风功率预测系统的应用与优化的讨论
电力系统中的风功率预测及其应用研究
电力系统中的风功率预测及其应用研究电力系统作为能源生产和传输的重要组成部分，需要准确预测未来的用电需求和电力供应，以保证电网的稳定运行。
而随着可再生能源的快速发展，风电作为其中的一种绿色能源，其风速和功率的变化对于电力系统的影响越来越大。
因此，风功率预测的准确性已成为电力系统运行和管理的重要课题。
一、风功率预测的应用场景风功率预测一般可分为短期预测和长期预测。
短期预测通常指未来数小时的功率预测，适用于电力市场的调度和计划，以及电网的实时运行和控制。
长期预测则通常指未来几天、几周或几个月的功率预测，适用于风电场的规划和管理。
在短期预测中，常见的应用场景包括电力市场调度、实时电网控制和电量交易等。
其中，电力市场调度需要准确预测短期的风电功率，以实现电力市场的供需平衡。
实时电网控制则需要及时调整电网的负荷和发电，确保电网的安全和稳定。
电量交易则需要根据风电功率的预测结果进行电量购销合约的签署，以利用电力市场的价格差异实现收益最大化。
而在长期预测中，主要应用场景为风电场的规划和管理。
风电场需要预测未来的风电功率，以确定发电机组的容量和配置，以及适合的储能系统和备用能源计划。
此外，风电场还需长期的风速和功率预测，以进行风电机组的维护和保养，以减少损失和延长发电机组的使用寿命。
二、风功率预测的方法风功率预测的方法主要可分为物理建模法和数据驱动法两种。
物理建模法是利用风场的地理、气象和物理参数，通过建立数学模型来预测未来的风速和功率。
该方法的主要优点是能够精确分析风能利用和电力系统的关系，但需要大量的测量数据和领域专业知识，并且对于复杂的地形和气象条件的适用性有限。
数据驱动法则是基于历史风速和功率的数据，通过运用机器学习和数据挖掘技术来建立数学模型，进而预测未来的风速和功率。
该方法不需要复杂的物理建模和领域知识，且对于不同地形和气象条件的适用性较强，但其精度受到训练数据的限制，且需要不断的调整和优化方法。
三、风功率预测的研究进展随着机器学习和数据挖掘技术的快速发展，数据驱动法在风功率预测中得到了广泛应用。
新能源电力系统的风电功率预测与优化调度研究
新能源电力系统的风电功率预测与优化调度研究随着人们对可持续能源的需求增加，风能作为一种重要的新能源形式得到了广泛的关注和应用。
然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电功率的预测和调度成为了新能源电力系统中的重要问题。
本文将对风电功率预测和优化调度的研究进行探讨。
首先，我们需要了解风电功率预测的意义和方法。
风电功率预测是指通过对风速、气象条件等相关因素进行分析和建模，来预测未来时段内风电功率的变化趋势。
这对于电力系统的运行和调度具有重要的指导意义。
目前，常用的风电功率预测方法包括时间序列分析、神经网络、支持向量机、模糊逻辑等。
这些方法各有优劣，可以根据实际情况选择合适的方法进行预测。
其次，针对风电功率预测中存在的不确定性和误差，优化调度是必不可少的环节。
优化调度的目标是在满足电力需求的前提下，合理安排风电和其他能源的调度，以提高系统的稳定性和经济性。
优化调度的过程中，需要考虑多个因素，包括风电的可预测性、电力需求的变化、电力市场的运行规则等。
通过建立数学模型和运用优化算法，可以得到最优的调度方案。
在风电功率预测和优化调度的研究中，还有一些挑战需要解决。
首先是对风速的准确预测。
风速是影响风电功率变化的关键因素，对其进行准确预测是提高预测和调度精度的前提。
其次是建立合理的数学模型。
由于风电功率的特殊性，传统的数学模型可能不适用，需要根据实际情况进行模型的调整和改进。
此外，还需要充分考虑风电和其他能源之间的协调性，以实现系统的整体优化。
近年来，随着人工智能和大数据分析技术的发展，风电功率预测和优化调度研究得到了一定的突破。
利用大数据分析技术，可以获取大量的历史数据，并通过机器学习算法进行模型的训练和优化。
同时，人工智能技术的应用也能够提高系统的自主决策和智能调度能力，进一步提高新能源电力系统的运行效率和可靠性。
总之，在新能源电力系统中，风电功率预测和优化调度是关键的研究方向。
通过准确预测风电功率并优化调度，可以提高系统的节能减排能力和供电可靠性。
《2024年风电功率预测的发展现状与展望》范文
《风电功率预测的发展现状与展望》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已成为世界各国的重点发展方向。
其中，风电作为清洁、可再生的能源，受到了广泛关注。
风电功率预测技术作为风电产业的核心技术之一，其发展水平直接影响到风电的并网运行、调度管理及市场竞争力。
本文将就风电功率预测的发展现状与展望进行探讨。
二、风电功率预测的发展现状1. 技术进步随着大数据、人工智能等新兴技术的发展，风电功率预测技术取得了显著进步。
目前，风电功率预测主要依赖于数值天气预报、历史数据分析和物理模型等方法。
通过建立复杂的数据模型，结合实时气象数据和风电场运行数据，实现对未来一段时间内风电功率的预测。
同时，深度学习、机器学习等算法在风电功率预测中的应用也日益广泛，提高了预测的准确性和可靠性。
2. 应用领域拓展风电功率预测技术不仅在风电场运行管理中得到广泛应用，还拓展到了电力系统调度、电力市场交易等领域。
通过准确的功率预测，电力系统可以更好地进行调度管理，优化资源配置，减少能源浪费。
在电力市场交易中，风电功率预测也为风电场提供了有利的竞争条件，推动了风电产业的发展。
3. 政策支持与产业布局各国政府纷纷出台政策支持风电产业的发展，包括资金扶持、税收优惠等措施。
这些政策推动了风电功率预测技术的研发和应用。
同时，随着风电产业的快速发展，越来越多的企业投入到风电功率预测技术的研发和生产中，形成了完整的产业链。
三、风电功率预测的展望1. 技术创新与突破未来，随着新兴技术的不断发展，风电功率预测技术将实现更大的突破。
一方面，人工智能、大数据等技术在风电功率预测中的应用将更加深入，提高预测的准确性和可靠性。
