Q/GDW 588-2011 风电功率预测功能规范 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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国家电网公司 编

图书标签:

• 风电
• 功率预测
• 功能规范
• Q/GDW 588-2011
• 新能源
• 电力
• 行业标准
• 技术规范
• 测试
• 质量控制

出版社： 中国电力出版社

ISBN：155123.591

版次：1

商品编码：10850121

包装：平装

丛书名： 国家电网公司企业标准

开本：16开

出版时间：2011-10-01

用纸：胶版纸

页数：13

字数：27000

内容简介

《Q/GDW588-2011 风电功率预测功能规范》规定了风电功率预测系统的功能，主要包括术语和定义、预测建模数据准备、数据采集与处理、预测功能要求、统计分析、界面要求、安全防护要求、数据输出及性能要求等。
《Q/GDW588-2011 风电功率预测功能规范》适用于电网调度机构和风电场风电功率预测系统的建设，系统的研发、验收和运行可参照使用。

目录

前言
1 范围
2　规范性引用文件
3　术语和定义
4　预测建模数据准备
5　数据采集与处理
6　预测功能要求
7　统计分析
8 界面要求
9　安全防护要求
10　数据输出
11　性能要求
附录A（资料性附录）　风电场运行参数统计方法
附录B（资料性附录）　误差统计指标的计算方法
编制说明

前言/序言

风力发电功率预测中的关键技术与方法 风力发电作为一种清洁、可再生的能源，其发展正日益受到全球关注。然而，风的随机性和不确定性是影响风力发电稳定并网的关键挑战。为了有效应对这一挑战，精确的风电功率预测技术显得尤为重要。本书旨在深入探讨风力发电功率预测领域的关键技术与主流方法，为相关从业人员、研究学者以及政策制定者提供全面且深入的参考。 本书的编写，旨在梳理和总结当前风电功率预测研究与实践的前沿进展，聚焦于提升预测精度、拓展预测时空尺度、融合多源信息以及提高模型鲁棒性等核心问题。我们致力于为读者呈现一个系统、详实且兼具理论深度与实践指导意义的内容体系。 第一部分：风电功率预测基础理论与技术准备 本部分将首先奠定风电功率预测所需的基础知识。我们将从风力发电的基本原理入手，深入分析风速、风向、气压、温度等气象因素对风力发电机组输出功率的影响机制。在此基础上，我们将详细介绍功率预测的时空尺度划分，包括短期预测（几分钟到几小时）、中期预测（一天到一周）和长期预测（几周到几年），以及不同尺度预测的应用场景和挑战。 接下来，本书将重点阐述进行功率预测所需的数据准备工作。这包括对风电场实测数据的采集、清洗、预处理，如缺失值处理、异常值检测与修正、数据归一化等。同时，我们将探讨如何有效地融合多源异构数据，如气象数据（数值天气预报模型输出、雷达数据、卫星云图等）、地理信息数据、机组运行数据以及电网调度数据等，以期获得更丰富、更全面的输入信息，从而提升预测的准确性。 第二部分：主流风电功率预测模型解析 本书将 exhaustive 地介绍当前在风电功率预测领域广泛应用的主流模型。我们将深入剖析各类模型的理论基础、数学原理、算法流程以及优缺点，并结合具体案例进行说明。 统计学模型： 时间序列模型： 重点介绍ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、SARIMA（季节性ARIMA模型）等经典模型，探讨其在风电功率预测中的适用性与局限性。 回归模型： 详细讲解多元线性回归、支持向量回归（SVR）等模型，分析其输入变量的选择与模型参数的优化。 状态空间模型： 介绍卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其变种，如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF），阐述其在非线性系统建模与状态估计中的优势。 机器学习模型： 基于树的模型： 深入解析决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）、梯度提升树（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）及其集成学习方法，如XGBoost、LightGBM，探讨其在处理复杂非线性关系上的强大能力。 神经网络模型： 多层感知机（MLP）： 介绍其基本结构与训练方法。 循环神经网络（RNN）及其变种： 重点讲解长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），阐述它们在捕捉风电功率时间序列中的长期依赖性方面的突出表现。 卷积神经网络（CNN）： 分析其在处理空间维度数据（如雷达图、卫星图）以及从时间序列中提取局部特征方面的潜力。 注意力机制（Attention Mechanism）： 介绍注意力机制如何提升神经网络模型对输入序列中重要部分的关注度，从而提高预测性能。 Transformer模型： 探讨其在风电功率预测中的应用，特别是其并行计算能力和全局依赖性建模能力。 混合模型与集成方法： 模型组合： 探讨如何通过线性加权、投票、堆叠（Stacking）等方式，将多个模型的预测结果进行有效融合，以期达到单一模型无法企及的预测精度。 数据驱动与物理模型结合： 讨论如何将数值天气预报模型（NWP）的预测结果作为输入，与机器学习模型相结合，利用物理模型提供的大尺度气象信息和数据驱动模型捕捉局部细节与非线性关系。 第三部分：先进的风电功率预测技术与方法 除了主流模型，本书还将深入探讨一些更先进、更具前瞻性的风电功率预测技术。 不确定性量化预测： 重点关注如何进行概率预测（Probabilistic Forecasting），输出预测区间或概率密度函数，以反映预测的不确定性，为电网调度和风险管理提供更全面的信息。将介绍基于分位数回归、蒙特卡洛模拟、贝叶斯方法等不确定性量化技术。 深度学习的创新应用： 探讨图神经网络（GNN）在风电场内多机组协同预测中的应用，以及如何利用生成对抗网络（GAN）生成更逼真的风速和功率序列。 强化学习在预测中的探索： 介绍强化学习如何用于自适应地调整预测模型参数或优化预测策略。 短时功率预测的挑战与解决方案： 针对几分钟到几小时的超短期预测，重点介绍基于雷达回波外推、人工智能短期预测模型（如Nowcasting）等技术。 风电场尺度预测与个体机组预测的协调： 探讨如何平衡整体风电场出力预测与单个风电机组功率预测，以及如何利用风场内机组间的相互影响信息。 第四部分：预测模型的评估与应用 本书还将详细介绍如何科学地评估风电功率预测模型的性能。我们将梳理并讲解常用的评价指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）、预测技能评分（Skill Score）等，并讨论不同评价指标在不同场景下的适用性。 同时，本书将探讨风电功率预测结果在实际应用中的落地问题，包括如何将预测结果用于电网调度、能量管理、市场交易、设备运维等方面，以及如何构建有效的预测服务平台。 总结 本书力求全面、深入地展现风电功率预测领域的全貌，从理论基础到技术方法，再到前沿探索与实际应用，旨在为读者提供一个系统性的知识框架和实践指导。我们相信，通过对本书内容的学习和消化，读者将能更深刻地理解风电功率预测的复杂性，掌握先进的预测技术，并为推动风电事业的健康发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

