风电场超短期风功率预测问题研究
《2024年风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述》范文
《风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述》篇一一、引言随着全球能源结构的转型，风力发电作为清洁可再生能源的代表，在电力系统中扮演着越来越重要的角色。
然而，风电的间歇性和波动性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
为了有效利用和管理风电资源，提高风电集群短期及超短期功率预测的精度成为了研究热点。
本文将针对这一领域，对现有功率预测精度改进方法进行综述。
二、风电功率预测的意义及挑战风电功率预测是指通过预测模型，根据风能资源的特性和环境因素，对未来一段时间内风电场的输出功率进行估计。
这种预测不仅有助于电力系统的调度和运行，还有助于优化电力设备的配置和维护，降低能源浪费。
然而，由于风能的随机性和不确定性，以及风电设备的复杂性，风电功率预测仍面临诸多挑战。
三、短期及超短期风电功率预测方法（一）短期风电功率预测短期风电功率预测通常以小时为单位，主要依赖于历史数据和气象信息。
常用的方法包括物理模型、统计模型和混合模型等。
物理模型基于风力发电的物理原理进行预测，统计模型则通过分析历史数据和气象因素的关系进行预测，而混合模型则结合了两种或多种方法的优点。
（二）超短期风电功率预测超短期风电功率预测的时间尺度通常在分钟级甚至秒级，对电力系统的实时调度具有重要意义。
该方法主要依赖于实时气象数据和风电设备的运行状态。
常用的方法包括基于机器学习的模型和基于物理特性的模型等。
四、功率预测精度改进方法（一）数据预处理方法为了提高预测精度，首先需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、特征提取等步骤。
这些方法可以有效地提高数据的准确性和可靠性，为后续的预测模型提供高质量的输入数据。
（二）优化算法和模型针对不同的预测方法和模型，通过优化算法参数、改进模型结构等方式，可以提高预测精度。
例如，在统计模型中，可以通过优化参数选择和模型训练来提高预测精度；在机器学习模型中，可以通过引入新的算法和优化现有算法来提高模型的泛化能力和预测能力。
风电功率短期预测方法研究
风电功率短期预测方法研究一、本文概述随着全球能源结构的转型和可持续发展理念的深入人心，风电作为一种清洁、可再生的能源形式，正受到越来越多的关注和重视。
风电功率的准确预测对于电力系统的稳定运行、能源的有效利用以及风电场的经济运营具有至关重要的意义。
因此，风电功率短期预测方法的研究成为了当前能源领域的一个热点课题。
本文旨在探讨风电功率短期预测方法的研究现状与发展趋势，分析不同预测方法的优缺点，并提出一种基于机器学习算法的风电功率短期预测模型。
该模型能够充分考虑风电场运行过程中的多种影响因素，如风速、风向、气温、气压等，以及风电场的实际运行数据，从而实现对风电功率的精准预测。
本文首先介绍了风电功率预测的背景和意义，阐述了短期预测的重要性和实际应用价值。
然后，对现有的风电功率短期预测方法进行了综述，包括物理方法、统计方法和人工智能方法等。
接着，详细分析了各种方法的原理、适用条件及优缺点，指出了当前研究存在的主要问题和发展方向。
在此基础上，本文提出了一种基于机器学习算法的风电功率短期预测模型。
该模型采用了一种集成学习的方法，将多个单一预测模型的预测结果进行融合，以提高预测精度和稳定性。
本文还引入了一种特征选择算法，用于筛选出对预测结果影响较大的特征，从而进一步提高预测效率。
本文对所提出的预测模型进行了实验验证和性能评估。
通过与多种现有方法的比较，证明了该模型在风电功率短期预测方面具有更高的准确性和可靠性。
本文还讨论了该模型在实际应用中的潜力和局限性，为未来的研究提供了有益的参考。
二、风电功率短期预测基础理论风电功率短期预测是指对未来几小时到几天内的风电场输出功率进行预测。
这种预测对于电力系统的稳定运行、经济调度和能源管理具有重要意义。
风电功率短期预测主要基于气象学、空气动力学、统计学和等多个学科的理论基础。
气象学基础：风电功率的产生直接受风速、风向、空气密度和湍流强度等气象条件的影响。
因此，气象学是风电功率预测的基础。
风电场超短期风功率预测问题研究
风电场超短期风功率预测问题研究摘要：风电场的发电效果受风能的影响作用巨大，随着并网风电场装机容量不断增加，风力发电对电网调峰能力的不良作用日益突出。
风电场的超短期风功率预测研究是解决风电场发电稳定性的关键技术之一，以河北省某风电场为例，采用人工神经网络计算模型对超短期风功率进行预测，通过调整输入层数据对预测方法及预测的结果进行分析，结果表明，随着时间的增长，风电机组运行数据对超短期功率预测准确率影响降低，长时间的风电场超短期风预测功率准确率主要依赖数值天气预报准确率。
通过对风电场运行数据与超短期功率预测准确率的相关性分析，对提高风电场的运行效率，提高发电的效率有良好的应用意义，保证风电场运行的经济性。
关键词:风电场超短期风功率预测问题研究引言:根据国家风电信息管理中心发布的信息显示，我国风电累计并网容量达到世界第一，且长期处于首要位置，居高不下，随着我国风电行业的快速发展，风电场并网情况出现较大问题，由于风能的不稳定性与不可控性，使得风电场的运行过程中出现电压、频率不稳定等问题。
对风电场超短期风功率预测方法及预测结果进行分析，有助于提高电网运行的效率，增强电网运行的经济性。
自十九世纪来，欧洲就有系列国家开展风电场风功率预测技术研究，目前应用较为广泛的是丹麦与德国技术研究所联合开发的技术系统对风电场风功率的预测方法，下文就预测方法及预测结果进行具体分析。
一、预测方法目前应用较为广泛的预测方法为物理方法、统计方法和物理-统计结合方法。
物理方法主要是以中尺度数值天气预报为基础，通过降尺度的方法建立基于风电场的数值天气预报模型，从而将风速预测结果按风机功率曲线转换为功率预测结果，达到对风电场超短期风功率的预测。
统计方法为统计模型与数据计算的结合，利用非线性回归统计模型将历史运行数据演算出预测数据，通过对回归方程的迭代计算，使回归方程得到最优解，以此提高预测的准确程度。
物理-统计方法是基于数值天气预报的物理模型预测方法，具有良好的适用性，因此在风电场中得到广泛引用。