另一方面，新型的传感器技术和物联网技术的应用将进一步提高风电场的监测和数据分析能力，为功率预测提供更加丰富的数据支持。
2. 跨领域融合与创新风电功率预测技术将与其他领域的技术进行跨领域融合和创新。
例如，与云计算、边缘计算等技术的结合将进一步提高数据处理和计算能力；与储能技术的结合将实现风电的优化调度和能量管理；与智能电网技术的结合将推动电力系统的智能化和自愈化等。
《2024年风电功率预测关键技术及应用综述》范文
《风电功率预测关键技术及应用综述》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，可再生能源的开发与利用日益受到重视。
其中，风电作为清洁、可再生的能源形式，已经成为全球能源发展的重要方向。
然而，由于风能的随机性、间歇性和不可预测性，风电功率的准确预测成为风电并网运行和调度管理的重要问题。
本文旨在综述风电功率预测的关键技术及其应用，以期为相关研究提供参考。
二、风电功率预测关键技术（一）数据驱动型预测技术数据驱动型预测技术主要依靠历史数据和统计方法进行预测。
其中，时间序列分析、机器学习和人工智能等方法被广泛应用于风电功率预测。
时间序列分析通过分析历史风电功率数据，建立时间序列模型进行预测。
机器学习和人工智能则通过训练大量的样本数据，学习风能的时空分布规律和风速、风向等气象因素对风电功率的影响，从而提高预测精度。
（二）物理驱动型预测技术物理驱动型预测技术基于风能产生的物理过程和气象学原理进行预测。
该技术利用气象学模型、大气数值预报模型等工具，对风速、风向等气象因素进行预测，进而推算出风电功率。
物理驱动型预测技术的优点在于考虑了风能的物理特性，能够提供更准确的长期预测。
（三）组合预测技术组合预测技术将数据驱动型预测技术和物理驱动型预测技术的优点相结合，通过组合不同的预测方法和模型，提高预测精度。
该技术可以充分利用历史数据和气象信息，同时考虑风能的随机性和可预测性，从而实现对风电功率的准确预测。
三、风电功率预测的应用（一）电网调度与管理风电功率预测在电网调度与管理中具有重要作用。
通过准确预测风电功率，可以合理安排电网调度计划，平衡电力供需，减少电网运行风险。
同时，风电功率预测还可以为电网运行优化提供支持，提高电网运行效率和可靠性。
（二）风电机组控制与维护风电功率预测对于风电机组的控制和维护具有重要意义。
通过预测风电功率，可以实现对风电机组的优化控制，提高风能利用率和发电效率。
同时，还可以根据预测结果合理安排风电机组的维护计划，延长设备使用寿命，降低运维成本。
风功率预测系统的应用与优化的讨论
风功率预测系统的应用与优化的讨论摘要：风电场风功率预测系统是风电安全、优质并网运行的关键技术手段，也是实现风电场监控及信息化管理的重要基础。
同时，采用风功率预测系统，能够有效提高电网调峰能力，增强电网的风电接纳能力，改善电力系统运行的安全性与经济性。
文章介绍了即墨华能风电场使用的NSF3100 风功率预测系统的体系结构、主要功能，并结合并网风电场给预测系统带来的精度问题展开了讨论。
通过实时风场功率数据采集、对比、分析，实现对风场的功率预测和控制，确保电网安全稳定可靠运行。
关键词：风电场；风功率预测系统；应用；预测准确率大力发展风电等先进能源技术在改善能源结构。
减少温室气体排放等方面具有非常积极的作用，然而与常规电源相比，风电场的输出功率受人为因素干预较小，几乎完全由自然条件决定、随机变化的风速。
风向导致风电场输出功率具有波动性、间歇性、随机性的特点，大量风电场集中并网会对电网的安全。
稳定。
经济运行带来影响，并成为了限制电网接纳风电的主要障碍之一、对风速风功率进行预测，对风电场的出力进行预报，是解决这一问题的有效途径、是提高电网调峰能力。
增强电网接纳风力发电的能力，改善电力系统运行安全性与经济性的最有效、最经济的手段之一、通过预测，风电将从未知变为基本已知，增强系统的安全性。
可靠性和可控性、根据风电场预测的出力曲线优化常规机组的出力，达到降低运行成本的目的。
1 风功率预测情况风功率预测方法: 根据数值天气预报的数据，用物理方法计算风电场的输出功率; 或是根据数值天气预报与风电场功率输出的关系。
在线实测的数据进行预测的统计方法、目前常见的方法有: 基于数值天气预报的方法。
基于物理计算方法和统计方法、( 1) 数值天气预报: 根据大气实际情况，在一定初值和边界条件下，通过数值计算求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组来预报未来天气的方法、这种预报是定量和客观的预报、常用的预测方法输入数据: 风速。
《2024年风电功率预测的发展现状与展望》范文
《风电功率预测的发展现状与展望》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，可再生能源的开发与利用成为世界各国关注的焦点。
其中，风电作为清洁、可再生的能源，其发展潜力巨大。
风电功率预测技术作为风电产业的重要组成部分，对于提高风电并网效率、优化调度以及减少能源浪费具有重要意义。
本文将就风电功率预测的发展现状及未来展望进行探讨。
二、风电功率预测技术发展现状1. 技术进展风电功率预测技术经历了从简单线性模型到复杂机器学习模型的演变。
目前，基于人工智能的预测模型已成为主流，如基于神经网络的深度学习模型、支持向量机等。
这些模型能够根据历史数据、气象数据等多源信息，对未来一段时间内的风电功率进行较为准确的预测。
2. 应用领域风电功率预测技术不仅应用于风电场的运行管理，还涉及到电网调度、能源规划等多个领域。
通过预测风电功率，可以提高风电并网率，优化电力系统的调度策略，减少能源浪费。
同时，风电功率预测还能为电力市场提供重要的决策依据，帮助制定合理的电力交易策略。
三、当前存在的问题1. 数据质量与准确性：当前风电功率预测的主要瓶颈在于数据质量与准确性。
气象数据的实时性和准确性直接影响到预测结果的可靠性。
此外，风电设备的运行数据、电网状态等也是影响预测精度的关键因素。
2. 模型复杂性与实时性：随着预测精度的提高，所使用的模型越来越复杂，计算量也相应增大。
