风电功率预测问题
风电功率预测研究
风电功率预测研究风电功率预测研究一、引言随着全球环境问题日益凸显，可再生能源逐渐成为替代传统能源的重要选择。
其中，风能被广泛认为是最具发展潜力的可再生能源之一。
然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电功率的预测成为了提高风电场运营效益和电力系统稳定性的关键问题。
本文将介绍风电功率预测的研究现状和挑战，并探讨了一些常用的风电功率预测方法。
二、风电功率预测的重要性风能具有可再生性和清洁性的特点，广泛应用于发电领域。
然而，由于风能的不确定性，风电场的电力输出往往波动较大，影响了系统的稳定性和电力市场的经济效益。
因此，准确预测风电功率成为优化风电场运营和电力系统调度的重要任务。
风电功率的预测可以帮助电力系统运营商优化资源分配和运行策略，减少对传统能源的依赖。
同时，可靠的风电功率预测可以帮助电力市场参与者制定更准确的电力交易计划，降低风电波动给市场造成的不确定性风险。
三、风电功率预测方法风电功率预测方法主要分为数学模型方法和统计模型方法。
数学模型方法基于风力发电机的物理特性和风速、风向等气象数据，采用数学建模的方式进行预测。
统计模型方法则通过对风电场历史数据的统计分析，利用统计学方法构建预测模型。
1. 数学模型方法数学模型方法主要包括基于风力发电机理论的模型和基于风电机组运行状态的模型。
基于风力发电机理论的模型利用风速和风向等气象数据，结合发电机的性能曲线，通过建立数学模型预测风电功率输出。
而基于风电机组运行状态的模型则利用风机机组的运行数据，如转速、功率输出等，通过建立动态模型预测风电功率。
2. 统计模型方法常见的统计模型方法包括时间序列分析、回归分析和人工神经网络。
时间序列分析方法基于历史风电功率数据，利用自回归(AR)、自回归移动平均模型(ARMA)、自回归移动平均模型(ARIMA)等方法进行预测。
回归分析方法则通过建立风速和风电功率之间的数学关系模型，进行预测。
人工神经网络是一种基于神经网络的模型，通过训练网络权重和偏置参数，建立风电功率与气象因素之间的非线性关系。
《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。
电力系统中的风电功率预测与出力优化研究
电力系统中的风电功率预测与出力优化研究随着可再生能源的快速发展和应用，风力发电作为一种绿色、可再生的能源形式在电力系统中的重要地位日益突出。
然而，风电的不稳定性和随机性给电力系统的运行和调度带来了一系列挑战。
为了更好地利用风电资源，电力系统中的风电功率预测和出力优化研究成为了当下的热点和挑战。
一、风电功率预测风电功率预测是指通过对风速、风向、温度等气象因素的监测和分析，利用数学模型和算法来预测未来一段时间内风电的发电功率。
准确的风电功率预测对电力系统的运行和调度具有重要意义。
针对风电功率预测的研究，目前主要采用的方法有物理模型法、统计模型法和混合模型法。
1. 物理模型法：物理模型法是基于风机工作原理和轴流理论建立的模型，通过对风场和风机的物理过程进行建模和仿真，来预测风机的出力。
该方法需要大量的气象数据和风机的具体参数，预测效果较好，但对数据要求较高，且计算复杂度较高。
2. 统计模型法：统计模型法是基于历史数据对风电功率进行预测，通过对历史风速和风电数据的分析和建模，来预测未来一段时间内的风电出力。
常用的统计模型包括回归模型、ARIMA模型和时间序列模型等。
该方法计算简单、易于实施，但对历史数据的可靠性和准确性要求较高。
3. 混合模型法：混合模型法是综合利用物理模型法和统计模型法来进行风电功率预测的方法。
该方法通过将两种模型的优势相结合，可以改善预测的准确性和稳定性。
混合模型法要求对多种模型进行有效的组合和集成，涉及到模型的参数调整和优化。
二、风电出力优化风电出力优化是指通过电力系统的调度和运行方式，最大限度地提高风电场的出力利用率，并能够平稳地将风电功率注入电网。
通过对电力系统的运行状态、负荷需求和风电场的特性进行分析和建模，可以制定出合理的出力优化策略。
风电出力优化的研究主要包括风电场布置优化、风电与传统电源的协调调度、风电与储能设备的协同调度等方面。
