一、风功率预测原理？

风功率预测/风电场功率预测 　

风电场是利用在某个通过预测的坐标范围内，几座或者更换多的经过科学测算，按照合理距离安装的风力发电机，利用可控范围内的风能所产生的电力来实现运行供电。

由于风是大气压力差引起的空气流动所产生的，风向和风力的大小时刻时刻都在变化。因而，风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。

这些特点所导致的风电场功率波动，会对地区电网整体运行产生影响，进而会影响到整个地区总网内的电压稳定。因此，当风力发电场，特别是大容量风力发电场接入电网时，就会给整个电力系统的安全、稳定运行带来一定的隐患。同时，这些波动性、间歇性和随机性的特点，也会严重影响风机的发电效率和使用寿命。

二、短期功率预测原理？

风功率预测系统技术，是根据风电场气象信息有关数据，利用物理模拟计算和科学统计方法，对风电场的风力风速进行短期预报，而预测出风电场的功率，从而也可实现电力调度部门对风电调度的要求。

三、新能源功率预测原理？

对未来一段时间内风电场所能输出的功率大小进行预测，以便安排调度计划。这是因为风能属于随机波动的不稳定能源，大规模的风电并入系统，必将会对系统的稳定性带来新的挑战。

电力生产调度机构需要对未来数小时的风电输出功率有所了解。按风电场出力预测时间尺度划分，包括:长期预测、中期预测、短期预测以及超短期预测。

四、风功率预测系统详解？

风功率预测系统是一种用于预测未来风力发电功率的系统。它通过对历史风速、天气预报、电网负荷等因素进行分析和预测，来预测未来风力发电的功率输出。

风功率预测系统通常由以下几部分组成：

风速监测系统：该系统通过风速传感器等设备，实时监测风速、风向等气象数据，为风功率预测系统提供基础数据。

历史数据存储系统：该系统负责存储历史气象数据、风力发电功率等数据，以便预测系统能够参考历史数据进行分析和预测。

预测模型算法：该系统采用各种预测模型算法，如时间序列分析、机器学习等，对历史数据进行分析和建模，从而预测未来风力发电功率。

预测结果输出系统：该系统将预测结果输出给风力发电厂或电网公司，以便他们根据预测结果调整电力输出，实现能源的优化管理和调度。

风功率预测系统具有很多优点，如提高电力系统的稳定性和可靠性、减少电网负荷、降低能源成本等。因此，它已经成为风力发电领域中非常重要的一项技术。

五、光功率预测系统讲解？

光功率预测系统意思是指集现代数字通信技术、计算机技术、气象信息实时监测技术、数值天气预报适用技术，由于专业性极强且只针对电网。

六、光功率预测工作原理？

指用于测量绝对光功率或通过一段光纤的光功率相对损耗的仪器。在光纤系统中，测量光功率是最基本的，非常像电子学中的万用表；在光纤测量中，光功率计是重负荷常用表。通过测量发射端机或光网络的绝对功率，一台光功率计就能够评价光端设备的性能。

用光功率计与稳定光源组合使用，则能够测量连接损耗、检验连续性，并帮助评估光纤链路传输质量。

七、光伏功率预测原理？

预测系统就是将天气预报数据和环境检测仪所采集的数据加以分析，最后将生成的数据文件通过非实时交换机发送给省调。省调接收数据文件，入库并加以分析，得到该站的日常发电情况。便于对该地区整个新能源发电的集中管控。

一、预测系统的构成

预测系统一般在电站里以组屏的形式存在，在监控后台放置一台主机和一台显示器，便于站内运维人员使用维护。屏体内所包含的设备一般有防火墙，反向隔离器、两台服务器、交换机。每个厂家都有自己的产品的网络结构图，在这里不需要说明。特别说明的是反向隔离设备目前市场科东和南瑞的比较多，调试方法不尽相同。服务器一般系统是Llinux系统，除此之外Windows也是比较常见。

二、预测系统怎样实现功能？1.外网服务器是可以上网的，它可以从网上指定的服务端下载该站的天气预报数据，一般下载的时间是当天的7点左右。然后通过反向隔离器将当天的天气预报数据传到内网服务器中，这样外网服务器的使命完成了。

2.内网服务器的功能是，接收站内预测所需的数据和环境检测仪采集的数据，并存储到该服务器的数据库库中，然后内网服务器里的程序将从数据库里取数据，根据相应数值和预测系统的计算公式，生成调度端要求的文件。常见的数据文件尾缀是PDV。让后将生成的文件通过102规约（或FTP形式）传给调度。