这给实时预测带来了挑战，尤其是在大规模风电并网的情况下。
3. 政策与法规：虽然各国政府对可再生能源的发展给予了政策支持，但在某些方面仍存在法规不明确或执行不到位的情况，这影响了风电功率预测技术的发展和应用。
四、展望1. 技术创新：随着人工智能和大数据技术的不断发展，未来的风电功率预测技术将更加注重多源信息融合、自适应性学习和智能化决策等方面。
这将进一步提高预测精度和实时性。
2. 数据共享与标准化：为了解决数据质量问题，应加强风电功率预测相关数据的共享和标准化工作。
《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。
风力发电系统中的风速预测与功率优化控制
风力发电系统中的风速预测与功率优化控制随着环境保护和可再生能源的重要性日益凸显，风力发电作为一种清洁而可持续的能源形式，受到了广泛关注。
然而，风力发电系统的效率和稳定性仍然是一个挑战。
在实际应用中，风速的预测和功率的优化控制是提高风力发电系统性能的关键因素。
风速是风力发电系统中至关重要的参数，它直接影响风力机的转速和功率输出。
准确预测风速可以帮助优化风力发电系统的运行策略，提高发电效率和可靠性。
目前，针对风速预测的方法主要包括基于物理模型和统计模型两种。
基于物理模型的风速预测方法利用大气流体力学原理建立数学模型来描述风的运动规律，然后将实时气象数据输入模型中进行计算。
这种方法需要准确的气象数据，以及对大气细节的深入了解，因此适用范围相对有限。
统计模型则是通过对历史气象数据进行分析和建模来推测未来一段时间的风速。
常用的方法包括时间序列分析、人工神经网络和回归分析等。
这些方法不需要对大气现象进行深入研究，但对历史数据的准确性和完整性要求较高。
除了风速预测，功率优化控制也是提高风力发电系统性能的关键。
风力发电机组在不同的风速条件下具有不同的功率-转速特性，通过调整叶片角度和转子转速，可以实现最大化功率输出和最小化损失。
而功率优化控制算法的设计则需要综合考虑风速预测、机械结构和发电机组等因素。
传统的功率优化控制方法主要是基于PID控制器或模糊控制器等经典控制理论，这些方法在一定程度上能够提高风力发电机组的性能，但仍存在局限性。
近年来，人工智能算法如遗传算法、粒子群优化算法和模糊推理等被应用到功率优化控制中，并取得了良好的效果。
人工智能算法能够通过对大量数据进行训练和学习，自动寻找最优解，实现对风力发电系统的智能优化控制。
风力发电系统中的风速预测与功率优化控制的研究旨在提高风电发电的可靠性、稳定性和经济效益。
准确的风速预测可以帮助预测发电量，合理安排发电计划和稳定电网负荷。
功率优化控制则能够最大化风力机组的发电效率，延长设备的使用寿命。
风电场功率预测系统的实时调度与优化策略
风电场功率预测系统的实时调度与优化策略随着能源需求的增长和环保意识的提高，可再生能源的利用逐渐成为解决能源需求的重要途径。
其中，风能作为一种清洁且可再生的能源，得到了广泛的关注和应用。
然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风力发电场在实际运行过程中存在着一定的挑战。
为了更好地协调风电场的运行和电网的需求，实时调度与优化策略成为了风电场功率预测系统中的关键问题。
一、风电场功率预测系统的概述风电场功率预测系统是基于对风速数据的分析和模型建立，预测未来一段时间内风电场的发电功率，从而实现对风电场的实时调度与优化。
预测的准确性对于实时调度和优化决策具有重要意义。
一般来说，风电功率预测可以通过以下几方面的因素来进行分析和建模：1. 风速数据分析：通过对历史风速数据的统计和分析，可以得到风速的概率分布及其变化规律。
这对于选择适当的风速模型和算法有着重要的指导作用。
2. 外部环境因素：风速的变化除了与内部因素有关外，还受到一系列外部环境因素的影响，例如气象因素、地理位置、季节变化等。
考虑这些因素，可以提高预测模型的准确度。
3. 风电机组特性：不同风电机组有着不同的工作特性和性能指标，例如启动风速、切入风速等。
这些特性对于发电功率的预测具有一定的影响，需要在模型中予以考虑。
二、实时调度策略实时调度在风电场的运行过程中起着至关重要的作用。
通过实时收集和分析风速数据，可以及时调整风电机组的工作状态，以实现最优的发电功率输出。
下面介绍几种常用的实时调度策略：1. 基于强化学习的调度策略：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为的方法。
在风电场中，可以通过建立动态规划模型，将风电场的状态和功率输出作为状态和动作空间，通过强化学习算法，不断迭代优化发电功率输出。
2. 模糊控制调度策略：模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法。
在风电场中，通过建立模糊规则库，将风速、风电机组状态等作为输入，发电功率作为输出，通过模糊推理来实现对发电功率的调度。
风电场功率预测系统的自适应参数调整与优化策略
风电场功率预测系统的自适应参数调整与优化策略风电场功率预测是提高风电场运营效益和电网调度能力的重要手段之一。
准确预测风电场的功率输出可以为电力系统的运行与管理提供可靠的依据，同时通过对预测误差进行分析和优化，可以改进预测模型的准确性和可靠性。
本文将探讨风电场功率预测系统的自适应参数调整与优化策略。
1. 引言风能是一种清洁、可再生的能源，被广泛应用于电力系统中。
然而，风能资源的不稳定性和不可控性使得风电场的功率输出存在一定的波动性，这给电力系统运行和调度带来了一定的挑战。
因此，准确预测风电场的功率输出对于平稳运行电力系统至关重要。
2. 风电场功率预测系统风电场功率预测系统是基于历史风速、风向、温度等气象数据进行风电场功率输出的预测。
其主要包括数据采集、模型建立和预测结果输出三个步骤。
其中，模型建立是预测系统的核心，常用的模型包括传统统计模型、人工智能模型等。
3. 自适应参数调整自适应参数调整是改进风电场功率预测系统准确性的重要手段之一。
传统的预测模型通常固定某些参数，这样无法适应风电场动态变化的特性。
