1、预测曲线并不完全相符，这种不相符主要表现为实测值可能大于小于或者滞后于预测值，造成这种现象的主要原因及误差分布特性可以归纳为如下几点风电功率预测模型。不同的预测模型会因为输入因子的不同采用的计算方法不完善和要求的精确度不同等原因而造成不同程度的误差。风电场地理环境。根据空气动力系统理想模型，风功率为式中，为风能为风力机的风能利用系数，与风力机的叶尖速比和桨距角有关为空气的质量为空气流动的速度为与空气流动方向垂直的气流穿过的截面积为空气的密度，。可见风能转换成风电机组功率，不仅与风速的大小有关，还与风向温度空气密度地理位置等有关。当风速处于切入风速和额定风速之间，风电机组实际出力值并不是表现出确定的风速功率的函数关系，而是表现为定的分散性。风电功率预测时间尺度。预测误差般随着预测时间。

2、景随着世界经济的快速发展和现代文明社会中人们对环保意识的不断增强，能源缺乏和坏境污染的问题表现越来越突出，例如世界很多国家之间爆发的能源战争，还有我国近年来雾霾天气的不断增加，使得开发新能源已经不简单的只是种经济行为，更变成为人类的种社会责任。传统的煤炭天然气和石油等不可再生能源，方面在对生态环境造成极大污染的同时，另方面也在日益枯竭，所以寻找清洁成本低和可持续利用的新能源已是世界各国越来越重视的课题。风能作为种利用历史悠久资源丰富分布广和清洁无污染等特性的可再生能源已在很多国得到快速发展，据世界气象组织估计，全球风能约为拍千瓦，可利用的风能约为亿千瓦，较全球可开发利用的水能总和还要多倍，是目前除水电之外开发利用技术相对成熟具有规模化和商业化发展的可再生能源。新增装机容量累计装机容量图全球。

3、单预测值包含更多的信息，有利于运行人员更好的认识未来变化可能存在的不确定性和有助于决策者在电网规划风险分析可靠性评估等方面更好地把握数据的变化情况。按预测区域范围分类按照预报对象范围的不同可分为对单台风机整个风电场和较大区域风电场联合的风电功率预报，其中区域预测可以降低局部不利因素的影响力，提高预测精度，对电网整体调度有利。但要获取单个风电场功率，操作过程比较繁琐。目前内蒙古电网已采用区域风电功率预测系统，实现了单个风电场特定区域风电场群及全网风电的短期功率和超短期功率预测。但随着预测对象范围的不同，风电功率变化也具有不同的特性，所以在对其进行功率预测时应采取不同的建模方法。华北电力大学硕士学位论文风电功率预测误差分析目前风电功率预测技术依然不能完全消除预测误差的存在，风电机组实际出力曲线。

4、间尺度分类按照预测结果分类按预测区域范围分类风电功率预测误差分析风电功率预测误差考核指标启示和建议第章基于贝塔分布的风电功率波动区间估计引言风电功率预测误差概率分布特性分析风电功率预测误差预测功率区间分段预测误差概率分布的偏态性贝塔分布非标准贝塔分布密度函数贝塔分布的优点模型优化模型参数优化置信区间的求取目录实例分析预测误差概率分布拟合和波动区间估计模型结果对比本章小结第章风电场发电计划上报策略辅助服务定义及分类辅助服务补偿机制国外辅助服务补偿机制国内辅助服务补偿机制风电并网与辅助服务备用辅助服务下风电场发电计划上报策略实例分析本章小结第章结论及展望参考文献攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果发表的学术论文参加的科研项目情况致谢错误!未定义书签。华北电力大学硕士学位论文第章绪论课题研究的背。

5、。日前预测是指对次日时至时的预测预报，实时预测是指自上报时刻起未来分钟至小时的预测预报，主要对当天的风电功率进行预报。数值天气预报风电场采集数据统计模型风电功率预测值华北电力大学硕士学位论文按照预测结果分类按照预测结果，风电功率预测可以分为点预测和区间预测。点预测是以确定性的风电功率预测值为目的的预测，给出个确切的预测数值，目前主要的预测研究也大都集中在风电功率的点预测。图为基于神经网络功率预测方法所得到的风电功率点预测，从图中可以看出由于目前风电功率预测技术，点预测依然存在着较大误差，且点预测结果无法估计预测结果可能出现的概率及波动范围。实测功率预测功率图风电预测功率和实测功率单且确定的风电功率点预测往往不能满足电网风险分析和制定决策的需求。波动区间预测给出预测功率的置信度和置信区间，比。

6、尺度的缩短而减小。预测功率值的大小。般风电功率预测相对误差会随着预测功率值的增大而增大，且分布越来越分散。风电功率预测误差考核指标风电功率常见的考核指标有，平均误差，平均绝对误差，平均相对误差，均方根误差，。式中为实测功率为预测功率。，该指标用来衡量预测结果的无偏性，计算公式如下华北电力大学硕士学位论文式中为样本量为风电场额定容量下同。但如果段时间内负误差和正误差同时存在，会因为正负抵消导致研究人员对预测误差做出错误判断，所以般不单独作为误差评价指标，而是配合其他误差评价指标起使用。，该指标用来评价预测误差的平均幅值。计算公式如下，该指标将绝对误差逐点与实际值相比进行规范化，其在电力系统负荷预测误差评价中应用很广。计算公式如下，指标用来衡量预测误差的分散程度。计算公式如。

