综述：优化风能整合：预测技术综述与新趋势探讨

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：Optimizing Wind Energy Integration: A Review of Forecasting Techniques and Emerging Trends

风能预测模型研究综述：分析NWP、机器学习及遥感数据融合方法，探讨15%精度提升及GFS模型性能，指出气候变迁与智能电网带来的挑战与跨学科合作需求

　　

摘要

风能的快速增长凸显了进行精准预测的必要性，以便优化发电量和电网整合。本文综述了当前的风力发电预测模型，分析了这些模型的方法论、优势及局限性，旨在为研究人员、工程师和政策制定者提供参考。文章首先介绍了数值天气预报（NWP）模型，这类模型虽然至关重要，但在复杂地形和局部事件预测方面仍存在局限性。为应对这些挑战，机器学习技术（如人工神经网络、支持向量回归和随机森林）在提高预测准确性方面发挥了重要作用。自助法（bootstrapping）和贝叶斯模型平均（Bayesian model averaging）等先进方法通过量化不确定性增强了概率预测的可靠性。激光雷达（LIDAR）和卫星数据的整合进一步提升了风能资源的评估和预测精度。本文还探讨了遥感技术与预测对风电场运营商和电网管理者决策的影响，并分析了气候变化、极端天气以及智能电网发展所带来的挑战。文章最后评估了当前的研究成果，指出了未来的研究方向，强调了跨学科合作与数据共享的重要性。值得注意的是，与传统模型相比，机器学习技术将风力发电预测的准确性提高了15%。全球预报系统（GFS）模型的平均绝对误差（MAE）为0.45兆瓦，均方根误差（RMSE）为0.60兆瓦，显示出其在风能预测方面的出色性能。