因此，通过对模型参数进行自适应调整，可以提高预测模型的适应性和准确性。
3.1 模型参数的选择自适应参数调整首先需要选择适合的参数。
一般来说，风电场功率预测模型的参数包括历史数据的时间窗口大小、数据采样间隔、特征提取方法等。
这些参数的选择需要综合考虑数据的特点、模型的复杂度和计算效率等因素。
3.2 参数调整方法参数调整的方法多种多样，常见的包括遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。
这些方法可以通过迭代搜索的方式寻找最佳参数组合，以优化预测模型的准确性和稳定性。
4. 优化策略除了自适应参数调整之外，还可以通过其他优化策略来提高风电场功率预测系统的性能。
4.1 数据预处理数据预处理是预测系统中重要的环节，可以通过去除异常值、平滑数据、填补缺失值等方式，提高数据质量和预测模型的准确性。
4.2 特征选择特征选择是从众多预测特征中选择出对预测目标最有影响力的特征。
电力市场中的风电功率预测与优化研究
电力市场中的风电功率预测与优化研究随着全球能源需求的不断增长和对可再生能源的重视，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式受到了广泛的关注和应用。
然而，由于风力发电受到风速等自然因素的影响，其功率输出存在一定的不确定性，这给电力市场运营和能源调度带来了一定的挑战。
因此，风电功率预测和优化成为了电力市场中的重要研究课题。
一、风电功率预测风电功率预测有助于预测电网中风力发电的实际功率输出，提高对风力发电厂的调度和计划能力。
常用的方法有物理模型方法、统计学方法和机器学习方法。
1.物理模型方法物理模型方法基于风力发电机组的物理特性建立数学模型，通过考虑风速、风向、地形等因素，预测风电的实际输出功率。
此方法的优点是能够考虑到风力发电机组的具体特性，精度较高。
然而，该方法需要较多的气象和风场数据，对数据的要求较高，且计算复杂度较大。
2.统计学方法统计学方法基于历史的气象和风力发电机组数据，利用统计学原理进行预测。
常用的统计学方法有回归分析、时间序列分析和灰度预测等。
这些方法在数据充足的情况下具有较好的预测精度，且计算速度较快。
然而，对于缺乏充足历史数据的新建风电场，预测结果可能不准确。
3.机器学习方法机器学习方法利用大量的历史数据，通过学习并建立预测模型，对未来的风电功率进行预测。
常见的机器学习方法有人工神经网络、支持向量机和随机森林等。
这些方法能够自动提取风电功率与气象因素之间的复杂非线性关系，能够充分利用大量数据进行模型训练，预测精度相对较高。
二、风电功率优化风电功率优化旨在通过合理调整风力发电机组的运行策略，最大化利用风能资源，提高风电场的经济性和可靠性。
1.风电场布局优化风电场布局优化是指在风电场设计初期，通过合理选择和布置风力发电机组的位置，以最大程度地捕捉到风能资源，并最大化风电场的总发电量。
优化方法可以基于多种因素，如风速分布、地形条件、电网规模等。
2.风电机组运行策略优化风电机组运行策略优化旨在通过合理调整风力发电机组的运行参数和控制策略，使得风电机组在不稳定的风速条件下实现最佳的功率输出。
风电系统中功率曲线优化与预测研究
风电系统中功率曲线优化与预测研究随着环境污染问题的日益严重，新能源的开发和利用已成为人类社会的共同关注点之一。
风能作为一种清洁、可再生的能源形式，具有巨大的潜力。
然而，由于风能的不稳定性和波动性，风电系统的功率曲线优化与预测成为了研究的重点。
本文将探讨风电系统中功率曲线优化与预测的研究现状、方法及其应用前景。
首先，我们需要了解什么是风电系统的功率曲线。
风电系统的功率曲线是指风机从无风运行到额定风速运行时，风机输出功率与风速之间的关系曲线。
该曲线通常呈现出“S”型的形状，即在低风速下风机输出功率较低，随着风速的增加，输出功率逐渐增加，但当风速达到一定阈值时，输出功率趋于稳定。
功率曲线的优化与预测可以帮助风电系统更有效地利用风能，提高发电效率，减少能源浪费。
在功率曲线优化方面的研究中，目前广泛采用的方法是基于最大功率点跟踪（MPPT）算法。
该算法通过不断调整风机的工作状态，使得风机能在各种风速下都能输出最大功率。
常用的MPPT算法有修正阻尼比法、扰动观测法和模型预测控制法等。
这些算法通过对风机进行实时监测和控制，使得风电系统能够在不同风速下实现最佳性能。
此外，功率曲线的预测也是风电系统重要的研究方向。
风电系统的功率曲线预测可以帮助预测风速和风向，从而提前调整风机的工作状态，以适应不同的气象条件。
常用的功率曲线预测方法有时间序列分析法、神经网络法和回归模型法等。
这些方法通过对历史气象数据和功率输出数据的分析，建立数学模型，预测未来一段时间内的功率曲线。
这样，风电系统可以提前做出相应的调整，提高发电效率，减少能源损失。
风电系统中功率曲线优化与预测的研究具有广阔的应用前景。
首先，对于风电场的运营和维护管理来说，功率曲线优化与预测可以有效降低风电系统的运行成本。
通过实时跟踪功率曲线，并根据预测结果合理调整风机的工作状态，可以降低维护成本和停机时间，提高系统可靠性和可用性。
其次，功率曲线优化与预测对电网的稳定性和安全性也起到重要作用。
风力发电系统中的功率预测与优化策略研究
风力发电系统中的功率预测与优化策略研究引言：随着气候变化和对可再生能源的需求增加，风力发电系统在世界范围内得到了广泛的应用。
然而，风速的不确定性以及风电机组的变化工况使得风力发电系统的功率预测和优化成为一个具有挑战性的问题。
因此，对风力发电系统进行功率预测和优化策略的研究变得尤为重要。
一、风力发电系统功率预测1.1风速预测方法风力发电系统的功率输出与风速之间存在着紧密的关联性，因此准确地预测风速是功率预测的关键。
目前常用的风速预测方法包括物理建模方法、统计学方法和机器学习方法。
物理建模方法利用气象学和流体力学原理，模拟大气环境中风的变化，但由于模型复杂性和计算量大，应用范围受到限制。
统计学方法通过分析历史风速数据的统计特性进行预测，如时间序列分析和回归分析。