八、光伏功率预测方法？

光伏功率预测是指通过对太阳能光伏发电系统的各项影响因素进行分析和建模，以预测未来某一时间段内系统的发电功率。以下是一些常见的光伏功率预测方法：1. 多元线性回归模型：通过分析太阳辐射、温度、倾角、方位角等因素与光伏发电功率之间的关系，构建多元线性回归模型，用于预测光伏功率。2. 支持向量机模型：使用支持向量机算法构建模型，将历史的光伏功率与天气数据等输入变量进行训练，以预测未来光伏功率。3. 人工神经网络模型：通过构建神经网络模型，将历史的光伏功率和相关输入变量作为训练样本，进行训练和学习，以实现对未来光伏功率的预测。4. 多项式回归模型：通过构建多项式回归模型，将太阳辐射、温度等因素进行高阶多项式拟合，以预测未来光伏功率。5. 时间序列模型：使用时间序列分析方法，对历史的光伏功率数据进行分析和建模，以预测未来光伏功率的趋势和变化规律。这些方法可以单独使用，也可以结合多种方法进行组合预测。具体选择哪种方法应根据实际应用场景和数据情况来决定。

九、光功率预测系统工作原理？

预测系统的构成

预测系统一般在电站里以组屏的形式存在，在监控后台放置一台主机和一台显示器，便于站内运维人员使用维护。屏体内所包含的设备一般有防火墙，反向隔离器、两台服务器、交换机。每个厂家都有自己的产品的网络结构图，在这里不需要说明。特别说明的是反向隔离设备目前市场科东和南瑞的比较多，调试方法不尽相同。服务器一般系统是Llinux系统，除此之外Windows也是比较常见

预测系统就是将天气预报数据和环境检测仪所采集的数据加以分析，最后将生成的数据文件通过非实时交换机发送给省调。省调接收数据文件，入库并加以分析，得到该站的日常发电情况。便于对该地区整个新能源发电的集中管控。。

十、功率预测系统三大要素？

一、历史数据收资及实时诊断治理技术

1、历史数据及时收资是模型建立优化的基础

新能源电站历史数据的采集与分析是模型建立与优化的基础，只有对每天的实发功率、预测功率、实测气象、预测气象数据以及限电、检修和故障信息、发生的时段和考核数据和反馈的问题进行快速分析才能建立精准的模型。通过快速响应服务模式分析这些数据的质量、精度和影响精度的因素，进一步形成精度分析报告，快速定位故障点，为现场/实施人员的数据分析提效。

为了及时获取电站的历史数据，国能日新功率预测系统具有自动收资功能，而大部分省份因安防要求不允许安装正向隔离且预测服务器无法插U盘，在这种情况下运维人员可一键扫码，快速回传历史数据。

2、实时数据诊断治理有效提高历史建模数据质量

历史建模数据质量直接影响预测模型建立与优化的好坏，进而影响预测精度和考核。为解决新能源电站运行过程中存在的数据传送不稳定、质量差等问题，预测系统需要对采集的数据进行诊断治理。所有数据存入数据库前必须进行完整性及合理性检验，并对缺测和异常数据进行修正且存储，主要解决历史数据缺数、死数、错数、零值和超限值等数据异常情况，使电站采集上报的实时数据满足调度的数据质量指标要求，避免因数据质量不过关产生调度通报和罚款。

通过高效的数据诊断治理，能够及时将质量差的数据剔除掉或对异常数据进行修正，始终保证数据的高稳定性和高质量，为建模提供有力支撑，是电站精度提升和减少考核的必要过程。国能日新功率预测系统拥有强大的数据治理能力，运维人员可通过统计数据和告警情况来详细检查每个参数的数据质量及优化效果，例如：查看风速等曲线是否长时间拉直线（死值），温度曲线是否有短时间剧烈波动（跳变），各项数据的最大值、最小值是否明显偏离正常的数据范围（越限）。

二、精准的数值天气预报技术

数值天气预报的精准度是影响功率预测精度的主要因素，大多数情况下，需要获取多个气象源的预报结果，国能日新数值天气预报采用多模式、初值扰动、多参数集合预报等技术，并结合卫星、雷达数据，用同一模式和不同的初始场产生预报结果，或用同一种初始场和不同的模式产生预报结果，或用同一模式不同的物理过程产生预报结果，再通过多种技术从不同的预报结果中获取最佳的结果，使不同方法之间的随机误差相互抵消，进而提高气象预测的准确率。

另外，数值天气预报的按时下载也是人员应在每天上报短期预测截止时间前（一般上午7点到8点）关注天气预报下载状态告警指示灯，如遇下载异常告警，应尽快联系预测厂家检查处理。

三、功率预测建模与优化技术

基于多源气象预测、现场实发和逆变器/风机状态等数据，功率预测系统建模一般采用动态模型优化技术和聚类关联识别技术，并结合自动化建模手段、精细化模型算法，共同提升功率预测精度，而且这种模型优化技术能够支持冰冻、阴晴天、降水等恶劣天气的模型切换功能，降低极端天气对功率预测精度的影响程度，大幅提高预测精度。

国能日新预测系统模型设置了实时优化功能，考虑到天气预报对极端天气预测偏差，或对电站局部短期气象的预测偏差等情况，因此，出现这种极端天气预测偏差情况时，电站运维人员应及时联系预测厂家，告知本站特殊天气情况，模型工程师会结合现场特殊天气情况，手动修改模型参数，并自动下发更新电站预测模型，从而保证现场模式及时调整。