书名：风电功率预测技术
书号：978-7-5239-0185-4
定价：38元
作者：阎洁,韩爽,王函,刘永前,周海
出版时间：2026-08-03
出版社：中国电力出版社
页码： 148    字数(千字)：192
开本：16开    版次：B1    印次：Y1

品牌介绍

中国电力出版社成立于 1951 年，作为中国成立最早的中央科技出版社之一，曾隶属于水利电力部、能源部、电力工业部、国家电力公司，现为国家电网公司所属的科技出版社，在电气技术专业出版领域享有极高的声誉。该社作为以图书出版为主体，音像、电子出版物、期刊、网络出版共同发展的大型出版企业，以强大的出版资源和高素质的专业队伍，致力于向读者提供包括电力工程、电气工程、建筑工程、电子技术、信息技术、外语、大中专教材、家教等学科门类齐全的权威出版物，也竭力为广大师生提供精品教材，是教育部和北京市教委规划教材的出版基地之一。

编辑推荐

本书为风电场运维系列丛书之一。

产品特色

本书系统详细的介绍了风电功率预测技术，兼顾了广度与深度，实用性强，提供全面知识体系的同时包含大量先进的技术路线与算法，既适合对风电功率预测技术感兴趣的初学者，又适合已经对风电功率预测技术有一定了解、想进一步深入的科研人员，可以帮助读者拓展思路和创新研究。本书语言清晰简洁，插图丰富，并在每一章节后面提供了易于理解的实例，可读性强。

作者介绍

阎洁，华北电力大学，主要从事风电场功率预测和运行控制，大数据与人工智能 的研究。

内容介绍

本书系统地介绍了风电功率预测技术，从理论框架到实际应用，全面覆盖风电功率预测过程。内容涵盖人工智能天气预报和多时间尺度（超短期、短期、中短期、中长期）风电功率/电量预测技术路线，并深入剖析预测不确定性来源，给出不确定性分析的主要技术路线。书中实例丰富，条理清晰，前瞻性地展望了风电功率预测的前沿技术。本书可作为高等学校新能源科学与工程、风能与动力工程、储能科学与工程专业相关课程的教材，也可供从事风能发电和储能技术研究、设计、制造、运行与管理的工程技术人员参考使用。
本书适用于本书可作为高等学校新能源科学与工程、风能与动力工程、储能科学与工程专业相关课程的教材，也可供从事风能发电和储能技术研究、设计、制造、运行与管理的工程技术人员参考使用。

前言

“双碳”目标下具有清洁性和可再生性的风能将被大规模开发利用,然而自然风所固有的随机性和波动性使风电出力具有很强的不确定性,严重影响了风电的开发利用进程,也为电力系统的安全稳定运行带来了极大挑战。准确、及时的风电功率预测结果能有效减少风电功率的不确定性,降低不利影响,为风电场运行维护、电力系统调度计划制订、风电参与电力市场决策等提供先验信息,是促进风电开发利用、提高风电并网稳定性的关键技术之一。 风电功率预测技术的研究可追溯至20世纪80年代,经历了从简单统计建模到当前智能算法驱动的过程。早期以持续法为代表的统计模型(如ARIMA、自回归外推)依赖历史数据线性外推,受限于气象要素的非平稳特性,预测精度不高;2000年后,浅层神经网络(如BPNN、Elman网络)通过非线性拟合提升映射精度,但受限于网络深度与训练样本量,难以捕捉复杂天气变化场景下的动态特征;2015年,伴随着深度学习的浪潮,风电功率预测技术得到了进一步发展。随着新型电力系统建设的不断推进,风电功率预测偏差对安全供电的威胁日益增强,对功率预测提出了更高的要求,不仅需要更高的预测精度,还需要更长的预见期、更高的时间分辨率和涵盖更多的预测对象。 本书聚焦高比例新能源电力系统对风电功率的预测需求,整理编写团队20年的工作成果,系统介绍了风电功率预测的理论、方法和技术,包括实时风况预测、人工智能天气预报、多时间尺度(超短期短期中期)风电功率/电量预测、预测不确定性分析,详细介绍了不同时间尺度下风电功率预测的主要技术路线,并给出了14个实例分析以增强理解。此外,还前瞻性地展望了自进化、数据安全共享、小样本、区域集成以及面向电力市场等前沿功率预测技术方向。 本书由华北电力大学阎洁、韩爽、王函、刘永前和中国电力科学研究院有限公司周海等著。其中,阎洁编写了第1章、第3章和第7章,王函编写了第2章和第5章,韩爽编写了第4章和第6章,刘永前和周海编写了第8章,葛畅、宋伟业、李玉浩、张紫雲、刘世华、韩雪、张佳薇、汪凯博、李宇佳、赵文静、彭佳树等参与了部分内容的编写和校核工作。全书由阎洁统稿。 本书在编写过程中参考了国内外大量文献,在此谨向相关文献的作者表示诚挚的感谢。 由于作者水平有限且相关技术发展迅速,书中难免有疏漏和不足之处,恳请广大读者不吝赐教。