机器学习方法基于大量的历史风速数据，通过训练模型来预测未来的风速。
1.2功率曲线建模风力发电机组的功率输出通常与风速呈非线性关系，因此建立准确的功率曲线模型对功率预测至关重要。
传统的方法是利用经验公式拟合功率曲线，但误差较大。
近年来，基于机器学习的方法，在海量数据的基础上，使用神经网络、支持向量机等算法来建模功率曲线，取得了较好的预测效果。
二、风力发电系统功率优化策略2.1风机控制策略风机控制策略是实现风力发电系统功率优化的关键措施之一。
控制策略的目标是在保证风机的安全运行的前提下，最大限度地提高功率输出。
现有的控制策略包括变桨角控制、电磁转矩控制和最大功率点跟踪等方法。
变桨角控制通过调整叶片的角度来调节转矩和转速，以达到适应不同风速和工况的要求。
电磁转矩控制利用变磁阻力或变齿轮传动，通过调节转矩和转速来实现功率的最大化。
最大功率点跟踪方法通过连续监测风机的工作状态和环境条件，实时调整转矩和转速，以使风机运行在最大功率点上。
2.2风电场布局优化风电场布局优化是实现风力发电系统功率优化的另一重要策略。
通过优化风电机组的布局，可以最大限度地降低风电机组之间的相互遮挡和辐射阻塞，提高整个风电场的发电效率。
《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。
风电场功率预测系统的建模与优化
风电场功率预测系统的建模与优化随着能源需求的增加和环境保护意识的提高，风能逐渐成为一种受到关注的可再生能源。
风电场的功率预测对于电力系统的运行和规划非常重要。
它可以帮助电力公司合理调度风电场的发电计划，提高发电效率并降低成本。
本文将探讨风电场功率预测系统的建模与优化。
在建模过程中，我们需要收集与预测功率变量相关的数据。
这些数据包括风速、风向、温度、湿度等气象数据，以及风电场历史发电功率数据等。
我们可以利用收集到的数据建立数学模型，来描述风电场发电功率与各种变量之间的关系。
在实际建模过程中，常用的方法有基于统计的方法和基于机器学习的方法。
基于统计的方法包括回归分析、时间序列分析等，它们通过分析数据间的相关性来建立预测模型。
基于机器学习的方法则更加注重模型的拟合能力和适应性，常用的方法包括支持向量回归、随机森林回归等。
这些方法可以根据给定的输入变量来预测未来的风电场功率。
在进行模型优化时，我们首先需要评估模型的性能。
常用的性能评估指标包括均方根误差（RMSE）、均方误差（MSE）等。
通过对比不同模型的预测误差，我们可以选择最适合的模型。
为了提高模型的准确性和鲁棒性，我们可以采用以下优化策略：1. 特征选择：通过分析不同特征对功率预测的影响程度，选择最相关的特征用于建模。
这样可以减少模型复杂度，提高预测精度。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗和处理，包括去除异常值、填补缺失值、归一化等。
这些预处理步骤可以提高数据的质量，减少模型的误差。
3. 参数调优：对于机器学习模型，我们可以通过调整模型的超参数来提高预测性能。
常用的调优方法包括网格搜索、随机搜索等。
通过寻找最佳的参数组合，我们可以提高模型的泛化能力。
4. 模型集成：通过将多个模型的预测结果进行组合，可以进一步提高预测的准确性。
常用的模型集成方法包括平均法、加权法等。
这些方法可以减小单个模型的偏差，增加整体的稳定性。
在实际应用中，我们还需要考虑风电场功率预测系统的实时性和可靠性。
风电场功率预测系统的故障诊断与优化策略
风电场功率预测系统的故障诊断与优化策略近年来，以可再生能源为主的电力行业得到了广泛的发展与推广，其中风能发电成为其中的重要组成部分。
然而，由于风力的不稳定性，风电场的功率预测成为了一个关键的问题。
同时，由于复杂的环境和设备条件，风电场的故障诊断和优化策略也变得至关重要。
本文将研究风电场功率预测系统中的故障诊断与优化策略，探讨相关技术和方法。
一、风电场功率预测系统的故障诊断风电场的运行中常常会遇到各种故障，如机舱温度异常、电网故障、传感器故障等。
故障的及时诊断能够避免发展成更严重的问题，保障风电场的稳定运行。
以下是一些常见的风电场故障诊断方法：1. 数据分析方法通过对风电场运行数据的分析，可以及时发现潜在的故障。
例如，对风速、机舱温度、发电功率等参数进行实时监测和分析，发现异常情况即可判断可能存在故障。
2. 模型预测方法利用数学模型和机器学习算法，对风电场的故障进行预测和诊断。
例如，可以建立风力与发电功率之间的预测模型，通过对比实际输出和模型预测值的差异，判断故障的发生。
3. 专家系统方法基于专家经验和规则，建立专家系统来判断风电场的故障。
例如，可以通过采集专家意见与知识，并将其转化为计算机可处理的规则，通过规则匹配的方式进行故障诊断。
二、风电场功率预测系统的优化策略除了故障诊断外，风电场的功率预测系统还可以通过一系列优化策略来提高其性能和效率。
以下是一些常见的优化策略：1. 改进预测模型针对风电场的特点和数据特征，改进预测模型，提高预测准确度。
例如，可以考虑引入更多的数据特征，如风向、气温等，以及采用更合适的算法模型，如神经网络、支持向量机等。
2. 算法参数优化对于预测模型中的算法参数，进行优化和调整，以提高预测效果。
例如，可以利用遗传算法、粒子群优化等方法，寻找最优的参数组合，使得预测误差最小化。
3. 增加监测点和传感器通过增加风电场的监测点和传感器，提高数据采集的精度和覆盖范围，进而提高预测系统的准确性。
风力发电系统中的风速预测与功率优化研究
风力发电系统中的风速预测与功率优化研究引言：风力发电作为一种清洁、可再生的能源，具有巨大的潜力和发展前景。
然而，由于风力资源的不稳定性和不可预测性，如何准确预测风速、优化风力发电系统的功率成为研究的核心问题之一。
本文将从风速预测和功率优化两个方面，探讨风力发电系统中的相关研究内容。
一、风速预测研究1. 风速预测方法的分类：风速预测方法可以分为物理模型和统计模型两种。
物理模型基于风场的动力学原理，通过数值计算方法预测风速，如CFD（Computational Fluid Dynamics）方法。