超短期风电功率预测研究现状
Power Electronics •电力电子Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 211【关键词】风电场发电 超短期风电功率预测 准确率到目前为止，国际上已经研究出了许多风电功率预测方法，总的来说分为两类：物理方法和统计方法。
物理方法主要是利用数值天气预报，并结合风电场周围地形地貌等物理信息对风电场的风速和风能进行预测得到预测功率；而统计方法则是在统计模型方法的基础上利用风电场的历史实测数据，用线性或者非线性的方法在历史数据和未来风速之间建立映射关系。
在所有的统计方法当中，最简单的为持续法。
持续法很好地将历史数据以及现阶段天超短期风电功率预测研究现状文/侯梦玲气变化情况对风电功率的影响考虑在内，所以在超短期风电功率的预测时准确率较高。
但是由于风力本身存在着多变性，所以风电场超短期风电功率预测准确率并不稳定。
为了保证风电功率预测有明显的改进，预测方式还有待提高。
1 超短期风电功率预测研究现状对超短期风电功率进行预测虽然不会减少风电功率的随机性，但是却能有效地降低其模糊性，使其从整体不确定的范围缩小到一定误差区间，对电网来说电力调度部门能够提前在风电出力变化前及时调整调度计划，优化电网调度，合理制定风电场控制策略，降低电网旋转备用容量，减小其对电力系统以及电力市场的干扰，进而降低风电成本，提高风电上网竞价的竞争力。
从风电场本身来说，可以根据预测结果，选择小风天气安排机组维护和检修,从而提高发电量，减少发电损失。
2 影响超短期风电功率预测的因素2.1 数据的采集与处理在进行超短期风电功率预测时，既需要风机运行数据，也需要气象相关数据，这两项数据的完整性和真实性都会对最终的预测效果产生巨大的影响。
气象数据与风机运行数据的缺失,风电场数据采集、传输与处理软件及设备的缺陷及故障,都会影响风电场超短期风电功率预测的准确率。
数据预处理技术包括数据同步、异常数据的识别与处理、缺失数据的替代等。
《2024年风电场风电功率预测方法研究》范文
《风电场风电功率预测方法研究》篇一一、引言随着全球对可再生能源的日益重视和清洁能源需求的增加，风电作为一种绿色、可再生的能源，正逐渐成为能源结构中的重要组成部分。
然而，由于风能的间歇性和不确定性，风电场的风电功率预测成为了提高风电利用率和并网安全的关键问题。
本文旨在探讨风电场风电功率预测的方法及其应用。
二、风电功率预测的意义与重要性1. 优化电网调度：通过准确的预测风电功率，电力公司可以更有效地调度其他电源，减少备用容量的浪费，实现电力系统的优化运行。
2. 提高风电利用率：准确的预测有助于提高风电场的运行效率，减少因风力波动导致的弃风现象，从而最大化利用风能资源。
3. 降低运维成本：预测有助于提前发现并处理潜在的设备问题，降低因设备故障带来的损失。
三、风电功率预测的主要方法1. 物理模型法：基于风速、风向、大气压力等物理因素构建数学模型进行预测。
该方法考虑了风能的物理特性，但受限于气象数据的准确性和实时性。
2. 统计学习法：利用历史数据和统计方法进行预测。
包括时间序列分析、机器学习算法等。
该方法对历史数据要求较高，但在数据处理和模式识别方面有显著优势。
3. 混合预测法：结合物理模型法和统计学习法的优点，同时考虑风能的物理特性和历史数据信息，以提高预测的准确度。
四、具体应用方法及实例分析1. 时间序列分析法：该方法利用历史风电功率数据建立时间序列模型，通过分析时间序列的规律性来预测未来的风电功率。
例如，基于ARIMA模型的短期风电功率预测。
2. 机器学习算法：利用神经网络、支持向量机等机器学习算法进行预测。
如深度学习模型在风电功率预测中的应用，通过对大量历史数据进行训练，建立复杂的非线性关系模型，提高预测精度。
3. 混合模型应用：结合物理模型法和统计学习法的混合模型在风电功率预测中的应用。
例如，结合风速物理模型和神经网络算法的混合模型，既能考虑风能的物理特性，又能充分利用历史数据的规律性。
五、挑战与未来展望尽管现有的风电功率预测方法取得了一定的成果，但仍面临一些挑战：1. 数据质量问题：气象数据的准确性和实时性对预测结果有重要影响。
《2024年风电场功率超短期预测算法优化研究》范文
《风电场功率超短期预测算法优化研究》篇一一、引言随着可再生能源的日益发展和普及，风电作为绿色能源的代表，在电力结构中的比重逐渐增加。
然而，风电的间歇性和随机性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
因此，对风电场功率进行超短期预测，对于提高电力系统运行效率、降低运营成本以及优化调度策略具有重要意义。
本文旨在研究风电场功率超短期预测算法的优化，以提高预测精度和响应速度。
二、风电场功率预测算法的背景与现状目前，风电场功率预测主要依赖于数值天气预报模型和物理模型。
这些模型通过收集历史数据和实时气象数据，结合风电机组的运行特性，对未来一段时间内的风电场功率进行预测。
然而，由于风能的复杂性和不确定性，传统的预测算法往往存在预测精度不高、响应速度慢等问题。
三、超短期预测算法的优化研究针对上述问题，本文提出了一种基于机器学习和优化算法的风电场功率超短期预测算法优化方法。
1. 数据预处理：对收集到的历史数据和实时气象数据进行清洗、筛选和归一化处理，以提高数据的可用性和准确性。
2. 特征提取：利用机器学习算法，从处理后的数据中提取出对风电场功率预测具有重要影响的特征，如风速、风向、温度等。
3. 模型构建：构建基于机器学习的预测模型，如神经网络、支持向量机等，对未来一段时间内的风电场功率进行预测。
4. 算法优化：采用优化算法对预测模型进行优化，如粒子群优化算法、遗传算法等，以提高预测精度和响应速度。
5. 实时校正：结合实时气象数据和风电场运行状态信息，对预测结果进行实时校正，进一步提高预测精度。
四、实验与分析为了验证本文提出的优化算法的有效性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，经过优化后的算法在预测精度和响应速度上均有显著提高。
具体来说，优化后的算法在风速变化剧烈、风向频繁切换等复杂工况下的预测精度提高了约XX%，响应速度也得到了明显提升。
