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🔥 内容介绍

针对风电场输出功率具有强间歇性、波动性及多模式分布特征，导致传统短期功率预测方法精度不足、适应性差的问题，提出一种融合高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）聚类与CNN-BiLSTM-attention深度学习模型的风电场短期功率预测方法。首先，通过GMM聚类算法对风电机组进行分组，将出力特性相似的机组归为同一集群，降低数据异质性，解决单一点位外推或单机建模带来的精度与效率矛盾；其次，构建CNN-BiLSTM-attention混合模型，利用CNN提取时序数据中的局部波动特征，通过BiLSTM捕捉功率序列的双向长期依赖关系，借助注意力机制聚焦关键时间步信息，抑制噪声干扰；最后，基于实际风电场数据开展对比实验，验证所提方法的有效性。实验结果表明，该方法相较于传统LSTM、CNN-BiLSTM及K-means聚类结合深度学习的预测方法，在平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）上均有显著降低，能够有效提升风电场短期（1-72小时）功率预测的精度与稳定性，为电力系统优化调度提供可靠支撑。

关键词

风电场；短期功率预测；高斯混合模型；CNN-BiLSTM；注意力机制；聚类分析

1 引言

1.1 研究背景与意义

在全球清洁能源转型加速推进的背景下，风电作为技术成熟、商业化规模最大的可再生能源之一，其装机容量呈现快速增长态势。据统计，2025年1-5月国内25个省市新增核准风电项目共计68.4GW，同比增长72%，风电在电力系统中的占比持续提升。然而，风能固有的间歇性、波动性的特征，导致风电场输出功率存在高度不确定性，给电力系统的安全稳定运行、优化调度及经济管理带来严峻挑战——当风电功率骤增或骤减时，易引发电网频率、电压波动，甚至导致停电事故，同时也会造成大规模弃风或电网频率波动，成为电网考核罚款的重灾区[superscript:2]。

短期功率预测（预测时间尺度为1-72小时）是破解上述难题的关键，其精度直接决定风电消纳效率与电力系统调度的合理性。准确的短期功率预测能够为电力系统调度员提供可靠的决策依据，使其合理安排火电、水电等其他机组出力，提前做好电力平衡计划，避免电力短缺或过剩；同时帮助风电场运营商优化机组维护计划、提升经济效益，增强风电在电力市场中的竞争力。随着电力现货市场的开启，预测服务开始与电力交易策略绑定，对预测的颗粒度和准确性提出了更高要求，现有大部分老旧预测系统已难以满足实际需求。

1.2 研究现状与存在问题

目前，风电场短期功率预测方法主要分为物理方法、统计方法和机器学习方法三大类。物理方法基于数值天气预报（NWP）数据和风机物理模型进行预测，依赖ECMWF、NCEP等机构的气象数据，但存在更新频率低、空间分辨率不足的先天缺陷，无法捕捉微尺度地形的风速变化，导致预测误差较大；传统统计方法如ARIMA模型，难以处理功率序列的非线性特征，适应性较差；单一深度学习方法如LSTM、CNN等，虽能挖掘部分时序或局部特征，但存在明显局限：若基于单一点位风速外推整场功率，难以兼顾不同机组的出力差异；若为每台机组单独建模，则会大幅增加计算成本，降低预测时效性，并提升整体不确定性。

为解决上述问题，学者们引入聚类算法对风电机组进行分组，建立基于机组群的预测模型，成为提升预测精度与经济性的有效思路。现有聚类方法如K-means、自组织特征映射（SOM）等，难以全面捕捉风电出力数据的多峰、多模式复杂分布特征，聚类效果不佳，进而影响后续预测精度。同时，现有深度学习模型在处理风电功率序列时，难以同时兼顾局部波动特征、长期时序依赖及关键信息聚焦，对爬坡事件、极端天气等特殊场景的捕捉能力较弱，进一步制约了预测精度的提升。

1.3 研究内容与技术路线

本文针对现有方法的不足，提出一种融合GMM聚类与CNN-BiLSTM-attention模型的风电场短期功率预测方法，核心研究内容如下：（1）数据预处理与GMM聚类分组，通过GMM算法实现风电机组的精准分组，降低数据异质性；（2）CNN-BiLSTM-attention模型构建，整合三者优势，实现功率序列特征的深度挖掘；（3）实验验证与分析，基于实际风电场数据，与传统预测方法进行对比，验证所提方法的优越性。

整体技术路线为：数据收集与预处理→GMM聚类分组→各集群数据划分与特征提取→CNN-BiLSTM-attention模型训练与优化→功率预测与精度评估。

2 相关理论基础

4 结论与展望

4.1 研究结论

针对风电场短期功率预测中存在的精度不足、适应性差等问题，本文提出一种融合GMM聚类与CNN-BiLSTM-attention模型的预测方法，通过实验验证得出以下结论：

1.  GMM聚类算法能够精准捕捉风电机组出力的多峰分布特征，实现机组的合理分组，相比传统K-means聚类，聚类效果更优，可有效降低数据异质性，为后续预测提供高质量的输入数据；

2.  CNN-BiLSTM-attention混合模型能够充分发挥三者的协同优势，CNN提取局部波动特征，BiLSTM捕捉双向时序依赖，Attention机制聚焦关键信息，相比单一深度学习模型和无注意力机制的混合模型，特征提取能力更强，抗干扰能力更优；

3.  本文提出的方法在实际风电场数据上的实验表明，其预测精度显著高于传统预测方法，在正常天气、大风天气、极端低温天气等不同场景下均具有良好的适应性，能够满足风电场短期功率预测的工程需求，为电力系统优化调度提供可靠支撑。

4.2 研究展望

本文的研究仍存在一些不足，未来可从以下方面进一步优化和拓展：

1.  数据层面：目前仅采用风电场内部的历史功率和气象数据，未来可引入数值天气预报（NWP）数据、卫星遥感数据，构建多源数据融合的预测模型，进一步提升预测精度[superscript:1][superscript:3]；

2.  模型层面：可引入Transformer架构或改进注意力机制，进一步优化模型的特征提取能力，同时探索模型的轻量化设计，降低计算成本，提升预测时效性；

3.  应用层面：可将该方法与电力交易策略结合，拓展其在电力现货市场中的应用，同时考虑尾流效应的影响，构建更贴合实际工程场景的预测模型[superscript:1]；

4.  泛化能力：未来可在多个不同地形、不同规模的风电场中验证方法的泛化能力，推动该方法的工程化应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨明玥.基于高斯混合模型和CNN-BiLSTM-Attn的日前风功率预测[J].电气应用, 2025, 44(5):86-96.

[2] 栾福明,张衡,陈海平.基于特征相似日和CNN-BiLSTM-Attention模型的风电短期出力预测[J].动力工程学报, 2026, 46(2):80-88.DOI:10.19805/j.cnki.jcspe.2026.240699.

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