當前，氣候變暖和能源枯竭等問題日益嚴峻，傳統以化石燃料為主導的能源費結構難以為繼，以風電、光伏為代表的新能源正迅速發展，高比例新能源已成為電力系統的典型特征。然而， 新能源出力具有隨機性、間歇性和波動性等特點，給電網的安全與經濟運行帶來諸多挑戰，準確可靠的預測技術是解決上述問題的關鍵之一。由于現有的預測技術難以滿足電力系統對響應速度和預測精度日益增長的要求，研究新能源電力系統先進預測技術十分必要。

為探討在新能源高比例接入電力系統背景下預測技術的發展與應用，集中報道相關研究成果，進一步推動該領域的深入研究，《電力系統自動化》針對這一研究熱點策劃了本期“新能源電力系統預測技術及其應用”專輯，以反映國內外新能源電力系統預測技術研究與應用的現狀。專輯涵蓋間歇性可再生能源發電功率預測技術、新能源電力系統負荷預測技術、新能源電力系統概率/區間預測理論與方法及新能源電力系統預測的應用等方面的內容。本期專輯收錄論文15篇。

在綜述方面有2篇論文。浙江大學萬燦等綜述了新能源電力系統概率預測理論與方法，并對概率預測的電力系統應用場景進行介紹，對概率預測研究者具有較好的指導和借鑒意義。中國電力科學研究院有限公司王偉勝等綜述了國內外風電功率預測方面的研究和應用情況，指出了相關研究的未來發展方向。

在間歇性可再生能源發電功率預測技術方面有5篇論文。清華大學張雪敏等將深度卷積神經網絡和雙向門控循環單元應用于風電場風速預測，通過挖掘風電場風速的時空特征提升風速預測精度；武漢大學徐箭等提出基于頻繁模式挖掘的爬坡序列預測模型，結合多個相鄰風電爬坡事件的自相關統計特性，實現日前爬坡序列預測；中國農業大學葉林等采用前期類型劃分方法，建立組合預測模型實現短期光伏功率預測；上海交通大學徐瀟源等提出了一種基于自組織映射與寬度學習系統的光伏發電功率超短期預測模型，具有較強的高維數據擬合能力及極高的運算效率；河海大學吳峰等提出一種基于改進總體經驗模態分解和差分整合移動平均自回歸的波浪能系統短期功率預測模型，具有良好的預測精度。

在新能源電力系統負荷預測技術方面有2篇論文。天津大學孔祥玉等提出了能源互聯環境下考慮需求響應的區域電網短期負荷預測方法，通過構建數據處理模型、負荷預測模型和誤差預測模型實現了預測精度的提升；浙江大學郭創新等提出了負荷聚合商模式下短期負荷預測方法，建立了迭代預測的長短期記憶網絡模型，通過引入需求響應信號有效減小負荷預測的誤差。

在新能源電力系統概率/區間預測理論與方法方面有2篇論文。華北電力大學余洋等提出了考慮爬坡特性與預測區間優化的電熱水器集群功率短期區間預測方法，能提供高質量預測區間；中國礦業大學韓麗等提出了一種基于誤差分類的風電功率預測區間評估方法，提高了風電區間評估的準確性。

在新能源電力系統預測的應用方面有4篇論文。電網華北電力調控分中心柳玉等提出了一種風電功率預測誤差解耦評價方法，定量分析風電功率預測各關鍵環節對預測總體誤差的影響程度；廣西大學黎靜華等提出了一種廣義負荷特征曲線的模式分析方法，通過建立廣義負荷模擬模型生成未來廣義負荷特征曲線；西安交通大學李湃等提出了一種全年負荷時間序列場景的建模和生成方法，針對不同典型日構建日負荷特性指標的聯合概率分布模型，進而抽樣生成負荷年時間序列場景；山東大學楊明等將深度強化學習Rainbow算法應用于風電場儲能系統調度問題，避免了風電預測不確定性的建模誤差，實現了多時段收益的動態統籌。

希望本專輯能為新能源預測技術及其應用領域的專家學者提供啟發和交流的平臺，推動這一領域的創新與突破，促進新能源電力系統的發展。衷心感謝有關學者專家在專輯籌備過程中的支持與幫助，同時也感謝《電力系統自動化》編輯部為專輯的策劃、組織和出版付出的努力。