近日，国网经济技术研究院有限公司向国家知识产权局申请了一项名为“一种基于相似图识别的风电超短期功率集合预测方法”的专利，公开号为CN118916703A。该专利的申请在可再次生产的能源领域引发了广泛关注，尤其是在当前全球能源转型的大背景下，这一技术的成功实施将为风电发电的效率提升及稳定性保障提供重要支撑。

  本发明的核心在于通过精准识别与历史数据相似的气象条件，来提高风电功率的超短期预测精度。该方法采用了K-means聚类算法，有效剔除异常历史数据，以确保后续预测过程中使用的数据更加可靠。接着，通过k邻近值法填充剔除的异常值，为模型提供更完整的输入数据，这一过程为提高预测的准确性奠定了基础。

  在数据处理后，研究团队将运用基于相似图识别的方法，筛选出与待预测日期相似的历史日期，这些相似日将作为风电功率超短期预测模型的样本数据。此过程不仅大大降低了预测的不确定性，还能清晰识别各类气象变量对风电功率波动的影响。

  通过进一步的灰色关联分析法，研究团队将筛选出对风电功率影响显著的关键气象因素，然后借助WRF（Weather Research and Forecasting）模式进行动力降尺度处理，以获得风电站未来所需的关键气象数据。最终，研究者通过Informer模型构建了风电功率的超短期预测模型，极大地提升了预测的效率与精度。

  该项技术的实施不仅有助于提升风电的利用效率，还有助于实现电网的调节能力，为后续的电力系统调度与优化提供了可靠的数据支持。在全球能源转型的语境下，推动风电及其他可再生资源的有效利用显得很重要。这一方法对提高风电场的投资吸引力、降低能耗和减轻环境负担，均有积极的促进作用。

  随着技术的慢慢的提升和应用的深化，风电超短期功率预测将可能变得更精确，为可再次生产的能源的整合和利用提供更为强大的数据支撑。与此同时，风电产业链的所有的环节，尤其是电网运营、发电调度等，也将因此受益，形成一条较为完整的风能利用生态链。

  在未来，随着类似技术的不断涌现和成熟，行业内将可能迎来一场深刻的变革。国网经济技术研究院的这一创新专利，将逐步推动智慧能源的发展进程，为整个可再次生产的能源行业注入新活力。同时，技术人员和研究机构的持续探索与创新，将为全社会的可持续发展带来深远的影响。返回搜狐，查看更加多