风功率预测是目前国内外公认的、提高大规模风电接入电力系统运行水平的关键基础技术。自20世纪90年代初期，欧洲国家就开始着手风电功率预测系统的研发并应用于业务运行。经过30多年发展，风电功率预测已获得了广泛的应用。随着风电装机容量的快速增长，电网对风电功率预测的依赖性和需求度越来越大。风电功率预测技术已成为缓解电网调峰压力、降低系统备用容量、提高电网风电接纳能力的有效手段。同时，风电功率预测技术还可以指导风电场的检修计划，提高风能利用率，改善风电场的经济效益。
经过多年研究与实践，风电功率预测关键环节已明确固化，按业务流程依次为数值天气预报（numeric weather prediction，以下简称NWP）、风电功率转换、误差修正、预测结果应用，如图1所示。陈慧娴老公
数值天气预报生成
风资源-功率
转换模型
结果修正
功率预测
结果应用图1 风电功率预测的主要环节
报告根据预测基本流程和原理，分环节介绍风电功率预测的国内外应用现状与前沿技术。经了解，三北地区风电功率预测运行情况、关键预测技术应用以及功率预测服务商较为相似，因此，本报告的国内部分选取京津唐电网作为对象，从各技术环节角度展开调研，为推进风电功率预测技术的发展应用提供借鉴。
1 数值天气预报发展现状与前沿技术
1.1 国外数值天气预报应用现状
数值天气预报（NWP）是指根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法，包含风速、风向、气温、气压、相对湿度等与风电预测相关的气象要素。空间尺度越大，天气预报的准确率越高，但以风电场为单位的风功率预测需要小尺度气象要素信息，这就需要开展空间降尺度工作，即把大尺度、低分辨率的天气预报信息转化为小尺度、高分辨率的小区域地面气候变化。
图2 数值天气预报的计算生成流程
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美国和欧洲实行双轨的气象服务体制。双轨制气象服务主要由公益性气象服务和商业性气象服务两部分构成：公益性气象服务主要由国家气象局承担，商业性气象服务主要由私人气象公司承担。以丹麦电网和西班牙为例介绍国外电力公司将数值天气预报产品应用于风电功率预测的流程。（1）丹麦
金泫雅 张贤胜丹麦气象局向丹麦国家电网有偿提供覆盖全国的区域数值天气预报产品，同时也向发电企业提供其所需的数值天气预报数据，丹麦国家电网所用的欧洲中期天气预报中心的全球背景场资料也来自丹麦气象局。丹麦国家电网采用丹麦气象局、欧洲中期天气预报中心和丹麦conwx公司的数值天气预报产品，丹麦Dong Energy能源公司采用丹麦气象局、
哥哥出门当红军英国气象局和德国气象局的数值天气预报产品，两者都是通过WPPT统计模型进行风电功率预测，最后进行集合预报。（2）西班牙
西班牙电网公司的SIPREOLICO风功率预测系统采用西班牙气象局数值预报产品和欧洲中期天气预报中心数值天气预报产品，通过8个风电功率预测模型，进行风电功率集合预报，再结合荷兰AEOLIS预测服务公司、西班牙工程技术研究所（IIC）和西班牙METEOLOGICA专业风能预报和风电功率预测公司的风电功率预测产品，最终得到未来48小时和10天的风电功率预测。
1.2 京津唐地区数值天气预报应用现状
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京津唐电网通过购买先进的全球初始场预报源和数值天气预报产品，缩小了与国际先进应用水平的差距。NWP 产品主要由获取全球尺度预报场和中尺度气象模式计算两个环节组成，受限于气象基础科学的落后和商业气象服务体制的封闭，我国在全球初始场和中尺度气象模式两方面均没有国际领先的技术和产品。
京津唐区域风电场通过市场方式可获取较高水平的NWP产品。目前，京津唐区域风电场获取NWP产品有两种主流方式：一种是提供经纬度直接向国外商业气象服务公司购买NWP产品，另一种是通过降尺度计算全球模式的初始场生成NWP产品。基于NWP产品预测精度的市场选择，目前京津唐区域目前两种获取NWP方式的占比约为7:3。此外，目前国外商业气象服务公司提供的NWP产品市场占有率明显高于国内NWP产品。METEOLOGICA公司为京津唐区域70%以上的风电场提供稳定的NWP产品，应用效果好，市场占有率高。京津唐区域62%风电场使用的NWP产品分辨率为3km×3km，28%风电场的NWP为1km×1km，10%风电场的NWP产品为5km×5km。
因此，京津唐区域内风电场功率预测系统虽然在中尺度气象模式计算方面与国际先进水平有一定差距，但通过购买先进的全球初始场预报源和数值天气预报产品，实际应用效果与国际主流水平的差距不大。
1.3 数值天气预报前沿技术
thenyoulookatme现有基础科学和计算能力条件下，NWP环节贡献风电功率预测70%以上的误差。提高NWP精度的方法分为三类：第1类是提高方程描述大气运动的能力(预报模式及参数化)，即提高偏微分方程组建模准确性，代表方法为大气模式次网格物理过程参数化调优技术；第2类是提高离散网格的致密程度，即降低积分步长，代表方法为高解析度数值天气预报；第3类提高初值和边值场的质量，以保证仅有极少量观测时（观测点/网格点只有百分之几）估计出的初值和边值场是准确且和谐（即资料同化技术），代表方法为集合预测技术。
2 风电转换模型发展现状与前沿技术
2.1 国内外风电转换模型应用现状
风-电转换模型是指将数值天气预报厂家提供的小尺度数值天气预报转化为风电场理论预测功率的“气象-电力转换模型”。转换方法分为两种，物理模拟建模方法和统计学习建模方法。物理模拟建模方法是根据风电场站实际的地形地貌，将数值天气预报结果转化为实际环境条件下的风资源信
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