统计模型则利用历史风速数据或实测数据构建预测模型，如ARIMA（Autoregressive Integrated Moving Average）模型和SARIMA（Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average）模型。
2. 风速预测方法的优缺点：物理模型可以较为准确地描述风场的物理过程，但由于计算复杂度较高，适用性和实时性较差。
统计模型具有运算速度快、适用性广的优点，但对于非稳态或非线性风速序列预测效果较差。
3. 基于机器学习的风速预测方法：随着人工智能和机器学习的快速发展，越来越多的研究开始探索基于机器学习算法的风速预测方法。
常用的机器学习算法包括神经网络、支持向量机（SVM）和随机森林等，这些方法通过学习历史数据的模式，预测未来的风速。
4. 多源数据融合的风速预测方法：除了利用历史风速数据进行预测，还可以考虑融合其他数据源的信息，如气象数据、地理信息等。
通过结合多种信息源，可以提高风速预测的准确性和可靠性。
二、功率优化研究1. 基础功率优化策略：基础功率优化策略主要通过调整风力发电机的叶片角度、发电机转速等参数，使得风力发电机在不同风速条件下能够实现最大功率输出。
2. 基于遗传算法的功率优化策略：遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，在风力发电系统中的功率优化中得到了广泛应用。
电力系统中的风电功率预测与优化
电力系统中的风电功率预测与优化随着全球对可再生能源的需求日益增加，风能作为一种清洁能源逐渐成为人们关注的焦点。
然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电的功率波动较大，给电力系统的运营和调度带来了一定的挑战。
因此，对风电功率进行准确预测和优化管理成为了风电行业的关键问题之一。
一、风电功率预测的重要性风电功率预测是指通过分析历史风电功率数据、气象数据和其他相关数据，利用统计学和数学模型等方法，预测未来一段时间内的风电功率变化。
风电功率预测的准确性直接影响电力系统的运行和调度决策，对于实现电力系统的稳定供电、降低电力系统运行成本具有重要意义。
首先，风电功率预测有助于电力系统的规划和调度。
根据风电功率预测结果，电力系统可以合理安排电力资源，调整发电机组的出力，从而实现电力系统的平衡运行。
同时，风电功率预测还可以指导电力系统的多能源调度，提高可再生能源的利用率，减少对传统能源的依赖。
其次，风电功率预测对于电力市场的运营和交易也具有重要影响。
准确的风电功率预测可以帮助电力市场制定合理的调度策略，降低负荷平衡带来的运行成本，减少电力交易的风险。
最后，风电功率预测在电力系统的可靠性和安全性方面也起着关键作用。
准确的风电功率预测可以帮助电力系统预测和应对风电波动带来的潮流变化和电压问题，提高电力系统的稳定性和可靠性。
二、风电功率预测方法目前，风电功率预测主要采用的方法包括统计学方法、机器学习方法和物理模型方法。
统计学方法是根据历史风电功率数据和气象数据的统计规律，对未来风电功率进行预测。
常用的统计学方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法等。
这些方法简单易行，不需要过多的计算和数据，但在复杂的环境下预测效果较差。
机器学习方法是通过对大量的历史风电功率数据进行学习，建立预测模型。
典型的机器学习方法包括人工神经网络、支持向量机和随机森林等。
这些方法具有较高的预测精度，可以应对复杂的风电功率波动情况，但需要大量的数据和计算资源。
风电场中的功率预测模型研究与优化策略
风电场中的功率预测模型研究与优化策略近年来，随着对可再生能源的需求越来越大，风电发电作为一种清洁、可再生的能源形式，受到了广泛关注。
然而，风力发电系统的波动性使得其产生的电力不够稳定，这给电网的稳定性和可靠性带来了一定的挑战。
针对这一问题，研究风电场中的功率预测模型和优化策略变得至关重要。
首先，风电场中的功率预测模型是通过分析和利用大量的气象数据、历史功率数据以及风机状态参数来进行建模的。
根据历史气象和功率数据，我们可以利用回归分析、时间序列分析等方法，构建出适用于风电场的功率预测模型。
例如，可以使用多元线性回归模型来建模，其中自变量包括风速、风向、温度等因素，因变量为风电场的输出功率。
此外，还可以借助机器学习算法如支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等，来构建更为准确的预测模型。
其次，针对风电场中功率预测模型的优化策略，可以从多个方面入手。
首先，可以优化模型的输入数据质量。
对于风速和风向等气象数据，建议在风电场附近设置多个气象观测点，以获取更为准确的数据。
同时，还需要收集和监测风机状态参数，如转速、功率输出等，以提高模型的准确性。
其次，可以通过优化模型的算法和参数来提高预测精度。
例如，可以使用遗传算法或粒子群算法等优化方法，选择最佳的模型参数。
此外，还可以引入集成学习方法，如随机森林、Adaboost等，将多个预测模型组合起来，提高整体的预测精度。
除了以上的优化策略，还可以考虑一些实时调度策略，以应对风电场发电功率的波动。
例如，可以结合天气预报和功率预测模型的结果，制定灵活的风电场出力计划。
在预测负荷较高的时段，可以根据预测结果提前启动备用发电机组，以应对功率波动的风险；而在预测负荷较低的时段，可以适当调整风电机组的出力，充分利用风电资源。
此外，还可以考虑建立风电场与电网的协调调度机制，通过灵活调度不同类型的发电机组，保持电网的稳定。
另外，优化风电场中的功率预测模型还可以通过数据挖掘的方法来实现。
风电功率预测关键技术及应用综述
风电功率预测关键技术及应用综述随着可再生能源的快速发展，风能作为一种经济、环保的能源来源正得到越来越多的关注和应用。
而风电功率预测作为风能发电的重要环节，对于实现风电系统的高效运行、优化风能利用具有重要意义。
本文将综述风电功率预测的关键技术及其应用情况。