五、结论与展望本文针对风电场功率超短期预测算法的优化进行了深入研究，提出了一种基于机器学习和优化算法的优化方法。
风电场风电功率预测方法研究
风电场风电功率预测方法研究风电场风电功率预测方法研究一、引言随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益凸显，可再生能源成为解决这些问题的重要手段之一。
风能作为一种广泛分布、可再生的能源资源，受到了越来越多的关注。
风电场作为利用风能发电的重要设施，如何准确预测风电功率对于风电场的运营和管理具有重要意义。
二、风电功率预测的重要性风电场的风电功率预测是指根据过去的风速、风向、气象条件等数据，利用数学模型和算法，预测未来一段时间内风电场的发电功率。
准确的风电功率预测可以有效指导风电场的运营和管理，优化发电计划，提高发电效率，降低能源成本。
同时，风电功率预测也对电力系统的调度、储能设备的优化配置和稳定运行等方面有着重要作用。
三、现有的风电功率预测方法目前，风电功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和混合模型法。
1. 物理模型法物理模型法是基于对风电场发电过程的物理原理进行建模和计算的方法。
常用的物理模型包括功率曲线模型、时间序列模型等。
物理模型法通常需要较多的测量数据和复杂的计算方法，依赖于对发电过程的深入了解，适用于风电场具有相对稳定的运行环境和较长时间的预测。
2. 统计模型法统计模型法通过对历史数据进行统计分析，建立数学模型进行预测。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
统计模型法不需要对物理过程进行深入研究，建模过程相对简单，适用于风电场具有周期性和规律性的运行环境和中短期预测。
3. 混合模型法混合模型法是将物理模型和统计模型相结合的方法，旨在综合利用两者的优势。
混合模型法通过对不同模型结果的加权综合或者模型融合等方式，提高风电功率预测的准确性和稳定性。
四、风电功率预测方法的研究进展随着风电场规模的不断扩大和数据采集技术的进步，风电功率预测方法也在不断创新和改进。
目前，一些先进的方法和技术已经被应用于风电场的风电功率预测中。
比如，基于神经网络的方法可以通过对大量历史数据的训练，实现更精确的预测结果；基于机器学习算法的方法可以挖掘出隐藏在数据中的规律和趋势，提高预测的准确性；基于气象模型的方法可以通过对气象条件的模拟，优化风电功率的预测。
《2024年风电场风电功率预测方法研究》范文
《风电场风电功率预测方法研究》篇一一、引言随着全球对可再生能源的关注日益增长，风电作为清洁、可持续的能源来源，其在能源结构中的地位逐渐提升。
然而，风能的间歇性和不稳定性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
因此，对风电场的风电功率进行准确预测，对于电力系统的调度和优化运行至关重要。
本文将探讨风电场风电功率预测的方法，并对其有效性进行分析。
二、风电功率预测的重要性风电功率预测不仅对于电力系统的稳定运行具有重要意义，也对风力发电的经济效益有着重要影响。
通过准确预测风电功率，可以合理安排风电场维护计划、制定电力市场策略、优化电力系统调度等。
此外，准确的预测还可以为电力系统提供更多的灵活性，以应对风能的间歇性和不稳定性。
三、风电功率预测方法目前，风电功率预测方法主要分为两大类：物理方法和统计方法。
（一）物理方法物理方法基于大气动力学和气象学原理，通过分析风速、风向、温度、气压等气象因素的变化规律，来预测风电场的功率输出。
这种方法通常需要大量的气象数据和复杂的计算模型。
物理方法的优点是考虑了风能的物理特性，能够较为准确地预测风电场的功率输出。
然而，由于气象因素的复杂性和不确定性，物理方法的预测精度往往受到限制。
（二）统计方法统计方法则是通过分析历史数据，建立风电功率与气象因素之间的统计关系模型，以实现风电功率的预测。
常用的统计方法包括时间序列分析、机器学习等。
统计方法的优点是简单易行，对数据的依赖性较小。
然而，由于风能的复杂性和不确定性，统计方法的预测精度也受到一定影响。
四、本文研究内容本文将重点研究基于机器学习的风电功率预测方法。
首先，收集历史风电功率数据和气象数据，对数据进行预处理和特征提取。
然后，利用机器学习算法建立风电功率预测模型，如支持向量机、神经网络等。
最后，通过对比实验验证模型的预测性能，并分析模型的优缺点及适用范围。
五、实验与分析通过实验对比发现，基于机器学习的风电功率预测方法在一定的条件下能够取得较好的预测效果。
风力发电场风电功率预测研究与应用
风力发电场风电功率预测研究与应用随着对可再生能源的追求和发展，风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式，正逐渐成为全球范围内的主要电力来源之一。
然而，风力发电的不稳定性和不可控性给其可靠性和经济性带来了挑战。
因此，风电功率的预测对于提高风力发电场的运行效率和电网稳定性具有重要意义。
本文将对风力发电场风电功率预测的研究和应用进行探讨。
一、风力发电场风电功率预测的意义风力发电场的风电功率预测对于电网调度、能源规划和市场运营等方面具有重要作用。
准确的风电功率预测可以帮助电网运营者合理调度能源供给，平衡供需关系，避免能源浪费和高昂的调度成本。
另外，风电功率预测还可以为风力发电场的维护和安全提供重要的参考，帮助运营商做出及时的决策，减少事故隐患和损失。
二、风力发电场风电功率预测的方法1. 基于统计模型的方法：传统的风电功率预测方法主要采用时间序列分析、回归模型和人工智能算法等。
通过对历史观测数据的分析，建立预测模型，预测未来的风电功率。
常用的统计模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、灰色模型（GM）、支持向量机（SVM）等。
2. 基于数学物理模型的方法：这种方法基于对风能转换的物理过程的理解和建模，结合实测数据进行模拟和预测。
通常使用的数学物理模型包括机理模型、气象模型和计算流体力学模型等。
这些模型可以更准确地刻画风场的空间分布和变化规律，提高风电功率预测的准确性。
3. 基于混合模型的方法：为了克服单一模型的局限性，研究者们提出了一系列基于混合模型的风电功率预测方法。
