看到這個標題，你大概會聯想到氣象局的天氣預報吧！但事實上，這里說的風功率預報是指對未來24小時乃至未來3天的風電場輸出功率做出預測的短期風功率預報，其預測的準確性不僅可以為電力部門制定調整發電計劃提供參考，還可降低風電輸出功率大幅波動給輸電網帶來的風險。
　　
　　目前，市場上主流的短期風功率預報產品都是依賴于數值天氣預報結果開發的。這是因為近地表風機輪轂高度風的強度及風向，受天氣過程、低空急流、局地地形強迫、晴空湍流等不同時間、空間、尺度的物理過程共同作用，形成了變化復雜且缺乏顯著的周期性特征。因此，當風速及功率預報時長超過數小時之后，再優秀的純粹統計算法也束手無策，這就需要數值天氣預報發揮威力了。也就是說，需要先獲得風電場所在數值天氣預報模式格點處的風速、風向及其他要素的預報結果，然后傳入到后續運算模塊中，最終輸出功率預報。
　　
　　說到這里，可能你還不了解數值天氣預報的原理。那么，本文就將對此做個簡要介紹，以增進你對數值天氣預報及其結果的理解。
　　
　　數值天氣預報的前世今生
　　
　　從史實來看，古人對天氣預報的認識僅僅停留在看云識天氣以及出海前去龍王廟里拜一拜的階段。十九世紀和二十世紀之交，Abbe和Bjerknes提出可以基于大氣運動物理定律預報天氣，將天氣預報過程抽象為求解一組偏微分方程，而氣象要素觀測值可以作為偏微分方程的初值。到了二十年代，英國科學家Richardson嘗試著預報未來6小時歐洲地區地面氣壓場的變化，這也是有記載的人類第一次發布數值天氣預報。遺憾的是，這一次的預報結果與真實數據偏差太大，此后關于數值天氣預報的研究一度陷于沉寂。
　　
　　到了第二次世界大戰，電子計算機在此期間誕生，其強大的計算能力使得偏微分方程的求解擁有了時效性。氣象觀測網的逐步建立、特別是高空探測的發展，為數值天氣預報提供了越來越豐富的初值信息。與此同時，科學家對于數值天氣預報的理論研究也在不斷深入。他們認識到Richardson之所以失敗，是因為他所求解的方程組中包括了極易發散的高頻物理信息。1950年，Charney等美國氣象學家使用計算機求解，做了濾波近似后的方程組，首次成功發布了北美地區500Pa高度場的數值天氣預報結果。
　　
　　伴隨著氣象及科技的飛速發展，數值天氣預報能力在過去的40年里取得了長足進步。高性能超級計算機的運算速度以指數級增長，為數值模式時空分辨率的不斷提高提供了可能；觀測技術的發展，特別是氣象衛星的發射，使得數據采集時不會遺漏全球任何一個角落。氣象模型以及針對模式無法直接求解的物理過程參數化不斷優化，提高了模式描述真實物理世界的能力。下圖展示了數值天氣預報在南北半球預報能力的進步（以500hPa位勢高度為比較基準）。
　　
　　令人欣慰的是，如今對5天后氣壓場的預報精度已經可以達到20年前對3天后氣壓場的預報，差不多每10年預報能力便提升1天！這是緩慢的進步，卻也是巨大的進步。 　　
　　主流天氣預報產品
　　
　　要強調的是，全球數值天氣預報的研發需要有強大的科研能力，且要投入大量的資源，世界上能夠玩得起這場燒錢競賽的國家與組織屈指可數。
　　
　　要提的第一家便是美國大氣與海洋局，這是全球大氣科學學界的圣地，其開發的全球預報系統(Global Forecast System, GFS)大概是這個世界上使用最為廣泛的數值天氣預報模式了。一方面GFS模式的預報質量的確很值得信賴，另一方面也得益于其免費政策。換句話說，任何組織與個人不受國籍限制，都能自由獲取GFS模式數據并在此基礎上做研究。GFS每日發布4次，每次發布當前時刻至未來15天的數值天氣預報，預報時長分辨率為3小時。GFS預報數據的水平分辨率為0.25°，在中國區域相當于近30km。
　　
　　另一家要提到的是歐洲中期天氣預報中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF)。歐洲中心的數值天氣預報質量堪比GFS數據，但其對成員國外的用戶收取的服務費用較為高昂，故其用戶比GFS用戶少很多。值得一提的是，為了獲得更高質量的天氣預報數據，為客戶提供更為準確的風功率預報產品，遠景也采購了這一套預報數據。根據實測，這套數據的風速預報精度的確比GFS預報結果要好。歐洲中心數據每日發布兩次，每次發布未來10天的數值預報，預報時長分辨率亦為3小時。歐洲中心預報數據的水平分辨率為0.1°，相當于10km，遠超出GFS數據。
　　
　　我國對于數值天氣預報也非常重視，投入了大量人力、物力用于開發自己的模式。中國氣象局自主研發的GRAPES全球預報系統2.0版本正式開始業務化運行并下發產品。該產品同化了大量衛星資料，且在質量控制和偏差訂正技術方面優勢明顯。有報道稱本產品在中國區域的短期降水預報能力已接近歐洲中心，因此對于其在近地面處風的預報能力表現也值得期待。
　　
　　數值天氣預報中的物理過程描述
　　
　　值得注意的是，大氣中不同物理過程在時間尺度和空間尺度上跨越了數個量級。大氣長波的波長長達幾千千米，三四個波就能夠在緯向環繞地球一圈。臺風、溫帶氣旋等過程的空間尺度較大氣長波小一個量級，而海陸風、山谷風、強對流天氣等過程的尺度又要小一個量級。晴空積云的空間尺度只有千米量級，存在時間不過數小時，而湍流的空間尺度最小僅有數十厘米，生命時間為秒級。下圖展示了大氣中不同物理過程的空間尺度及特征時間。 　　
　　數值天氣預報的水平分辨率為十千米量級，簡單理解就是在模式中十千米范圍內就一個格點，這一個格點要代表十千米范圍內的總體狀態。對于空間尺度遠大于十千米的物理過程，在模式中可以用物理方程描述。
　　
　　問題是那些尺度小于十千米的物理過程又該如何處理呢？這就需要引入參數化概念了，對于那些無法直接用方程顯示求解的過程，可以用一些經驗關系表達出來。比如對于尺度非常小的湍流項，模式通過格點的平均風速的梯度進行計算，但由于表達的只是湍流對模式格點風速影響的統計特征，因此在具體的不同時刻可能會帶來不同的誤差引入，最終使得模式模擬的結果因時而異。