1. 风电场布置优化：风电场的布置优化是指通过合理的选择和配置风机的位置，来最大限度地提高整个风电场的发电效率。
分析如何提高风电场风功率预测准确率
分析如何提高风电场风功率预测准确率摘要：风力发电虽然创造出了可观的经济效益，但其间隙性、随机性和波动性的特点给整个电力系统的安全与稳定运行带来了挑战，同时直接影响了风电厂在电力行业的竞争力。
因此，加快风功率预测的研究、提高功率预测的精确度就显得尤为重要。
关键词：功率预测；风力发电；组合预测强调了风功率预测研究对确保电力系统安全、提升经济运行和改善电能质量的重要性。
探讨了当前风功率预测方法，并详细阐述了其中的关键技术步骤，同时展望了对短期和实时风功率预测的未来发展趋势。
1风功率预测的主要方法1.1按照预测时间划分风电预测可细分为长期、中期、短期和超短期。
长期预测在选址和规划阶段中起到重要作用，以年为单位。
中期预测以月为单位，可更合理地安排风场的大规模检修计划。
短期预测主要用于优化电网调度，通常提前1~2天进行。
超短期预测则针对控制风电机组，一般提前数十分钟或数小时进行预测。
当下的实时预测也属于超短期预测的范畴。
1.2按照预测模型的对象不同风速预测可分为间接法和直接法。
间接法通过对风速的精准预测，进而根据风功率曲线得到预测功率。
直接法则研究功率，不考虑风速的变化过程进行风功率预测。
1.3按照所用预测模型差异功率预测方法可分为统计模型预测和物理模型预测两种。
统计模型预测方法利用统计学原理，通过寻找历史数据与机组输出功率之间的映射关系来进行预测，忽略了风速物理变化过程。
常见的预测模型包括卡尔曼滤波、时间序列等统计模型，以及基于智能类模型的人工神经网络、小波分析、SVM回归法、模糊逻辑等方法。
统计方法受限于历史数据，在长期预测中面临数据处理和历史数据统计的挑战。
1.4按照功率预测模型个数划分功率预测可以被分类为单一预测和组合预测两种方法。
单一预测方法主要采用小波分析、时间序列和神经网络等数学模型或者物理模型来进行功率预测。
而组合预测方法则是通过选取适当的组合方式将单一模型集成起来进行功率预测。
单一功率预测通常忽略了物理影响因素，导致预测的准确度不佳。
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。
风电功率预测的发展现状与展望
风电功率预测的发展现状与展望风电功率预测的发展现状与展望引言：风能作为一种清洁、可再生的能源，近年来受到广泛关注。
然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电场的电力输出十分不稳定，这给电网的安全稳定运行带来了挑战。
因此，对风电功率的预测成为了提高风电场经济性和电网运行安全性的重要手段。
本文将就风电功率预测的发展现状进行探讨，并展望未来的发展方向。
一、风电功率预测的现状1. 传统方法传统的风电功率预测方法主要基于统计学方法，根据历史风速与功率输出之间的关系进行预测。
这种方法简单直观，但其准确性较低，不能满足实际需求。
2. 基于数学模型的方法基于数学模型的方法通过对风能转换过程的建模，利用流体力学原理和运动学方程等数学方法，从理论上分析风能转换过程，进而预测风电功率。
这种方法对于大型风电场较为准确，但对小型风电场的预测效果较差。
3. 基于人工智能的方法近年来，随着人工智能技术的飞速发展，基于人工智能的方法在风电功率预测中得到了广泛应用。
主要包括基于神经网络、支持向量机、遗传算法等模型的方法。
这些方法结合了大量历史数据和实时监测数据，通过模型的训练和学习，能够更准确地预测风电功率。
该方法较为高效，然而数据的获取和处理仍然是一个挑战。
二、风电功率预测的展望1. 数据获取与处理风电功率预测的准确性很大程度上依赖于数据的质量和数量。
因此，未来的发展将注重数据获取和处理技术的提升。
通过建立完善的监测系统，采集更多的实时数据，并通过数据处理和清洗等技术，提高数据的准确性和可用性，进而提高预测的精确度。
2. 模型的优化与创新虽然基于人工智能的方法在风电功率预测中取得了一定的成果，但目前仍然存在一些问题，如模型复杂度高、训练时间长等。
未来的发展将着力优化和创新模型，提高模型的准确性和实时性，以适应不同风电场的需求。
3. 多模型融合由于风能的复杂性，单一模型的预测结果可能存在一定误差。