一、风电功率预测的意义风电功率预测是指通过分析风速、风向、风能密度等气象数据，预测未来风电场的发电功率。
准确的风电功率预测可以提前做好发电计划，优化发电调度，并为电力市场交易、能源管理等提供可靠的参考依据。
同时，风电功率预测还可以提高风电并网的可靠性和稳定性，减少对传统电源的依赖。
二、风电功率预测的关键技术1. 数据采集与处理技术风电功率预测的第一步是采集和处理气象数据。
传统的气象测量设备如风速仪、风向仪等可以用于采集风速和风向数据，而风能密度需要通过多个气象参数进行计算。
同时，为了提高数据的准确性和可靠性，还可以利用卫星遥感技术和气象雷达等现代化手段进行数据采集。
处理方面，常用的方法包括数据清洗、数据归一化、特征提取等。
2. 模型建立与算法选择模型建立是风电功率预测的核心环节之一。
常用的预测模型包括统计模型、基于物理的模型和机器学习模型。
统计模型如时间序列分析、自回归移动平均模型等，基于物理的模型如功率曲线模型、物理规律模型等，机器学习模型如人工神经网络、支持向量机等。
选择合适的算法需要考虑数据的特点、模型的可解释性和复杂度等因素。
3. 模型训练与优化技术模型训练是模型建立的重要环节。
通过利用历史数据进行训练，可以学习到风电功率与气象因素之间的关系。
常用的优化方法包括遗传算法、粒子群优化算法等，通过调整模型参数来提高预测精度。
同时，还可以利用交叉验证、自适应学习率等技术来改进模型训练的效果。
4. 特征选择与预测模型集成技术风电功率预测中，选择合适的特征对预测结果的准确性有着重要影响。
常用的特征选择方法包括相关性分析、主成分分析等，通过选择与预测目标相关性高的特征来提高预测精度。
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风功率预测系统的应用与优化的讨论作者：王文刚刘建鹏（等）来源：《科技创新与应用》2013年第14期摘要：风电场风功率预测系统是风电安全、优质并网运行的关键技术手段，也是实现风电场监控及信息化管理的重要基础。
同时，采用风功率预测系统，能够有效提高电网调峰能力，增强电网的风电接纳能力，改善电力系统运行的安全性与经济性。
文章介绍了即墨华能风电场使用的NSF3100风功率预测系统的体系结构、主要功能，并结合并网风电场给预测系统带来的精度问题展开了讨论。
通过实时风场功率数据采集、对比、分析，实现对风场的功率预测和控制，确保电网安全稳定可靠运行。
关键词：风电场；风功率预测系统；应用；预测准确率ABSTRACT：Wind power forecasting system is the key technical means of wind power security and high-quality operation， but also an important foundation for wind power monitoring and information management. And the wind power forecasting system is the most effective means to improve the power grid peaking capacity， enhance the grid for accepting wind power， perfect security and economy of the power system. This paper introduces the wind power forecasting system NSF3100 in Huaneng Jimo wind farm， including system architecture， main functions， and makes discussions on its improvement. This paper expounds the power prediction function of Huaneng Jimo wind power forecasting system carries out the power controlling for wind farm and keep grid a safe and stable operation through collection， comparison， analysis of the wind power data.KEY WORDS：Wind power； forecasting system； application； predicting accuracy引言华能即墨风电场坐落于山东青岛即墨市境内，10米高度年平均风速5.7米/秒，风功率密度为216.88瓦/平方米，现一期49.5MW已于2011年12月22日并网发电。
作为山东省第一家正式投入风功率系统风力发电企业，华能即墨风电场采用的是国电南瑞NSF3100风电功率预测系统。
NSF3100风功率预测系统具有短期预测及超短期预测功能。
超短期预测能够预测风电场未来0-4小时的输出功率，时间分辨率为15分钟一次；短期预测能够预测风场未来0-72小时的输出功率[1]，时间分辨率也为15分钟一次。
预测系统分为实时数据监测、功率预测、软件平台展示三个部分。
利用风功率预测系统，电网调度运行人员能够比较准确地预测出风电场的输出功率，提高风电接纳水平。
本文介绍了NSF3100风功率预测系统的组织框架和功能，阐述了系统的应用情况与优化，并对系统的改进进行了讨论。
1 系统简介风电场功率预测系统是以风电场的历史数据、实时风速、地形地貌、数据天气预报、风机组实时运行状态等数据建立风电场输出功率预测模型，以风速、功率、数值天气预报等数据作为模型的输入，结合风电场机组设备运行工况，预测未来的有功功率。
NSF3100风功率预测系统采用精细化数值天气预报释用技术和数理统计方法[2]，一方面根据历史数值天气预报的数据预测下一时段天气情况，通过物理程序计算出风电场的功率输出。
另一方面即根据历史数值天气预报的数据、当地测风塔在线实测天气预报数据相结合，并对历史数据统计整理，找出一定的变化规律[3]。
