风能发电功率预测方法（风力发电功率预测方法）

风功率预测是怎么回事?

1、第一种是先预测风速。第一种是先预测风速，然后通过功率特性曲线的转化得到相应的风电功率。第二种是收集进行功率预测所需的各种历史数据，如风速、风向、温度等，通过建立数学模型来反映这些数据和风电功率之间的关系。

2、风功率预测/风电场功率预测 　WPP （ Wind Power Prediction）（也有一些国内专业杂志称为Wind Energy Prediction）风电场是利用在某个通过预测的坐标范围内，几座或者更换多的经过科学测算，按照合理距离安装的风力发电机，利用可控范围内的风能所产生的电力来实现运行供电。

3、中期风电功率预测是通过一系列的技术和策略对风电场在未来一段时间内的功率输出进行预测。这种预测通常基于历史数据、气象数据、数学模型等多个因素的综合分析。其目的在于优化电网调度，平衡电力供需，并为风电场运营者提供决策支持。

4、风功率预测系统技术，是根据风电场气象信息有关数据，利用物理模拟计算和科学统计方法，对风电场的风力风速进行短期预报，而预测出风电场的功率，从而也可实现电力调度部门对风电调度的要求。

中期风电功率预测

中期风电功率预测是通过一系列的技术和策略对风电场在未来一段时间内的功率输出进行预测。这种预测通常基于历史数据、气象数据、数学模型等多个因素的综合分析。其目的在于优化电网调度，平衡电力供需，并为风电场运营者提供决策支持。

其中超短期预测、短期预测和中长期预测：超短期风电功率预测时间尺度为0-4h、15min滚动预测，时间分辨率为15min，主要用于实时调度，解决电网调频问题。短期风电功率预测时间尺度为0-72h，时间分辨率为15min，主要用于合理安排常规机组发电计划，解决电网调峰问题。

结论：在数周或数月的中期风电功率预测中，预测结果受到风电场和电网维护计划的影响，是电力系统管理的重要环节。预测方法多样，涵盖了物理模型、统计分析及结合两者的方法。风电功率预测根据不同的分类标准，可以细致划分。首先，根据预测输出的物理量，分为预测风速和直接功率预测。

影响风功率预测的关键特性

您问的是影响风功率预测的关键特性有哪些吗？风的不稳定性，风能的可变性等。风的不稳定性：风是大气压力差引起的空气流动所产生的，风向和风力的大小时刻都在变化。因此，风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。风能的可变性：风能的大小受到多种因素的影响，包括风速、风向、地形、气候等。

风速与风功率密度： 平均风速是风电场的关键指标，它反映了风场的总体风能资源。风功率密度则是衡量单位面积上风能强度的重要参数，通过计算与风向垂直的风能密度，我们能直观地评估风场的潜力。风速频率分布： 了解风速的分布情况，如频率直方图，对于风电场的功率预测和风机选型至关重要。

该技术将理论分析方法与光伏发电的实际工作相结合，对光伏发电所表现出的波动性、间歇性等发电特性进行深入研究，在此基础上提出针对光伏发电的建模方法，同时考虑光伏组件工作状态、大气状况、太阳能板污损、输电线路损失等影响因素，建立光伏发电的超短期和短期功率预测模型。

资源评价与功率预测研究室。可再生能源发电实验室。新能源发电调度运行技术研究室。附：中国电力科学研究院（中国电科院）成立于1951年，位于北京市。2001年转制为国家电网公司全资科技型企业，是中国电力行业多学科、综合性的科研机构。

风电功率预测,最先预测的是哪个字段

1、风速字段。风速是影响风力发电机功率输出的最重要因素之一，因此准确预测风速是风电功率预测的关键。

2、风速。风电功率预测通常需要使用历史数据和气象数据来进行建模，其中，最先预测的字段是风速，因为风速是影响风力发电的主要因素之一。在预测风速后，可以通过将风速值输入到预定义的数学模型中来计算出风力发电的潜在输出功率。

3、最优先预测的是风电场的发电功率。风电场发电功率的重要性 风电场的发电功率是风电行业的核心指标，直接关系到风电场的经济效益和电网的稳定性。因此，准确预测风电场的发电功率对于风电行业的发展至关重要。风电场发电功率预测的难点 风电场发电功率预测的难点在于风速的不确定性和风电机组的复杂性。

4、第一种是先预测风速。第一种是先预测风速，然后通过功率特性曲线的转化得到相应的风电功率。第二种是收集进行功率预测所需的各种历史数据，如风速、风向、温度等，通过建立数学模型来反映这些数据和风电功率之间的关系。

5、中期风电功率预测是通过一系列的技术和策略对风电场在未来一段时间内的功率输出进行预测。这种预测通常基于历史数据、气象数据、数学模型等多个因素的综合分析。其目的在于优化电网调度，平衡电力供需，并为风电场运营者提供决策支持。

6、风电功率预测根据不同的分类标准，可以细致划分。首先，根据预测输出的物理量，分为预测风速和直接功率预测。数学模型上，有持续预测、时间序列模型、卡尔曼滤波和神经网络方法。输入数据分类则包括基于数值天气预报和不依赖于预报的数据。