风光新能源发电先进预测技术

风光发电受气象资源影响显著，具有显著的随机性与波动性，大规模、高比例并网对电力系统安全经济运行造成挑战，提升预测精度可有效缓解风光发电不确定性的负面影响，对于促风光并网消纳、提升风光供电保障能力具有积极意义。另一方面，我国正稳步推电力市场化改革程，风光场站作为市场主体，其发电功率预测准确性将直关乎场站的考核与市场收益。因此，如何充分利用数值天气预报信息，分析不同时空尺度下风光出力特性，利用先模型与算法，准确预测风光发电功率，量化评估预测结果的不确定性，是电网调度、风光场站以及预测服务提供商持续关注的重问题。 本书的主题是对风电、光伏新能源发电的发电量行预测。主要内容包括风光新能源发电预测背景、风光新能源发电预测基础、风电功率单值预测、光伏功率单值预测、风光新能源发电概率预测、风光新能源发电组合预测和风光新能源发电爬坡事件预测等。本书的研究成果是对作者团队研究成果的系统性总结，形成了完备的风光新能源功率预测体系，能够代表当前风光功率预测先技术和前沿方向，具有一定参考价值。
【推荐语】
风光新能源发电预测是针对调控风光发电先天具有出力不稳特性、改善新能源发电质量、整合电网调度方面的重要技术，也是随着新能源发电的技术步、装机量增加而发展起来的新兴先技术，风光新能源发电预测方面先技术的探索，对我国绿色能源发展战略和“双碳”目标的实现具有重要意义。 著作《风光新能源发电先预测技术》由国内该领域的ding级专家撰写，是作者及其科研团队在近年参与多项国家重研发计划项目的结论的结晶。特别是通过时间尺度、空间尺度和不同预测形式的角度，结合前沿的大数据技术及人工智能技术，创新性地提出了精准性更高的预测方法，具有极高的学术价值和社会价值。
【作者】
杨明 山东大学电气工程学院副院长、教授、博士生导师，山东省优秀科技工作者，全球前2%ding尖科学家，国家一流课程负责人；长期从事风光新能源功率预测理论研究，担任《电力系统自动化》“新能源电力系统预测技术及其应用”专辑特约主编、《高电压技术》“促可再生能源消纳的发电功率预测技术及应用”专辑特邀主编，以及IEEE Transactions on Power Systems、IEEE Transactions on Industry Applications等期刊副编辑；主持多项与新能源发电功率预测相关的国家级、省部级纵向项目，包括国家重研发计划“大规模风电/光伏多时间尺度供电能力预测技术—极端与转折性天气下风电/光伏功率爬坡及供电能力不足风险预测技术”、国家自然科学基金项目“短期负荷预测自适应动态建模理论与方法研究”、国家重研发计划项目“促可再生能源消纳的风电/光伏发电功率预测技术及应用—多空间尺度风电/光伏短期功率预测及概率预测技术”、山东省重研发计划项目“数据驱动的风电预报系统关键技术研究”等。