我特别欣赏书中关于预测不确定性评估的部分。风电功率预测并非一个确定性的输出，而是伴随着一定的不确定性。了解并量化这种不确定性，对于风电场的调度、电力市场的交易以及电网的安全运行都至关重要。这本书如果能够详细阐述如何利用区间预测、概率预测等方法来表达预测结果的置信度，比如提供不同置信水平下的功率输出范围，以及如何评估这些不确定性预测的质量，这将是我认为本书中最具价值的部分之一。这让我意识到，一个好的预测规范，不仅仅是给出点预测值，更应该提供一个对未来功率输出范围的全面认知。

评分☆☆☆☆☆

总而言之，这本书为我提供了一个关于风电功率预测的全面而深入的视角。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份行业指南，它帮助我理解了从数据准备到模型应用，再到标准合规的整个预测流程。我对书中关于模型选择、不确定性评估以及实际应用挑战的详细阐述印象深刻。虽然我才刚刚开始探索这本书的奥秘，但可以预见，它将成为我未来在风电功率预测领域进行研究和实践的宝贵参考。它所传递的严谨态度和专业知识，对于任何想要在这个领域有所建树的人来说，都是不可或缺的。

评分☆☆☆☆☆

我特别关注书中关于预测模型在实际风电场运行中的部署与集成策略。一个理论上完美的预测模型，如果不能有效地集成到现有的风电场监控系统（SCADA）和电网调度平台中，那么它的价值将大打折扣。我期待书中能够提供关于模型部署的详细指导，包括数据接口的定义、模型更新的频率、计算资源的配置，以及如何处理实时数据流和模型输出的延迟问题。此外，如果书中能够探讨模型在不同天气条件、不同机组状态下的适应性调整，以及故障检测和恢复机制，这将使这本书成为连接理论与实践的坚实桥梁。

