在极端天气条件下提高风电预测精度：利用基于条件的分类的双模型方法

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Enhancing wind power forecasting accuracy under extreme weather: Leveraging a dual-model approach with condition-based classification

风功率预测框架通过校正数值天气预报数据、建立多变量极端天气分类阈值，并采用CNN与LightGBM双模型分别处理常态与极端天气，在极端条件下MAPE降低32.76%，验证准确率达94.91%。

　　随着全球对可持续和环保能源解决方案的需求不断上升，风能因其清洁和可再生的特性而备受关注。风力发电的快速发展不仅推动了清洁能源的使用，也对电网调度和能源管理提出了新的挑战。风能的输出高度依赖于风速和气象条件，因此其波动性和不可预测性成为影响电网稳定性的主要因素。与此同时，由于二氧化碳排放量的增加，全球变暖现象加剧，极端天气事件的频率也随之上升。这些极端天气事件通常具有较低的发生概率，但对社会和经济活动的影响却极为深远，尤其是在能源供应方面。因此，提高风力发电预测在极端天气条件下的准确性，对于增强整体预测精度、提升电网韧性以及优化能源利用效率具有重要意义。

风力发电预测通常采用回归方法，可以分为物理方法、统计方法和机器学习（ML）方法。物理方法通过建立基于气象数据的物理模型来预测风力发电，例如利用风速、温度和湿度等参数，结合风力发电的历史输出数据。这类方法通常依赖于数值天气预测（NWP）数据，该数据可以描述大气运动，而无需依赖大量的历史数据。NWP数据的准确性直接影响风力发电预测的可靠性，因此对NWP数据的校正成为提高预测精度的重要环节。例如，Cassola和Burlando（2012）提出了利用卡尔曼滤波对NWP数据进行递归校正的方法，以减少预测偏差。Chen等（2013）则通过高斯过程（GP）对NWP中的风速数据进行校正，并结合风力发电的控制策略，构建了受限的GP模型以预测风力发电输出。Wang等（2019）提出了一种序列传输校正算法，通过考虑不同时间步之间风速的相关性，有效降低了NWP中的风速误差，从而提升了风力发电预测的准确性。

尽管物理方法在风力发电预测中具有一定的优势，但它们通常需要大量的计算资源，并且在建模复杂现实场景时存在一定的困难。相比之下，统计方法通过建立历史数据与气象变量之间的相关性来进行预测，例如利用离散马尔可夫链模型（Carpinone等，2015）或改进的自回归积分滑动平均模型（Chen等，2009）。这些方法在风力发电预测中取得了一定成果，但在处理非平稳和高维时间序列数据时仍显不足，难以准确捕捉数据中的非线性特征。此外，统计方法依赖于历史数据，因此在应对未来可能出现的极端天气变化时存在局限。

近年来，机器学习方法在处理非线性问题方面表现出色，使得其在风力发电预测中的应用日益广泛。例如，Phan等（2021）利用NWP数据，结合自编码器进行数据预处理，随后使用XGBoost算法预测风力发电输出，验证了机器学习方法的有效性。Ye等（2022）开发了一种基于贝叶斯优化的梯度提升决策树（GBDT）集成学习模型，该模型在不同季节中均表现出稳定性，并取得了良好的预测效果。随着算法和计算能力的不断提升，深度学习（DL）作为机器学习的一个分支，通过多层神经网络实现了强大的数据表示和学习能力。Peng等（2021）利用卷积神经网络（CNN）对NWP数据进行建模，成功揭示了NWP数据与发电输出之间的内在关系。Zhang等（2024）提出了一种自适应混合分解与降噪算法，用于解决分解不合理和残差噪声的问题，并通过与长短期记忆（LSTM）模型的结合，提升了风力发电预测的准确性。Yang等（2024c）则引入了一种新的深度注意力嵌入图聚类-TimesNet模型，用于风力发电集群的短期预测，该模型结合了地理位置和NWP信息，构建了图注意力网络以实现更精确的聚类划分，并利用TimesNet生成预测结果。

尽管已有大量研究集中在正常天气条件下的风力发电预测，但极端天气事件虽然发生频率较低，却常常引发显著的波动，导致预测偏差。当前针对极端天气条件下的风力发电预测研究主要集中在超短期（Yu等，2022；Lv等，2024）和短期（Deng等，2023）预测方面。此外，一些研究仅考虑单一气象变量，如温度或风速，而忽略了多种气象因素之间的综合影响。为了缓解数据稀缺问题，一些研究者引入了生成模型，如生成对抗网络（GANs），用于合成训练数据。然而，当面临数据极其有限的极端天气事件时，GANs往往难以生成可靠的样本，并可能引入额外的噪声。此外，基于GAN的生成方法缺乏物理可解释性，可能存在模式坍塌的问题，无法保证生成数据符合底层的气象和物理约束，从而导致误导性的数据模式，影响预测性能。

