结果表明

所提方法在多个寒潮过程中均展现出良好的预测精度

在2024—2025年冬季的覆冰退备容量预测中

平均准确率达到85.44%

具有良好的实际应用价值和区域适用性。

Abstract

During winter cold wave events

wind turbines in alpine mountainous wind farms in a certain province are prone to capacity loss caused by icing

posing significant challenges to grid dispatching and power balance. To address this issue

a regional prediction method for wind turbine capacity loss caused by icing is proposed

which takes into account both meteorological conditions of glaze ice and freezing fog

and introduces a Freezing Meteorological Index(I

) to quantitatively describe the external meteorological conditions of wind power ice-covered in the process of winter cold waves. A predictive model is constructed to map I

to wind power capacity loss due to icing. Empirical validation is

conducted using multiple typical cold wave events. Results show that the proposed method demonstrates high prediction accuracy across several cold wave processes

and the average accuracy reaches 85.44% in the prediction of capacity loss due to icing in the winter of 2024-2025

indicating strong practical value and regional applicability.

关键词

Keywords

references

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