评分☆☆☆☆☆

书中对于风电功率预测的标准化与合规性的强调，也引起了我的思考。作为一项关乎能源供应和电网安全的重要技术，风电功率预测无疑需要遵循一定的行业标准和规范。我希望书中能够详细阐释Q/GDW 588-2011这一规范的核心要求、制定背景以及它在推动行业发展中的作用。了解这些标准将有助于我理解行业内的最佳实践，并在实际工作中确保我的预测方法和结果符合相关规定。这不仅关乎技术层面的准确性，更关乎整个风电产业的健康发展和有序运行。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，坦白说，并没有立刻抓住我的眼球。传统的蓝色调，加上一些略显程式化的文字排版，让我一度犹豫是否要继续深入翻阅。然而，风电功率预测，这个领域本身就充满了挑战与吸引力。作为一个长期关注可再生能源发展的人，我知道准确的功率预测对于电网的稳定运行、风电场的经济效益乃至整个能源结构的优化都至关重要。这本书的标题——“Q/GDW 588-2011 风电功率预测功能规范”，虽然听起来相当技术化，但我预感其中蕴含着行业内的标准和方法论，能够帮助我理解风电功率预测是如何被“规范”起来的。我期待它能阐述预测过程中涉及的各个环节，从数据采集、模型选择到结果评估，是否能够清晰地勾勒出一套行之有效的工作流程。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我首先被其中严谨的术语和定义所吸引。当我读到关于“风电场”、“功率预测”、“误差分析”等基本概念的阐述时，我能感受到作者在力求概念的精确性和通用性。这对于一个初涉此领域或者希望系统性了解风电功率预测的读者来说，无疑是一个极好的起点。特别是在数据预处理部分，书中对历史气象数据、风速、风向、机组出力等基础信息的采集、清洗和格式化流程的描述，让我印象深刻。我了解到，这些基础数据的质量直接影响到后续预测模型的准确性，而书中详细讲解了各种可能的数据异常情况及其处理方法，这为我提供了一个实操层面的指导，让我明白了一个“规范”是如何从细节入手，确保最终结果的可靠性。

评分☆☆☆☆☆

书中对于短期、中期和长期风电功率预测的区分及其针对性的方法论，让我对其体系化程度有了更深的认识。风电功率预测的应用场景不同，所需的预测时间尺度和精度要求也不同。比如，分钟级或小时级的短期预测对于实时电网调度至关重要，而日级或周级的预测则更多地用于市场交易和发电计划的制定。如果书中能够针对不同时间尺度的预测需求，分别介绍适合的模型、数据维度以及评估指标，并且能够深入探讨如何在不同预测周期之间进行信息传递和协同，那么这本书的实用性将大大提升，能够帮助我构建一个更完整的风电功率预测体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书对于风电功率预测技术在实际工程应用中的挑战和应对策略的论述，给我留下了深刻的印象。风电功率预测并非一成不变，它会受到诸如机组老化、风机故障、数据通信中断等多种因素的影响。我希望书中能够深入探讨这些在实际运行中可能遇到的问题，并提出切实可行的解决方案。例如，如何通过冗余数据源来应对传感器故障？如何建立有效的模型自适应机制来应对机组性能的变化？如何处理突发的恶劣天气对预测精度的影响？对这些现实问题的深入剖析和解答，能够帮助我建立一个更加稳健和可靠的风电功率预测系统。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我对书中关于预测误差分析与性能评估的章节尤为重视。任何预测系统都需要有效的评估机制来衡量其表现并指导改进。我希望书中能够详细介绍各种常用的预测误差指标，例如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等，并且能解释它们各自的适用性和局限性。更重要的是，如果书中能够提供关于如何设定合理的误差容忍度，以及在实际应用中如何根据预测误差的分布特点来诊断模型问题，甚至是如何将误差分析结果反馈到模型优化或数据采集环节的系统性流程，那么这本书的指导意义将更加深远。

评分☆☆☆☆☆

这本书对不同类型预测模型方法的介绍，是我特别关注的部分。我知道风电功率预测是一个复杂的问题，没有一种万能的模型能够适用于所有情况。书中是否能够涵盖从经典的统计模型，例如ARIMA模型，到一些更为现代的机器学习方法，比如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）以及集成学习方法（如随机森林、梯度提升树），并对它们各自的优缺点、适用场景进行深入分析，这将极大地帮助我根据实际需求进行模型选择。此外，书中对于模型参数的优化、特征工程的技巧，以及如何针对风电场自身特点（如机组间的相互影响、地形效应等）来调整模型，这些内容如果能够得到充分的展开，无疑会大大提升这本书的实践价值。

评分☆☆☆☆☆

书比较老，破损较严重

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