因此，多模型融合是未来的发展趋势之一。
风电功率预测问题
第一页答卷编号：论文题目：风电功率预测问题指导教师：参赛学校：报名序号：第二页答卷编号：风电功率预测问题摘 要风电功率预测有利于电力系统调度部门及时调整调度计划，从而有效地减轻风电对整个电网的影响，提高风电功率。
本文采用了自回归移动平均法、卡尔曼滤波预测算法和指数平滑法，对风电功率进行了实时预测，并对预测结果进行误差分析。
针对问题一，采用自回归移动平均法、卡尔曼滤波预测算法和指数平滑法分别建立了时间序列模型、卡尔曼滤波模型和指数平滑模型。
实时预测了A P 、B P 、C P 、D P 和4P 及58P 的风电功率，得到了实时预测误差以及均方根误差，并分析了三种方法的准确性。
使用自回归移动平均法能比较精确的预测风电功率。
针对问题二，得到了单台风电机组以及多机总功率的相对误差，分析了风电机组的汇聚对于预测结果误差的影响。
多风电机组的汇聚会改变风电功率波动的属性，从而对预测结果产生较大的影响。
针对问题三，分析了影响风电功率实时预测精度的因素，通过BP 网络神经方法构建了具有更高精度的预测方法，对误差进行分析说明了该方法的有效性。
最后，分析论证了阻碍预测精度的主要因素，如风速、风向、气温等。
并说明了预测精度不能无限提高。
关键词：风电功率预测 时间序列 指数平滑法 卡尔曼滤波法一、问题重述1.1问题背景随着我国经济的迅速发展，能源的消耗日益增加，同时常规能源的利用对我们的环境造成了严重的影响。
所以，发展可再生能源迫在眉睫。
风电是目前可再生能源中唯一可大规模开发利用的洁净能源。
能源问题，至关重要，举世瞩目。
它是工业的血液，生活的必需。
风能与其他能源相比，有其明显的优点：蕴量巨大、可以再生、分布广泛、没有污染。
风能和阳光一样，是取之不尽、用之不竭的再生能源；风力发电没有燃料问题，不会产生辐射或二氧化碳公害，也不会产生辐射或空气污染；而且从经济的角度讲，风力仪器比太阳能仪器要便宜九成多。
中国风能储量很大、分布面广，甚至比水能还要丰富。
《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。
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第一页答卷编号：论文题目：指导教师：参赛学校：报名序号：证书邮寄地址：（学校统一组织的请填写负责人）第二页答卷编号：风功率预测问题设计摘要未来风力发电可能成为和太阳能比肩的新能源行业。
随着全球经济的发展和人口的增长，人类正面临着能源利用和环境保护两方面的压力。
一方面煤炭、石油和天然气等化石燃料的储量由于大量开采而日益减少：另一方面是大量使用化石燃料对自然环境产生了严重的污染和破坏。
这两方面的问题已经引起世界各国政府和人民的高度重视，并在积极寻求一条可持续发展的能源道路，以风能首当其冲。
风速的随机性，给，和风电场的功率输Hj带来很大的困难。
本文旨在研究分电功率在一段时间的变化规律，本文组建三个模型来解决风电功率的预测问题通过对历史数据的分析，挖掘5月31号到6月6日风电功率的变化趋势，以便直观的检验模型与实际数据是否相吻合。
在问题一中考虑天气变化的随机性，分析不同时间点的数据，将Pa,Pb,Pc,Pd,P58表中5月30日第81时间点到96时间点的数据提取出来运用灰色理论作为预测2006年5月31日开始前四个小时内的16个时间点的数据预。
同理以表中已给出的5月31日1-16时间点的数据预测出17-32时间的数据，然后运用此模型得出时间范围a,b内各时间点的风电功率。
然后可与题目中以给的数据相比较得出误差。
第二种预测方法运用指数平滑模型得出时间范围a,b内各时间点的风电功率。
第三种预测方法运用移动平均模型，预测出时间范围a,b内各时间点的风电功率。
通过三种预测方法的误差分析我们推荐指数平滑预测法。
在问题二中，通过比较分析问题一的预测结果，比较单台风电机组功率（PA ，PB，PC，P D ）的相对预测误差与多机总功率（P4，P58）预测的相对误差，得出风电机组的汇聚程度越高，对于预测风电功率结果误差影响越小。
在问题三中，选用了BP神经网络的预测方法，加入了更多的自变量，使得预测结果更精确。