同时测风塔在线采集天气预报数据应考虑到风机地理位置差异造成的数值天气预报粗糙程度不同，最后将两者历史数据整理分析，进行风力预测建模，然后选取一种预测效果较好的风力预测模型，通过风力预测模型和功率预测模型进行计算得出全场的预测功率。
NSF3100风功率预测系统能够将实时预测有功功率情况进行页面浏览展示，便于运行人员通过预测功率和风速情况，正确、合理安排工作计划，同时也可有效的将功率预测变化情况作为参考，以便于天气变化时为运维人员做好突发事件处理措施提供参考依据。
2 系统典型配置NSF3100风功率预测系统的主要设备包括功率预测服务器、数据采集服务器、WEB服务器、网络交换机、网络安全反向物理隔离、测风塔、NWP数值天气预报下载工作站[4]，辅助设备包括调度数据网设备（路由器、交换机）、二次系统安全防护（纵向加密认证装置、硬件防火墙），以及其它互联线路。
功率预测网络拓扑如图1所示。
数据采集服务器：通过运行数据采集软件，与风电场侧风电综合通信管理终端通信采集风机、测风塔、风电场功率、数值天气预报。
数据库服务器：用于数据统计分析和存储，保证数据可靠存储。
WEB服务器：主要功能是提供网上信息浏览服务，页面图行显示，将风机数据、天气预报数据、测风塔数据转发至功率预测服务器。
功率预测服务器：运行风电功率预测模块，根据建立的预测模型，基于采集的数值天气预报，采用物理和统计相结合的预测方法，并结合目前风电场风机的实时运行工况对单台风机及整个风电场的出力情况进行短期预测和超短期预测。
NWP数值天气预报下载工作站：负责从气象局获得数值天气预报，为保证网络安全在网络边界处配置反向物理隔离设备。
测风塔：测风塔测量数据（实时气象数据）是用来进行超短期功率预测的，通过GPRS或者光纤采集测风塔的实时气象数据。
3 风功率预测操作流程风功率预测系统由数据采集服务器采集测风塔数据，通过串口线传给综合通信管理终端，通过冗余配置的两套调度数据网（路由器、交换机、纵向加密认证装置），由通信线路（PDN 普通超五类双绞网线、SDH 2M光缆）冗余配置传输经地调传向电网主站。
风功率预测系统数据由数据采集服务器采集测风塔数据、天气预报数据经过反向隔离装置，传给功率预测数据库服务器，结合综合通信管理终端将采集的风机运行实时功率数据、天气预报数据、测风塔数据送至功率预测数据库服务器进行数据处理、数据存储、计算、分析、验证等处理，将风场功率预侧结果直接经过两套冗余配置调度数据网（路由器、交换机、纵向加密认证装置），由通信线路（PDN普通超五类双绞网线、SDH 2M光缆）冗余配置，传输经过地调传向电网主站。
4 超短期预测示例4.1 超短期预测数据上传超短期预测数据自上报时刻起未来15分钟至4小时的预测预报，时间分辨率为15分钟。
即墨华能风场2012年09月12日00：15：00-24：00：00超短期预测功率数据中，仅列出0-4小时之间数据为例，进行预测数据与实测数据对比。
表1 超短期预测预报数据Tab.1 ultra short time forecasting data通过观察表中数据，不难发现，预测数据和实测数据在一定程度上还存在着明显的误差，例如：1：45：00数据，实测风速4.28m/s，预测风速3.79m/s，实测功率1.583MW，而预测功率5.214MW，预测风速与预测功率出现反相关情形，这说明整个风功率预测系统不仅在数据采集环节的可靠性有待商榷，而且在后台终端的数据处理上也存在不容忽视的问题，这也提示我们今后在设备选型上要多方比较，选择最优方案。
将以上表中所列数据以折线图形式呈现出来，更加形象直观得表现出预测功率与实测功率相符程度：图2 超短期预测预报数据曲线Fig.2 Super short time forecasting data curve4.2 超短期功率预测准确率按照要求风电场功率预测预报提供日预测曲线误差不超过25%；实时预测误差不超过15%。
全天预测方根误差应小于20%[5]。
风电场功率预测准确率可以由下面公式计算：（1）式中，PiP为第i时刻的风电功率预测值；Pia为第i时刻的风电功率实际值；Pt为该风电场的可用容量；r为该风电场预测曲线准确率；N为总时段数。
月（年）风电预测计划准确率为日预测计划准确率的算术平均值。
以即墨华能风场一期工程2012年09月12日00：15：00-24：00：00时段为例，将实时预测预报数据按公式（1）平均后作为每15分钟预测准确率。
做如上述公式运算得出预测准确率结果r=91.6%。
4.3 超短期功率预测曲线界面展示NSF3100风功率预测系统的后台界面能显示风场所在区域未来一段时间的风速、风向、气温、气压、湿度和风机发电功率。
通过选择界面上的控件和菜单，即墨华能风场2012年09月12日全天超短期预测风速-功率对比曲线。
如图3所示：4.4 短期预测示例短期预测数据每天仅预测一次，预测次日零时起未来72小时的有功功率，时间分辨率为15分钟。
同样，调阅即墨华能风场2012年09月12日00：00-24：00：00区间，查阅00：15-04：45短期预测数据分析，将实测数据与短期预测数据再次比较，仍然存在较大差异。
表2 短期预测预报数据Tab.2 short time forecasting data4.5 功率预测精度的讨论以9月份为例，根据公式（1）计算得出每日的预测准确率r，然后取算术平均值最终计算得出该月预测准确率结果R=79.22%。
可以看出与国家标准要求达到的准确率存在一定差距。
针对上述公式（1）在计算过程中求取准确率存在如下问题。
（1）测风塔数据采集方式影响较大，目前即墨华能风场采用GPRS无线传输模式，在数据采集过程中，受设备质量问题，时常实测数据丢失，在功率预测服务器运算过程中数据将无法进行有效的统计计算。
（2）丘陵地段风机高度不同，风速分配密度不一，考虑适当增加阶段性实测数据，分区建立多个模型[6]。
（3）风功率系统的稳定性也有待提高，有时存在数据丢失、页面无法显示等问题。
针对以上问题，结合即墨华能风场运行经验提出如下建议：（1）将测风塔预测数据及实时数据传输方式由GPRS无线传输改为光纤传输，增强数据传输的可靠性。