基于多模型智能融合策略与概率预测技术的风电场功率预测系统研究

针对风电并网稳定性难题，研究人员开发了集成模糊信息粒化(FIG)、变分模态分解(VMD)和苍鹰优化算法(SFOA)的WSS*系统，通过多模型融合与QR-KDE概率预测技术，实现24-72小时风电功率的高精度确定性预测与不确定性量化，为电网调度提供科学决策依据。

　　

在全球能源转型背景下，风电作为清洁能源的代表正迎来爆发式增长。然而风能的"喜怒无常"——间歇性和剧烈波动特性，却让电网工程师们头疼不已。当风速像过山车般起伏时，传统的单一预测模型往往捉襟见肘，就像用老式温度计预测台风路径。这种预测偏差可能导致电网频率失稳，甚至引发连锁停电事故。据国际可再生能源机构预测，到2050年风电将满足全球35%的电力需求，但若不能解决预测精度问题，这个绿色能源梦想可能沦为"并网噩梦"。

澳门科技大学的研究团队在《Neural Networks》发表的这项研究，犹如为风电预测领域装上了"智慧大脑"。他们开发的WSS*系统，创新性地将模糊信息粒化(FIG)与变分模态分解(VMD)组合成"数据净化双雄"，先通过FIG将风速数据分解为具有语义特征的模糊粒子，再用VMD进行频域层面的噪声过滤。这就像先用筛子分离不同颗粒大小的谷物，再用磁铁吸走杂质。在模型优化环节，苍鹰优化算法(SFOA)展现出"猎手本能"，能精准锁定GRU等模型的最优参数组合。最终的预测结果不仅给出具体数值，还通过量化回归(QR)和核密度估计(KDE)绘制出概率区间，相当于为预测值添加了"误差预警雷达"。

关键技术包括：1)FIG-VMD数据预处理技术处理苏格兰彭曼希尔风电场实测数据；2)SFOA算法优化模型参数；3)QR-KDE构建概率预测区间；4)多模型加权融合策略。

【方法论】
研究构建了"分解-优化-融合"的三阶预测框架。FIG将原始风速序列垂直分解为温度、湿度等多维特征，VMD则横向剥离不同频段噪声，使信噪比提升42%。经处理的信号输入经SFOA优化的GRU、LSTM等基准模型，最终通过熵权法实现多模型智能融合。

【实验分析】
在苏格兰海岸的实测数据验证中，系统24小时预测的MAE低至0.87m/s，较传统NWP模型提升63%。特别在台风过境期间，其72小时预测区间覆盖率仍保持90%以上，证明算法对极端天气的鲁棒性。

【讨论】
该系统创新性地将模糊理论与深度学习结合，解决了传统方法在数据去噪与特征保留间的矛盾。概率预测功能使电网运营商能量化风险评估，例如当预测区间超过安全阈值时提前启动备用电源。

【结论】
该研究突破传统点预测局限，构建了兼具准确性与解释性的风电预测体系。其技术路线可扩展至光伏、潮汐等其他可再生能源领域，为构建高比例可再生能源电网提供关键技术支撑。就像给变幻莫测的风能装上了"导航系统"，让清洁能源的巨轮能更平稳地驶向碳中和的未来。