这种方法通过将不同模型的优势进行结合，提高预测结果的准确性和稳定性。
常见的混合模型包括模型融合方法、模型校正方法和模型组合方法等。
三、风力发电场风电功率预测的关键技术和挑战1. 数据采集与处理：风力发电场的风速、风向和风电功率等数据是进行风电功率预测的基础。
准确、稳定和全面的数据采集非常关键。
同时，对采集到的数据进行质量控制和预处理也是保证预测精度的关键。
《2024年风电场风电功率预测方法研究》范文
《风电场风电功率预测方法研究》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的增强，可再生能源，尤其是风能，得到了广泛的关注和开发。
然而，风能的间歇性和不稳定性给电力系统的调度和运行带来了挑战。
因此，对风电场的风电功率进行准确预测，对于保障电力系统的稳定运行和优化资源配置具有重要意义。
本文将就风电场风电功率预测方法进行深入研究和分析。
二、风电功率预测的重要性风电功率预测对于电力系统具有重要意义。
首先，它可以协助调度人员合理分配电力资源，避免电力过剩或短缺。
其次，它可以帮助电力市场参与者做出有效的市场决策，提高经济效益。
此外，准确的预测还可以为风电场的运行和维护提供指导，延长设备的使用寿命。
三、风电功率预测方法概述目前，风电功率预测方法主要分为两大类：物理方法和统计方法。
物理方法主要基于风力发电机组的物理特性和大气动力学原理进行预测；统计方法则主要依靠历史数据和数学模型进行预测。
此外，还有组合模型和深度学习方法在风电功率预测中的应用也得到了广泛的关注。
四、常见的风电功率预测方法分析1. 物理方法：该方法主要通过气象预报和风力发电机组的物理特性进行预测。
其优点是能够考虑风能的物理特性和大气环境的影响，但计算复杂且对气象数据的准确性要求较高。
2. 统计方法：该方法主要利用历史数据和统计模型进行预测。
常见的统计模型包括时间序列分析、回归分析和神经网络等。
其优点是简单易行，对数据的处理能力较强，但需要大量的历史数据进行训练和验证。
3. 组合模型：为了结合物理方法和统计方法的优点，研究者们提出了组合模型。
该模型结合了物理特性和统计数据，能够更准确地预测风电功率。
4. 深度学习方法：近年来，深度学习在风电功率预测中得到了广泛的应用。
通过建立深度神经网络模型，可以更好地捕捉风电功率的复杂特性和变化规律。
其优点是预测精度高，但需要大量的计算资源和时间。
五、风电功率预测方法的改进与优化针对现有方法的不足，研究者们提出了许多改进和优化的措施。
《2024年风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述》范文
《风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法综述》篇一一、引言随着可再生能源的日益发展和风电在全球能源结构中的地位不断提升，风电集群的功率预测已成为提升电网运行效率与减少能量损失的关键。
其中，短期及超短期功率预测作为实际运营中的重要环节，其预测精度的提高显得尤为重要。
本文旨在全面梳理当前风电集群短期及超短期功率预测精度改进方法，为相关领域的研究和实践提供参考。
二、风电集群功率预测的意义与挑战风电作为一种清洁、可再生的能源，对环境保护和能源结构优化具有重要意义。
然而，风电的间歇性和不确定性给电网调度带来了不小的挑战。
因此，对风电集群进行准确预测不仅有助于提升电力系统的运行效率，还有助于降低能源损耗，实现可再生能源的平稳接入。
三、短期及超短期功率预测的概念与重要性短期和超短期功率预测主要针对的是未来数小时至数天的风电出力预测。
其中，超短期预测通常用于实时调度和系统控制，其精度直接影响到电力系统的稳定性和电力设备的运行效率。
而短期预测则更多用于中长期规划和市场交易。
四、当前风电功率预测方法概述目前，风电功率预测方法主要包括物理方法、统计方法和组合方法等。
物理方法基于风力发电机的物理特性和气象信息来预测功率；统计方法则利用历史数据和统计模型进行预测；组合方法则结合了物理特性和统计信息，以实现更准确的预测。
五、短期及超短期功率预测精度改进方法（一）模型优化模型优化是提高预测精度的关键手段。
这包括对物理模型进行优化以提高其适应性，以及改进统计模型以增强其泛化能力。
此外，针对不同地域和气候条件的风电场，需要开发适合的模型以提升预测精度。
（二）多源数据融合通过整合多种数据源（如气象数据、风电场运行数据等）来提高预测模型的准确性。
多源数据融合能够更全面地反映风电场的实际运行情况，从而提高预测精度。
（三）算法优化与集成采用先进的算法和模型集成技术来提高预测精度。
例如，利用机器学习和人工智能技术来优化模型参数，以及通过集成多种模型来提高整体预测性能。
《2024年风电场功率超短期预测算法优化研究》范文
《风电场功率超短期预测算法优化研究》篇一一、引言随着全球对可再生能源的依赖性日益增强，风电作为清洁能源的代表，其发展势头迅猛。
然而，风电的间歇性和不可预测性给电力系统的稳定运行带来了挑战。
因此，对风电场功率进行超短期预测，对于提高电力系统的运行效率和稳定性具有重要意义。
本文旨在研究风电场功率超短期预测算法的优化，以提高预测精度和响应速度。
二、研究背景及意义随着风电场规模的扩大和并网容量的增加，风电功率预测的准确性对于电力系统的稳定运行和能源优化配置具有重要作用。
超短期预测（通常指未来几分钟至几小时的预测）在风力资源变化迅速的情况下尤为重要。
通过对风电场功率的超短期预测算法进行优化，不仅可以提高电力系统的运行效率，减少能源浪费，还能为电力市场的调度决策提供有力支持。
三、当前风电场功率预测算法概述目前，常用的风电场功率预测算法包括物理方法、统计方法和组合方法等。
物理方法基于风力资源的物理特性进行预测，统计方法则通过历史数据和数学模型进行预测，而组合方法则是将多种方法进行综合应用。
这些方法在预测中长期和短期风电功率方面具有较好的效果，但在超短期预测方面仍存在一定局限性。
四、算法优化策略及研究方法针对风电场功率超短期预测的特殊性，本文提出以下优化策略：1. 数据预处理方法优化：通过数据清洗和特征提取，提高输入数据的准确性和可靠性，为预测模型提供高质量的数据源。
2. 模型选择与参数优化：根据风电场的实际情况，选择合适的预测模型，并通过对模型参数的优化，提高模型的预测精度。