因此，本研究提出了一种专门针对极端天气条件下的风力发电预测框架，旨在提高预测的准确性和鲁棒性。该框架主要包括两个阶段：首先，通过时间对齐和偏差校正对NWP数据进行预处理，以提升其与实际观测数据的一致性；其次，通过建立多变量的天气分类阈值，区分正常和极端天气条件，并采用网格搜索优化这些阈值，以最大化决定系数（R2）并平衡误报率和检测率。最后，由于正常与极端天气条件下的数据分布和模式存在显著差异，我们为每种条件分别采用了不同的预测模型。对于正常天气条件，我们使用卷积神经网络（CNN）来捕捉时间依赖性，而对于极端天气条件，我们采用轻量级梯度提升决策树（LightGBM）来处理稀疏样本，从而提高预测精度。

本研究的创新点在于：第一，我们对NWP数据进行了校正，并基于校正后的数据建立了多变量的天气分类阈值，用于区分正常和极端天气条件。通过网格搜索优化这些阈值，以实现最佳的预测效果。第二，我们提出了一种新颖的双模型预测框架，该框架能够根据不同的天气条件选择适合的机器学习和深度学习模型，从而提升整体预测精度。第三，我们构建了一个专门针对极端天气条件的风力发电预测框架，该框架在极端天气条件下的预测性能得到了显著提升，具体表现为MAPE降低了32.76%。我们的模型在验证过程中达到了94.91%的准确率，相比不考虑极端天气的模型，MAE降低了21.13%，RMSE降低了9.29%，MAPE降低了4.18%。

为了验证所提出方法的有效性，我们进行了多组实验，分析了极端天气对预测准确率的影响，并探讨了预测结果。实验结果表明，通过校正NWP数据并建立合理的天气分类阈值，能够有效提升风力发电预测的准确性。此外，采用双模型预测框架，分别处理正常和极端天气条件，也显著提高了整体预测性能。特别是在极端天气条件下，通过LightGBM模型对稀疏样本进行建模，能够更好地捕捉数据中的特征，从而提升预测精度。同时，我们还进行了与现有方法的对比实验，包括单阶段方法和其他研究的预测模型，结果显示我们的方法在多个评估指标上均优于传统方法。

本研究的成果不仅为风力发电预测提供了新的思路，也为应对极端天气条件下的电力系统运行提供了技术支持。通过结合NWP数据和机器学习模型，我们能够更准确地预测风力发电输出，从而提升电网的稳定性和可靠性。此外，我们的方法还具有良好的泛化能力，能够适应不同地区和不同季节的极端天气条件，为风力发电的智能化预测提供了新的解决方案。未来，我们计划进一步优化模型结构，提升预测精度，并探索更多极端天气条件下的应用。同时，我们也将关注如何将预测结果更好地应用于电网调度和能源管理，以实现更高效的能源利用。

在本研究中，我们采用了多种评估指标来衡量模型的性能，包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）。这些指标能够全面反映预测的准确性，尤其是在极端天气条件下。通过对比实验，我们发现，相比不考虑极端天气的模型，我们的方法在多个指标上均表现出显著优势。例如，在极端天气条件下，MAPE降低了32.76%，而在正常天气条件下，MAE降低了21.13%，RMSE降低了9.29%。这些结果表明，我们的方法不仅能够提升预测精度，还能够增强模型在极端天气条件下的鲁棒性。

此外，我们还进行了详细的实验分析，探讨了不同天气条件下的数据分布特征以及模型在不同天气条件下的表现。通过分析实验结果，我们发现，极端天气条件下的数据分布与正常天气条件存在显著差异，因此需要采用不同的预测模型。同时，我们还研究了不同模型在极端天气条件下的适应性，发现LightGBM模型在处理稀疏样本时表现优于其他模型，而CNN模型在捕捉时间依赖性方面具有优势。这些发现为未来的研究提供了重要的参考，也为实际应用中的模型选择提供了依据。

综上所述，本研究提出了一种专门针对极端天气条件下的风力发电预测框架，通过校正NWP数据、建立合理的天气分类阈值以及采用双模型预测策略，显著提升了预测的准确性和鲁棒性。实验结果表明，我们的方法在多个评估指标上均优于传统方法，特别是在极端天气条件下的预测性能得到了显著提升。这一研究成果不仅为风力发电预测提供了新的方法，也为应对极端天气对电网运行的影响提供了技术支持，具有重要的理论和实践意义。未来，我们将继续优化模型结构，提升预测精度，并探索更多极端天气条件下的应用，以实现更高效和可靠的风力发电预测。