（关键词：风速的随机性，风速的预测，风电功率数值，灰色理论，指数平滑模型，移动平均模）一问题重述问题1：风电功率实时预测及误差分析。
请对给定数据进行风电功率实时预测并检验预测结果是否满足附件1中的关于预测精度的相关要求。
具体要求：1）采用不少于三种预测方法（至少选择一种时间序列分析类的预测方法）；2）预测量：a．P A, P B, P C, P D；b．P4；c．P58。
3）预测时间范围分别为（预测用的历史数据范围可自行选定）：a. 5月31日0时0分至5月31日23时45分；b. 5月31日0时0分至6月6日23时45分。
4）试根据附件1中关于实时预测的考核要求分析你所采用方法的准确性；5）你推荐哪种方法？问题2：试分析风电机组的汇聚对于预测结果误差的影响。
在我国主要采用集中开发的方式开发风电，各风电机组功率汇聚通过风电场或风电场群（多个风电场汇聚而成）接入电网。
众多风电机组的汇聚会改变风电功率波动的属性，从而可能影响预测的误差。
在问题1的预测结果中，试比较单台风电机组功率（P A，P B，P C，P D）的相对预测误差与多机总功率（P4，P58）预测的相对误差，其中有什么带有普遍性的规律吗？从中你能对风电机组汇聚给风电功率预测误差带来的影响做出什么样的预期？问题3：进一步提高风电功率实时预测精度的探索。
提高风电功率实时预测的准确程度对改善风电联网运行性能有重要意义。
请你在问题1的基础上，构建有更高预测精度的实时预测方法（方法类型不限），并用预测结果说明其有效性。
通过求解上述问题，请分析论证阻碍风电功率实时预测精度进一步改善的主要因素。
风电功率预测精度能无限提高吗？二模型的假设（1）原题中各机组各个日期不同时间点的风功率数据均真实可靠；风功率预测方法可以分为 2 类：一种方法是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；另一种方法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。
考虑了地形、粗糙度等信息，采用物理方程进行预测的方法则称之为物理方法，根据历史数据进行统计分析，找出其内在规律并用于预测的方法称之为统计方法(如神经网络方法、模糊逻辑方法等)。
如果物理方法和统计方法都采用则称之为综合方法。
风电功率预测方法根据预测的物理量来分类，可以分为2类：第1类为对风速的预测，然后根据风电机组或风电场的功率曲线得到风电场功率输出；第2类为直接预测风电场的输出功率。
根据所采用的数学模型不同可分为持续预测法、自回归滑动平均(auto regressivemoving average,ARMA)模型法、卡尔曼滤波法和智能方法等。
持续预测方法是最简单的预测模型，这种方法认为风速预测值等于最近几个风速值的滑动平均值，通常认为最近1点的风速值为下1点的风速预测值，该模型的预测误差较大，且预测结果不稳定。
改进的方法有ARMA模型和向量自回归模型、卡尔曼滤波算法或时间序列法和卡尔曼滤波算法相结合。
另外还有一些智能方法，如人工神经网络方法等。
根据预测系统输入数据来分类也可以分为2类：1类不采用数值天气预报的数据，1类采用数值天气预报的数据。
根据预测的时间尺度来分类，可分为超短期预测和短期预测。
所谓的超短期并没有一致的标准，一般可认为不超过30 min的预测为超短期预测。
而对于时间更短的数分钟内的预测，主要用于风力发电控制、电能质量评估及风电机组机械部件的设计等。
这种分钟级的预测一般不采用数值天气预报数据。
短期预测一般可认为是30 min~72 h的预测，主要用于电力系统的功率平衡和调度、电力市场交易、暂态稳定评估等。
对于更长时间尺度的预测，主要用于系统检修安排等。
目前，中长期预测还存在较大的困难。
因为风速、风向等天气情况是由大气运动决定的，不考虑数值天气预报数据无法反映大气运动的本质，因此也难以得到较好的预测结果，所以现在研究的风电场输出功率预测都把数值天气预报数据作为1组重要输入数据。
三符号说明1.P A，P B，P C，P D代表单台风电机组功率；2.P58代表58台机组总输出功率；3.P4代表该四台机组总输出功率；四模型的建立与求解3.1 模型1：风功率的移动平均预测在问题一中需要预测各个机组在5月31日0时0分至至5月31日23时45分与5月31日0时0分至6月6日23时45分的风功率。