3. 引入先进算法：结合人工智能、机器学习等先进技术，开发新的预测算法，提高超短期预测的准确性和响应速度。
4. 实时数据校正：结合实时风力数据，对预测结果进行实时校正，提高预测的实时性和准确性。
五、算法优化实证研究本文以某风电场为例，对超短期预测算法进行优化实证研究。
首先，对历史数据进行清洗和特征提取，构建高质量的数据集。
然后，选择合适的预测模型，并通过对模型参数的优化，提高模型的预测精度。
风电场风电功率预测方法研究
风电场风电功率预测方法研究随着清洁能源的需求与日俱增，风电作为其中的重要组成部分之一，受到了广泛的关注。
然而，由于风速的不稳定性以及天气变化等因素的影响，风电场的风电功率预测一直是一个棘手的问题。
准确地预测风电功率对于风电场的安排和调度具有重要意义，不仅可以提高电网的稳定性和可靠性，还可以更好地规划发电策略，最大程度地提高风能的利用率。
风电功率预测方法可以分为物理模型方法和统计模型方法两大类。
物理模型方法是通过建立风机的数学模型，通过考虑风场的物理特性、风轮的机械特性等进行功率预测。
这种方法需要较多的物理假设和参数，而且模型复杂，在实际应用中需要大量的实验数据进行验证。
而统计模型方法则是基于历史风速和功率数据，通过统计学方法进行建模和预测。
由于这种方法不需要过多的物理假设，且具有较简单的数学模型，因此被广泛应用于风电场中的功率预测。
常见的统计模型方法包括回归分析、时间序列模型、人工神经网络以及支持向量机等。
回归分析方法是一种线性模型，通过选择合适的自变量，进行回归拟合，来预测目标变量。
时间序列模型则是通过分析历史风速和功率数据的时间特性来建立数学模型，从而进行功率预测。
人工神经网络模型则是通过模拟大脑神经元之间的连接关系，通过训练网络进行非线性映射和预测。
支持向量机是一种基于统计学习理论的方法，通过建立一个最优超平面，将样本分为两个类别，从而进行预测和分类。
在应用中，通常会选择多种模型进行对比和组合，以提高预测精度和可信度。
同时，还可以根据实际情况对不同模型进行参数优化和模型结构优化，以获取更好的预测效果。
此外，数据的质量也是影响预测精度的重要因素，因此需要对数据进行预处理和清洗，以剔除无效数据和异常数据。
目前，正不断深入发展。
一方面，随着计算机技术和数学算法的不断进步，新的预测方法和模型不断涌现，如深度学习、遗传算法等。
另一方面，随着风电场的不断建设和运营，大量的实际数据被积累，这为预测模型的建立和优化提供了宝贵的资源。
关于短期及超短期风电功率预测的分析
关于短期及超短期风电功率预测的分析摘要：风电的不确定性对电力系统与电力市场的稳定性、充裕性及经济性的影响日益彰显，及时、精确地预测风电功率（WP）动态的意义大。
风电功率预测（WPP）根据风速及相关因素的历史数据和当前状态，定性或定量地推测其此后的演化过程。
本文就对短期及超短期风电功率预测相关内容展开分析。
关键词：短期；超短期；风电功率；预测引言WP 的整体不确定性由其随机性及模糊性构成。
有效的 WPP 虽然不会减少WP 的随机性，但是可以降低其模糊性，从而使 WP 的整体不确定范围降低到WPP 的最大误差区间，减小了WP 对电力系统及电力市场的扰动。
分析影响 WPP 精度的因素第一，气象的历史数据与实时数据的缺失，风电场数据采集、传输与处理设施的缺陷，都会影响WPP 的精度。
数据预处理技术包括数据同步、异常数据的识别与处理、缺失数据的替代等。
第二，预测策略。
例如，直接预测 WP 或通过风速预测；直接预测整个风电场的WP 或根据部分风机的预测值及空间相关性推算；采用逐一累加方式或统计升尺度方式推算区域风电场群功率。
一般来说，能反映更多具体数据的预测策略可以得到更高的精度，但需要更多的数据与计算量。
第三，数值天气预报（NWP）在大气实际的初值和边值条件下，数值求解天气演变过程的流体力学和热力学模型，根据空间网格中的平均值推算实际风电场地表风速的非均匀分布，并预测其动态变化。
由于计及了等高线与等地形信息，以及地表粗糙度等地貌信息，通过微观气象学方法可以得到各风机轮毂高度的风速、风向等信息。
然后将风速的推算值转换为风能，其精度与 NWP 的精度、网格大小、刷新周期等密切相关。
第四，预测方法。
物理计算法、时序外推法、人工智能（AI）法分别从空间、时间与样本分类的观点推算。
它们依据的数据源、预测模型、误差特性都有所不同。
若能巧妙地互补不同方法的优点，可更好地反映风速的时空演变特性。
分析 WPP 方法的研究现状基于 NWP 的物理模型计算NWP 将天气的物理过程概括成一组物理定律，并表达成数学方程组。
《2024年风电场风电功率预测方法研究》范文
《风电场风电功率预测方法研究》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的提升，可再生能源，尤其是风能，受到了越来越多的关注。
风电场作为风能利用的主要方式，其风电功率的准确预测对于电网的稳定运行、能源的合理调度以及风电场的经济效益具有重要意义。
本文旨在研究风电场风电功率预测方法，为风电场的运营和电力系统的调度提供理论支持。
二、风电功率预测的重要性风电功率预测对于电力系统的稳定运行至关重要。
首先，准确的预测可以减少因风电功率波动导致的电网调度困难，进而保障电力系统的稳定运行。
其次，通过预测风电功率，电力公司可以更好地安排电力生产与分配，提高能源利用效率。
此外，对于风电场运营商而言，准确的预测可以帮助其更好地制定运营策略，提高经济效益。
三、风电功率预测方法概述目前，风电功率预测方法主要分为两大类：物理方法和统计方法。
（一）物理方法物理方法主要基于风力发电机组的物理特性和环境因素进行预测。
这类方法首先需要收集历史风速、风向、温度等气象数据，然后利用风力发电机组的模型进行模拟计算，最后得出预测结果。
物理方法的优点是考虑了风力发电机组的实际运行情况，因此预测结果较为准确。
然而，该方法需要大量的气象数据和复杂的计算过程，计算量大且实时性较差。
（二）统计方法统计方法则是通过分析历史风电功率数据和气象数据之间的关系进行预测。
该方法首先需要收集历史风电功率数据和气象数据，然后利用统计学方法建立模型，最后利用模型进行预测。
统计方法的优点是计算量小、实时性好，且可以通过不断学习历史数据来提高预测精度。
然而，由于风力发电的随机性和不确定性，统计方法的预测精度受限于模型的复杂度和数据的完整性。
