风能作为可再生能源中的重要一员，如今发展迅速，且具有巨大的开发潜力。我国风能储量丰富，近年来国家大力发展风力发电，风电装机容量快速增加。光伏发电也同样具有良好的前景和应用价值，在相关政策的支持下同样发展迅速。然而，在风电与光电快速发展的同时，新能源的消纳问题也随之而来。一是风电与光电的出力受自然条件影响，存在较大的波动性，在大规模并网后，给电力系统的调度运行带来了较大挑战，而由于发展较快，历史数据较少，对新能源的波动特性难以把握。二是风光资源大多分布在“三北”地区，而“三北”地区的电源以火电为主，电网调峰能力不足，且由于资源分布、用电需求不均，也为跨省输电带来了较大的压力。

由于我国的电源结构以大型不灵活调节火电机组为主，其不灵活调节特性使得新能源的消纳问题已成为我国发展新能源的主要瓶颈。在电源结构的灵活性问题得到改善之前，需要对新能源的发电量进行预测，以分析得到可纳入电网的新能源计划电量和弃电量，进而提高消纳能力。然而现有的方法大多仅能实现长尺度的总发电量预测，较难实现长时间尺度的功率预测，无法提供有效的数据支持，因此需要对已有的历史数据进行建模分析，以得到有效的仿真序列，帮助提高电网对新能源的消纳能力。

技术路线图

本项目的目标一是根据区域新能源历史的风电出力曲线，利用统计及机器学习方法提取风电出力曲线的信息，发掘区域风电出力的特点，把握其出力变化规律；二是基于风电出力的特点，实现对该区域未来一年的风电出力曲线模拟仿真，为提升新能源消纳能力提供数据支撑。该项目相关研究成果被国家电网有关部门采纳，并形成论文《新能源与区域电网协调发展的综合评价研究》发表于《统计与信息论坛》。