在我们采用移动平均法时我们考虑1. 移动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且平均的时距项数N越大，对数列的修匀作用越强。
2. 移动平均时距项数N为奇数时，只需一次移动平均，其移动平均值作为移动平均项数的中间一期的趋势代表值；而当移动平均项数N为偶数时，移动平均值代表的是这偶数项的中间位置的水平，无法对正某一时期，则需要在进行一次相临两项平均值的移动平均，这才能使平均值对正某一时期，这称为移正平均，也成为中心化的移动平均数。
3. 当序列包含季节变动时，移动平均时距项数N应与季节变动长度一致，才能消除其季节变动；若序列包含周期变动时，平均时距项数N应和周期长度基本一致，才能较好的消除周期波动。
4. 移动平均的项数不宜过大。
@统计中的移动法规则：统计中的移动平均法则对动态数列的修匀的一种方法，是将动态数列的时距扩大。
所不同的是采用逐期推移简单的算术平均法，计算出扩大时距的各个平均是，这一些列的推移的序时平均数就形成了一个新的数列，通过移动平均，现象短期不规则变动的影响被消除如果扩大的时距能与现象周期波动的时距相一致或为其倍数，就能进一步削弱季节变动和循环变动的影响，更好的反应现象发展的基本趋势。
因此此题可以采用移动平均进行预测。
考虑到风速变化的连续性以及长时间内天气变化的随机性采用时间点前十六个时间点进行移动平均预测，若选择的移动时间间隔太长就会导致预测误差很大。
我们采用了2006年5月30号后16个时间点即81-96时间点预测出31号1-16时间点的数据，再用31号风功率实测数据1-16时间点数据预测17-32时间点的数据。
由此可以得出5月31号0时0分至5月31号23时45分的风功率预测数据。
同理可以得出5月31日0时0分至6月6日23时45分的风功率预测数据，并与实测数据比较，得出误差。
详细误差间附表1.由于数据庞大，我们随机取样抽取一段数据用来比较预测数据及实际数据。
风功率实测数据与预测数据对比PA图表如图1：图1移动平均预测3.2模型2：风功率的指数平滑预测指数平滑法是生产预测中常用的一种方法。
所有预测方法中，简单的全期平均法是对时间数列的过去数据一个不漏地全部加以同等利用；移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。
指数平滑的初始值由该时间点之前十个时间点平均值得到的，本题中选取了5月30日87-96十个时间点的风功率实测数据。
然后运用指数平滑法预测出5月31号0时0分至5月31号23时45分的风功率预测数据。
同理可以得出5月31日0时0分至6月6日23时45分的风功率预测数据，并与实测数据比较，得出误差。
详细数据见附录2由于数据庞大，我们随机取样抽取一段数据用来比较预测数据及实际数据。
风功率实测数据与预测数据对比图表如图2：图 2 指数平滑预测3.3模型3：风功率的灰度预测首先对已给表的风功率历史数据进行分析，然后才能进行数据挖掘，为了能够从密集的数据中得出规定时间范围内的风功率变化，根据气候变化的随机性及无常性，我们抽取了表中5月30日第81时间点到96时间点的数据提取出来代入灰度理论预测程序可预测出2006年5月31日开始前四个小时内的16个时间点的数据。
同理以表中已给出的5月31日1-16时间点的数据预测出17-32时间点的数据，然后可得出5月31日0时0分至5月31日23时45分和5月31日0时0分至6月6日23时45分各时间点的风功率数据。
P A，P B，P C，P D，，P58风功率数据也可以得出。
详细数据见附录三。
灰色预测的具体程序如图3-4；由于数据过于庞大，随机抽取一段时间得出散点图如图3-1图3-2 ，图3-3，图3-1预测数据与实际数据对比图（1）图3-2预测数据与实际数据对比图（2）图3-3预测数据与实际数据对比图（3）图3-4灰度预测程序.对于问题一，通过对有数据得到的图表分析，在三种模型中，指数平滑模型最符合要求，预测误差最小。
可以最准确预测a、b时间段内的风功率变化，因此我们推荐指数平滑这种方法。
对于问题二，风电机组功率通过风电场或风电群进入电网。
众多风电机组的汇聚会改变风电功率波动的属性。
由图一和图二可看出，汇聚程度越高，预测误差越小。