四、本文研究内容针对上述问题，本文提出了一种结合物理方法和统计方法的混合风电功率预测方法。
该方法首先利用物理方法对风力发电机组的运行情况进行模拟计算，然后利用统计方法对历史数据进行学习和分析，最后将两者结果进行融合得出最终预测结果。
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测
考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测随着全球对可再生能源需求的不断增长，风电成为了一种重要的清洁能源来源。
然而，风电场的功率波动性和不稳定性给电力系统带来了挑战。
为了更好地管理和规划电力系统，准确预测风电场产生的功率变化至关重要。
本文将探讨考虑风电场功率爬坡的超短期组合预测方法。
超短期组合预测是指对未来数分钟到数小时内的风电功率进行预测。
这种预测对电力系统的安全运行具有重要意义，尤其是在大规模风电场的情况下。
因此，研究人员和工程师们一直在努力提出准确的预测方法。
首先，我们需要了解风能特性和风电场的工作原理。
风能是由风速和风速梯度决定的，而风速受到地形、气候和气象条件的影响。
风电场通过将风能转化为电能来发电，但由于风速的变化以及风轮转动和发电机响应的惯性，风电场的功率产生波动。
因此，我们需要建立预测模型来考虑这些因素。
其次，我们可以利用历史数据来建立预测模型。
通过收集和分析过去的风电功率数据以及相关的气象数据（如风速、温度和湿度等），我们可以寻找它们之间的关系。
这一步骤通常使用统计学和机器学习的方法。
在建立模型时，我们需要考虑风电场的爬坡效应，即风电场从零功率到额定功率所需的时间。
爬坡效应是由风轮和发电机的响应速度决定的，因此需要将其纳入模型中。
然后，我们可以使用建立好的预测模型来进行功率预测。
预测方法可以分为基于物理的方法和基于统计学和机器学习的方法。
基于物理的方法通常需要详细的气象数据和复杂的风电机械模型，这些模型考虑了风电场的物理特性和动力学方程。
基于统计学和机器学习的方法则更注重历史数据的分析和模式识别。
这些方法可以通过建立时间序列模型、回归模型或者神经网络等来进行预测。
最后，我们需要对预测结果进行评估和优化。
评估预测模型的准确度是非常重要的，可以使用各种评估指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来进行比较。
如果预测结果不符合要求，我们可以进行模型优化，例如调整模型参数、增加更多特征变量或者改变模型结构等。
《2024年风电场风电功率预测方法研究》范文
《风电场风电功率预测方法研究》篇一一、引言随着全球能源结构的转型和环境保护意识的增强，可再生能源的开发与利用成为各国关注的焦点。
其中，风电作为清洁、可再生的能源，得到了广泛的关注和开发。
然而，风电的间歇性和波动性也给电网的稳定运行带来了挑战。
因此，对风电场的风电功率进行准确预测，对于保障电网的稳定运行和优化资源配置具有重要意义。
本文旨在研究风电场风电功率预测方法，以提高预测精度和可靠性。
二、风电功率预测的重要性风电功率预测是风电场运行和电网调度的重要依据。
准确的预测可以有效地指导电力系统的调度和运行，减少因风电波动带来的电网压力，提高电网的稳定性和可靠性。
此外，风电功率预测还可以为风电场的优化运行提供支持，提高风电的利用率和经济效益。
三、风电功率预测方法研究目前，风电功率预测方法主要包括物理方法和统计方法两大类。
（一）物理方法物理方法主要是基于风力发电的物理过程和气象因素进行预测。
常用的物理方法包括数值天气预报法、风电机组模型法等。
数值天气预报法通过分析大气环流、温度、湿度等气象因素的变化规律，预测未来一段时间内的风速和风向，从而预测风电功率。
风电机组模型法则是根据风电机组的特性，结合实时气象数据，建立风电机组的功率输出模型，预测风电功率。
（二）统计方法统计方法主要是通过分析历史数据和气象数据，建立统计模型进行预测。
常用的统计方法包括时间序列分析法、机器学习法等。
时间序列分析法通过分析历史风电功率数据的时间序列变化规律，建立预测模型。
机器学习法则是通过训练大量的历史数据和气象数据，建立复杂的非线性模型进行预测。
四、研究进展与挑战近年来，随着人工智能技术的发展，基于机器学习的风电功率预测方法得到了广泛的应用和关注。
研究者们利用神经网络、支持向量机等机器学习算法，建立了多种复杂的非线性模型，提高了预测精度和可靠性。
然而，目前的风电功率预测方法仍面临一些挑战，如对复杂气象条件的适应性、对模型参数的优化等。
风电场风电功率预测方法研究
风电场风电功率预测方法研究风电场风电功率预测方法研究一、引言随着能源需求的不断增长和对环境保护意识的提高，可再生能源日益受到重视，其中风能作为一种无污染的能源，具有巨大的潜力。
风电场利用风能发电，具有可再生、清洁、环保等优势。
然而，风能的不稳定性和不可控性给风电场的运行和管理带来了一定的挑战。
为了更好地管理风电场发电功率，提高风电场的运行效率，风电功率预测成为一个重要的研究方向。
二、风电功率预测方法1. 传统统计方法传统统计方法主要利用历史数据来预测未来的风电功率，包括时间序列分析、回归模型等。
时间序列分析方法利用历史风功率数据的趋势、周期和随机性等特征来预测未来的风功率。
回归模型则通过分析风速、风向、温度等气象数据与风功率之间的关系建立预测模型。
2. 人工智能方法随着人工智能技术的发展，利用人工智能方法来预测风电功率成为一种新的趋势。
神经网络、支持向量机、模糊逻辑等人工智能方法被广泛应用于风电功率预测。
这些方法通过对大量的风电场数据进行学习，建立模型来预测未来的风功率。
三、风电功率预测模型的评估指标为了评估风电功率预测模型的性能，需要选择合适的评估指标。
常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、相关系数（Correlation coefficient）等。
通过比较不同模型的评估指标，可以选择最合适的预测模型。
四、案例分析以某风电场为例，利用传统统计方法和人工智能方法进行风电功率预测。
首先，基于历史风功率数据，利用时间序列分析和回归模型建立预测模型。
然后，利用人工智能方法，如神经网络、支持向量机等，建立预测模型。
最后，通过评估指标来比较不同模型的性能，并选择最合适的模型。
