《数据科学与管理》（*Data Science and Management*）期刊2022年第5期刊载了题为《New Developments in Wind Energy Forecasting with Artificial Intelligence and Big Data: A Scientometric Insight》的综述论文。该研究由西安交通大学管理学院Erlong Zhao、Shaolong Sun（通讯作者）及中国科学院数学与系统科学研究院Shouyang Wang合作完成，旨在系统梳理人工智能（Artificial Intelligence, AI）与大数据（Big Data）技术在风电预测领域的研究进展。以下为论文核心内容的学术报告：

作者团队与发表背景

作者团队来自中国顶尖研究机构：西安交通大学管理学院与中国科学院数学与系统科学研究院。论文发表于2022年6月，隶属于能源管理与数据科学的交叉领域。研究动机源于风电预测对提升能源效率的关键作用，而现有文献缺乏对AI与大数据技术在该领域应用的系统综述。研究目标包括：
1. 分类过去20年风电预测中的数据类型、分析技术与方法；
2. 结合文献计量与内容分析，揭示研究热点与前沿趋势；
3. 总结技术挑战与未来方向。

核心观点与论据

1. 风电预测的数据类型与来源

论文指出，风电数据可分为内部数据（如风机转速、故障记录）和外部数据（如气象卫星数据、环境湿度）。数据形态涵盖结构化时间序列与非结构化文本、图像（如卫星云图）。开放数据集（如美国NREL、欧洲Eurostat）为研究提供了基准。
- 论据：表格列举了6个主流开放数据集的地理位置、数据类型及更新频率（如Elia比利时电网的每小时风速数据）。
- 意义：多源异构数据的整合是提升预测精度的基础，但非结构化数据的应用仍待探索。

2. 大数据与AI的技术演进

研究通过文献计量工具（CiteSpace、VOSviewer）分析了2001–2021年的210篇文献，发现技术发展分为三个阶段：
- 早期（2007–2017）：以统计方法（如ARMA模型）和物理模型为主，依赖历史风速时间序列。
- 爆发期（2018–2021）：机器学习（如SVM、随机森林）与深度学习（如LSTM、CNN）成为主流，结合分解技术（如小波变换、EMD）处理非平稳信号。
- 前沿方向：混合模型（如VMD-GA-LSTM）通过集成多方法优势显著提升精度。
- 数据支持：图2显示2018年后年发文量呈指数增长（R²=0.9749），中国贡献了31%的论文（99篇），但国际合作较弱（图5）。

3. 研究热点与前沿技术

关键词聚类分析（图7）显示核心热点包括：
- 数据预处理：缺失值插补、降噪（如小波去噪）、归一化（表5）。
- 特征工程：分解技术（如EMD将风速分解为IMF分量）与特征降维（如PCA、自动编码器）。
- 预测方法：四类模型对比（表7-10）：
- 统计方法（如SARIMA）适合短期预测；
- 物理方法依赖气象模拟；
- 智能方法（如LSTM）擅长捕捉非线性关系；
- 混合方法（如EEMD-GA-LSTM）通过分解-优化-集成框架降低误差（MAE改进20–30%）。

4. 挑战与未来方向

论文提出三大挑战：
1. 多模态数据融合：如何有效整合卫星图像与SCADA系统数据；
2. 模型可解释性：深度学习黑箱问题制约工业应用；
3. 计算效率：Hadoop/Spark等分布式技术需进一步适配实时预测。
- 建议方向：开发轻量化AI模型、增强不确定性量化、结合边缘计算。

研究价值与亮点

1. 学术价值：首次系统综述AI与大数据在风电预测中的应用，提出“数据-方法-评估”分析框架（图1）。
   
2. 实践意义：为风电场选址、电网调度提供技术参考，如短期预测（30分钟至6小时）优化电力市场交易。
   
3. 方法论创新：结合文献计量与内容分析，量化研究趋势（如中国主导研究但国际合作不足）。
   

总结

本文填补了风电预测领域系统性综述的空白，揭示了数据驱动与AI技术的融合潜力，同时指出未来需突破多模态数据处理与模型可解释性瓶颈。研究结果为学术界与工业界提供了技术路线图，尤其对高比例可再生能源电网的稳定性管理具有重要参考价值。