目录

前言
第1 章概述 1
11 风电功率预测的意义 1
12 风电功率预测的基本概念 3
121 数值天气预报 4
122 人工智能天气预报 4
123 长期电量预测 4
124 中期功率预测 4
125 短期功率预测 4
126 超短期功率预测 4
127 概率预测 4
128 功率预测考核指标 4
13 风电功率预测的发展历程 6
14 风电功率预测的主要方法及分类 7
141 不同建模原理的功率预测技术 7
142 面向不同时间尺度的功率预测技术 9
143 面向不同空间尺度的功率预测技术 9
144 不同结果形式的功率预测技术 10
15 风电功率预测面临的挑战 12
第2 章实时风况预测 13
21 高时间分辨率下风况波动特性 13
211 时域波动性 13
212 频域波动性 15
22 实时风况预测主要技术路线 24
221 离线建模 24
222 在线建模 25
23 实时风况预测实例 28
231 基于多任务学习的分钟级风况联合预测 28
232 基于智能更新在线建模策略的分钟级风况预测 31
第3 章人工智能天气预报 40
31 数值天气预报概述 40
311 NWP 风速偏差 41
312 NWP 波动情况 42
313 NWP 空间相似度 43
32 数据驱动天气预报主要技术路线 44
321 天气预报统计降尺度 44
322 天气预报修正 47
323 人工智能天气预报 49
324 人工智能天气预报与数值天气预报的对比分析 51
33 人工智能天气预报实例 52
331 基于卷积神经网络的天气预报降尺度 52
332 基于深度信念网络的多源多点位天气预报修正 55
333 融合全球预报场与风速时序传递模式的人工智能天气预报 59
第4 章超短期风电功率预测 63
41 超短期风电功率预测考核标准 63
42 超短期风电功率预测主要技术路线 64
421 序列到序列 64
422 训练样本精细化选取 68
43 超短期风电功率预测实例 69
431 建模流程 69
432 算例分析 70
第5 章短期风电功率预测 72
51 短期风电功率预测考核标准 72
52 短期风电功率预测主要技术路线 73
521 物理方法 73
522 统计方法 76
53 短期风电功率预测实例 78
531 基于CFD 流场预计算的短期风电功率预测 78
532 考虑多源数值天气预报的短期风电功率预测 81
第6 章中期风电功率与电量预测 88
61 中期风电功率与电量预测考核标准 88
611 中短期功率预测 88
612 中长期发电量预测 89
62 中期风电功率与电量预测主要技术路线 90
621 中短期风电功率预测 90
622 中长期电量预测 92
63 中期风电功率与电量预测实例 94
631 基于时序外推的中短期风电功率预测 94
632 基于深度卷积神经网络的中短期风电功率预测 98
633 基于输入变量优化选择的中长期电量预测 101
第7 章风电功率预测不确定性分析 105
71 风电功率预测不确定性评价指标 105
72 风电功率预测不确定性来源 106
721 数据质量和代表性 106
722 气象预报不确定性 109
723 预测模型不确定性 110
73 风电功率预测不确定性分析主要技术路线 111
731 区间预测 111
732 分位数预测 111
733 场景预测 112
734 概率密度预测 113
74 风电功率预测不确定性分析实例 114
741 基于条件生成对抗网络的日前风电场景生成 114
742 基于改进深度混合密度网络的风电功率预测不确定性分析 117
743 基于分位数回归的风电功率预测不确定性分析 121
第8 章风电功率预测前沿技术 125
81 自进化风电功率预测技术 125
82 考虑数据隐私防护的风电功率预测技术 126
83 小样本风电功率预测技术 126
84 面向电力市场的风电功率预测技术 128
85 多能源功率集成式预测技术 129
参考文献 131