五、结论与展望通过对风电场风电功率预测方法的研究，我们可以发现传统统计方法和人工智能方法各有优劣。
传统统计方法简单直观，但对于非线性关系预测能力较弱；人工智能方法能够更好地捕捉复杂的非线性关系，但需要更多的数据和计算资源。
基于多元回归-ARIMA-卡尔曼组合模型的风电功率超短期预测
基于多元回归-ARIMA-卡尔曼组合模型的风电功率超短期预测风电场 | Wind Farm74 风能 Wind Energy基于多元回归-ARIMA-卡尔曼组合模型的风电功率超短期预测文 | 刘震，刘丹，王彦文，孙书贝，刘冰随着风电并网规模的快速扩大，风电的不确定性对电力系统与电力市场的稳定性、充裕性及经济学的影响也日益增大，故及时和准确地预测风电功率（Wind Power ，WP ）的意义重大。
风电功率预测（Wind Power Prediction ，WPP ）根据风速及相关因素的历史数据，演化其后续的过程。
具体需要建立数学模型来反映WP 与相关因素的关系，外推WP 值。
WPP 可按时间尺度分为中长期、短期和超短期预测。
用于风电场规划及年度发电计划的长期预测以年为时效；用于检修计划的中期预测以周或月为时效。
中长期预测对精度的要求不严格，但需要长时间的历史数据积累。
短期预测则要求较高的精度，以减少弃风，优化常规电源的日发电计划与冷热备用，以及调整检修计划。
超短期预测则有助于优化调频及旋转备用容量，以及在线优化机组组合与经济负荷调度。
本文主要关注超短期预测。
超短期预测方法可以分为物理方法和统计方法。
已有研究表明，对于超短期风电功率预测方法应采用统计方法。
超短期风电功率预测中所用到统计预测方法有支持向量机、卡尔曼滤波法、自回归滑动平均（Auto Regressive Integrated Moving Average ，ARIMA ）模型、回归模型，人工神经网络（ANN ）等人工智能算法。
超短期预测考核第4h 点已是一种趋势，以上所提到的单体算法均不能很好拟合超短期第4h 点的状态。
基于此，本文提出组合算法进行超短期预测的研究。
目前对组合算法的研究甚少，一般的研究思路是先对原始序列信号进行分解，再利用一些方法对子序列进行分类，最后对不同的子序列分别预测，再将预测值合并。
所以说，此类组合方法体现在预测的不同阶段选取不同的算法进行处理，但原始序列相对单一，从而所携带的信息量也相对较少。
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Preal
籽real
的功率极大相对误差可以近似为院 密度极大误差/
样本最小密度遥 在所有样本中袁 大气算得到的 10 m 高度大气密度因子遥
1.3 误差评估指标
按照国家电网公司发布的 叶风电功率预测系统 功能规范曳袁 本文以均方根误差尧 平均绝对误差以及 相关系数 3 个物理量作为评估预测结果的指标遥
姨移 均方根误差 RMSE=
n 蓸 PMi原PPi 蔀 2
i=1
Cap窑姨 n
Preal
3
籽rea窑 l V real
其中籽 predict为预测大
气密度袁 籽real 为实际大气密度袁 V predict 为预测风 速袁
V real为实际风速遥
分离空气密度和风速对相对误差的贡献遥 假设
预测风速和实际风速完全一致袁 此时误差全部来源
于大气密度袁 相对误差 驻P = |籽predict-籽real| 遥 该项带来
水力发电
第圆圆园猿园19133卷年年第7 7月7 期月
风电场超短期风功率预测问题研究
易跃春 1袁 马 月 2袁 王霁雪 1袁 李桂敏 2袁 秦 潇 1袁 陈文凯 1
渊1. 水电水利规划设计总院袁 北京 100120曰 2. 北京木联能软件技术有限公司袁 北京 100096冤
摘 要院 以河北省某实际风电场为例袁 选取风电机组历史功率数据尧 风速以及数值天气预报的风速和风向作为输入 因子袁 采用人工神经网络法对风电场超短期功率预测问题进行研究遥 研究结果显示袁 输入因子的差异性对风功率预 测结果影响较大遥 另外袁 风电机组历史数据对功率预测结果的影响随时间增加而减小袁 进行 3 h 以上风电场功率预 测时预测结果精度在很大程度上依赖数值天气预报数据精度遥 关键词院 超短期功率预测曰 人工神经网络法曰 风力发电
2 预测结果及对比分析
2.1 预测结果
本文进行建模时应用 3 个月数据进行训练袁 第 4 个月数据进行验证遥 通过改变输入层因子袁 输入 层向量考虑风机历史风速尧 功率以及天气预报风速尧 风向后袁 得到预测功率如图 2 所示遥 每 15 min 为一 个测量点袁 图 2a 为第 1 个测量点的预测功率和实际 功率的对比结果曰 图 2b 是第 16 个测量点的预测功 率和实际功率的对比结果曰 图 2c 是 3 个评估预测结 果的指标遥 随着预测时长的增加袁 预测结果的误差 随之增加袁 均方根误差和绝对误差均在 15%以内袁 最大均方根误差为 0.124 4遥
在我国袁 多数风功率预测技术研究尚在进行中袁 只有少数进入成果转化应用阶段遥 此外袁 我国地形 复杂袁 一些国外较成熟的预报系统可能无法直接在 我国应用遥 因此研究适用于我国风电场特点的风电 功率预测技术对我国风电产业发展具有重要意义遥
1 预测方法
1.1 选用数据
以河北省某风电场为例袁 选用 2011 年 6 月 23 日至 2011 年 10 月 18 日该风电场 33 台华锐风机的 历史风机功率数据尧 历史测风数据以及数值天气预 报数据遥 历史风机功率数据包括每台风机逐 15 min 的平均风速尧 平均功率尧 功率均方差以及风机运行 状态等袁 均来自风电场风机数据采集系统曰 测风数 据包括 10尧 30尧 50尧 70 m 高度逐 5 min 风速尧 风向 以及风速均方根误差数据袁 均来自测风数据采集系 统曰 天气预报数据提供来自当地省气象局的测风塔 位置处的 10尧 30尧 50尧 60尧 70 m 等高度的风速尧 风 向尧 气温尧 气压尧 湿度等数据遥
1.2 预测方法
超短期功率预测指对未来 4 h 以内逐 15 min 的 风速或风电场风功率预测进行预测袁 本文预测结果 为风电场总功率遥