7、年度风电安装容量及累计安装容量随着风电技术的飞速发展电力市场体系的日益完善和各国对新能源有利政策法规的制定和发布，风电自世纪年代就已年平均的速度增长，成为世界上增长率最快的能源。据世界风能协会统计，截止年底，全球华北电力大学硕士学位论文风电新增装机容量达到吉瓦，同比增长。全球风电累计装机并网容量达亿千瓦，相对年增加兆瓦，增幅为。图为全球年度风电安装容量及累计安装容量。国外发达国家风电发展呈现突飞猛进态势，欧洲风能协会于年提出至年风电规划目标为吉瓦。美国规划年风电装机容量达吉瓦。使得美国所需电能的均来自风能。我国拥有丰富的风能资源，距地高度的风能总储量约为亿千瓦，全国风能总储量仅次于美国和俄罗斯，近海和陆上可开发利用的风能储量分别约为亿千瓦和亿千瓦，。我国风电起步较晚，年我国才在山东荣成建立。

8、身具有的波动性间歇性和随机性，尤其在恶劣天气下，风电短时间出力的大幅度波动不但会导致互联系统的潮流发生改变，增加系统调峰和调频困难，同时也会反过来影响风电穿透功率极限。为保证电力系统电量平衡，维持电力系统的安全稳定和可靠运行，需要增加额外的备用电源，因而带来能源浪费和经济损失，影响风电行业自身的发展。精确的风电功率点预测是解决上述问题的好办法，即对每个预测时刻都给出个确定的预测数值。然而，目前确定性风电功率点预测依然存在误差，如果预测误差过大，不仅失去预测本身的价值，更会对电网或者风电场的运行产生干扰。相比之下，波动区间预测则包含更多的信息，能够较好的反映风电功率的波动特性，有利于决策者更好的认识未来变化可能存在的不确定性和面临的风险，因此有必要对风电功率预测误差分布规律进行研究和对未来风。

9、个示范风电场。但随着科学发展和政策支持，我国风电场装机容量不断扩大，至年间不含台湾我国风电并网容量均保持在以上的增长速度。近年来由于我国雾霾天气范围持续扩大，环境污降低，且在突发天气也会加大预测误差。图风电功率预测统计方法流程混合预测方法将多种预测方法进行集成和组合，使得预测模型兼有多种方法的优点，从而提高预报精度，此方法是目前风电功率预测技术的发展重要方向之。文献在多维嵌入理论基础上提出了风电组合预测模型，取得了比单体预测更好的效果。文献构建了基于样本熵和极端学习机的超短期风电功率组合预测模型，预测结果使得风电功率预测精度得到了进步提高。按照预测时间尺度分类风电预测时间尺度是指风电功率预测的时刻和所预测时刻之间的时间差。目前应用的风电功率预测按照预测时间主要可以分为两类日前预测和实时预测。

10、进而改华北电力大学硕士学位论文善预测系统输入数据，优化预测系统，提高预测精度。启示和建议风电预测方法各有优点，我国风电场分布情况较为复杂，应根据实际应用的具体需求所处地理位置的气候特征风电场历史数据等情况采用适当的预测方法建立预测模型对风电场的功率进行预测。参考国外先进预测技术，采用不同预测方法及模型进行组合和优化，以此提高风电功率预测精度。进步完善我国再生能源发电政策法规体系，明确风电场和电网各自承担的电网安全运行责任，同时借鉴国外电力市场运行模式，为我国能早日在电力市场体系下，使得风电场和电网通过双边合同协议日前市场和实时市场参与市场交易，并承担对应经济责任，以此促进我国风电行业的快速的发展。华北电力大学硕士学位论文第章基于贝塔分布的风电功率波动区间估计引言随着风电大规模的并网，风电本。

11、电功率波动区间进行预测。目前国内外对风电功率波动区间预测的相关研究大都基于风电功率预测误差服从正态分布，本文通过分析发现风电功率预测误差概率分布并非完全对称的正态分布，而成偏态分布，且风电功率预测误差频数分布随预测功率水平的变化而呈现不同的波动性，所以如果缺乏对预测误差频率分布的偏态性和随功率预测水平的变化而呈现不同波动性的考虑，则会对拟合结果的精度产生较大影响。基于此，本文在风电预测功率区间合理划分及对预测功率误差分布特性进行分析的基础上，利用参数优化后的非标准贝塔分布对功率预测误差频率分布进行拟合，进而对风电功率的波动区间进行了估计，以便于系统运行人员更好认识未来可能存在的不确定性，做出合理决策。最后以内蒙古风电场的历史数据为例对该优化模型的有效性进行了验证。风电功率预测误差概率分布特。

12、下我国根据国内风电发展情况，还制定了其他相关考核指标，具体如下准确率式中为预测计划曲线准确率为时段的实际平均功率为时段的预测平均功率为日考核总时段数为风电场开机容量。月年平均风电预测计划曲线准确率为日平均预测计划曲线准确率的算术平均值。合格率式中当时，当时，。月平均风电预测计划曲线准确率为日平均风电预测计划曲线准确率的算术平均值。上报率月年日历天数天数月年成功传输数据数据传输率月年风电功率预测除了上述几种误差评价指标外，文献还提出了套包含横向误差纵向误差极端误差与相关因子等在内的综合评价方法。文献在神经网络训练时引入了熵的概念，以熵来评估预测质量。这些丰富的评价指标有利于从各角度有效地获取误差所蕴含的信息，对预测结果做出较为全面的评价。

参考资料：

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[12]党政风脱贫攻坚展现出来的伟大精神PPT 编号18060（第20页，发表于2022-06-24）

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