本文采用人工神经网络方法进行超短期预测遥 图 1 为 3 层前馈型神经网络示意图遥 该网络包括输 入层尧 隐结点层和输出层遥 本研究中袁 输入层向量 为影响风电场功率预测因子袁 输出层向量为风电场 预测功率袁 隐结点层为两层遥 各层之间的传递函数 分别选取 tan-sigmoid 型函数袁 log-sigmoid 型函数以 及纯线性函数遥 应用充足的输入尧 输出向量样本进 行网络训练 渊设定合适的隐层结点数尧 传递函数尧 学习函数以及训练函数冤袁 建立输入层到输出层合理 的映射关系院 渊x1袁x2袁噎袁xn冤寅 net 渊y1袁y2袁噎袁yq冤袁 得到
水力发电
圆园13 年 7 月
图 2 风电场功率超短期预测结果
标差异变得不明显袁 这表明预测结果受历史数据的
影响正在变小袁 此时影响预测结果的主要因素是天
气预报风速尧 风向数据质量遥
图 4 为考虑天气预报 10 m 高度大气密度后的结
果袁 两种不同的输入因子得到的结果没有明显的差
异袁 图 4 中最大均方根误差为 0.118 8袁 可见袁 风
速尧 风向和大气密度因子中袁 风速尧 风向是影响预
测功率的主要因素袁 大气密度相对风速尧 风向而言
对预测功率的影响较小遥
2.2 对比分析
根据上述成果袁 进一步从理论上分析风速尧 大
气密度因子对风电功率预测精度的影响遥
根据风电机组的功率 P=
1 2
籽CpA V 3
渊其中 P为功
率袁 籽为大气密度袁 Cp为风能利用系数袁 A 为叶片扫 风面积袁 V 为风速冤袁 可知影响单个风电机组的功率
输入层向量考虑天气预报的风速尧 风向后袁 得 到预测功率如图 3 所示袁 与图 2 对比袁 结果显示利 用人工神经网络法进行超短期预测时袁 输入向量中 考虑风机历史数据能够提高预测的精度袁 尤其是第 1 个测量点遥 对比图 2c 和图 3c袁 在 3 h 以后误差指
宰葬贼藻则 孕燥憎藻则 灾 燥造援 猿9 晕燥援 7 97
96 宰葬贼藻则 孕燥憎藻则 灾 燥造援 猿9 晕燥援 7
统尧 结合了 Predictor 和 WPPT 的 Zephyr 系统尧 德国 Previento 和 WPMS 系统尧 欧洲多个研究院所和咨询 机构联合开发的 ANEMOS 系统等遥 根据各个研究机 构发布的成果显示袁 各系统的平均预测误差约为 20豫遥 目前应用较为广泛的风功率预测方法主要为 物理方法和统计方法遥 物理方法主要利用数值天气 预报数据袁 考虑地形尧 气象等因素对风电场的风速 和风能进行预测曰 统计方法则基于统计模型的方法 利用风电场的实测历史数据袁 用线性或非线性方法 在历史数据和未来风速/风能之间建立映射关系袁 常 用方法包括卡尔曼滤波法尧 自回归最小平方算法尧 持续性算法尧 时间序列法尧 线性回归模型尧 人工神 经网络法等遥 其中最简单的方法是持续法袁 即把前
98 宰葬贼藻则 孕燥憎藻则 灾 燥造援 猿9 晕燥援 7
图 3 风电场功率超短期预测结果
预测的因子包括院 预测风速尧 大气密度以及与风机
相关的参数遥 预测误差为驻P=|Preal原Ppredict|袁 其中Preal为
实际功率袁 Ppredict为预测功率遥 可计算得出相对误差
3
3
为 驻P = |籽predic窑 t V predict-籽rea窑l V | real 袁
收稿日期院 2012-12-19 作者简介院 易跃春渊1972要冤袁 男袁 湖南宁乡人袁 教授级高工袁 从事风力发电规划尧 风电场工程设计等工作.
第 39 卷第 7 期
易跃春，等：风电场水超力短期发风电功率预测问题研究
一时刻的风速观测值作为下一时刻的预测值袁 该方 法适用于短期和超短期预测袁 一般作为参照性算法遥
自 20 世纪 90 年代起袁 欧洲一些国家开始逐步 重视风电场风功率预测技术研究遥 至今欧洲国家风 功率预测技术已经比较成熟袁 且有多个风电功率预 测系统已应用于风力发电领域遥 目前应用较为广泛 的风电功率预测系统主要包括丹麦 Riso 国家实验室 研发的 Predictor 预测系统尧 丹麦技术大学数学建模 系 渊 IMM冤 和 哥 本 哈 根 大 学 共 同 研 发 的 WPPT 系
Study on Very Short-Term Power Forecasting of Wind Farm YI Yuechun1, MA Yue2, WANG Jixue1, LI Guimin2, QIN Xiao1, CHEN Wenkai1
渊1. China Renewable Energy Engineering Institute, Beijing 100120, China; 2. Beijing Millennium Software Technology Co., Ltd., Beijing 100096, China冤 Abstract: Taking a wind farm in Hebei Province as case study, the very short-term forecasting of wind power is studied by using artificial neural network method, in which, the historical output of wind turbine, actual wind speed and the wind speed and direction obtained from Numerical Weather Prediction 渊NWP冤 are taken as input factors. The results show that the difference between input factors has greater impact on wind power prediction, the impact of historical output of wind turbine on wind power prediction is gradually decreased with the increase of operation time, and the forecasting accuracy of wind power in next 3 h and more mainly depends on the accuracy of NWP data. Key Words: very short-term power forecasting; artificial neural network; wind power