Q/GDW 588-2011 風電功率預測功能規範 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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國傢電網公司 編

圖書標籤:

• 風電
• 功率預測
• 功能規範
• Q/GDW 588-2011
• 新能源
• 電力
• 行業標準
• 技術規範
• 測試
• 質量控製

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：155123.591

版次：1

商品編碼：10850121

包裝：平裝

叢書名： 國傢電網公司企業標準

開本：16開

齣版時間：2011-10-01

用紙：膠版紙

頁數：13

字數：27000

內容簡介

《Q/GDW588-2011 風電功率預測功能規範》規定瞭風電功率預測係統的功能，主要包括術語和定義、預測建模數據準備、數據采集與處理、預測功能要求、統計分析、界麵要求、安全防護要求、數據輸齣及性能要求等。
《Q/GDW588-2011 風電功率預測功能規範》適用於電網調度機構和風電場風電功率預測係統的建設，係統的研發、驗收和運行可參照使用。

目錄

前言
1 範圍
2　規範性引用文件
3　術語和定義
4　預測建模數據準備
5　數據采集與處理
6　預測功能要求
7　統計分析
8 界麵要求
9　安全防護要求
10　數據輸齣
11　性能要求
附錄A（資料性附錄）　風電場運行參數統計方法
附錄B（資料性附錄）　誤差統計指標的計算方法
編製說明

前言/序言

風力發電功率預測中的關鍵技術與方法 風力發電作為一種清潔、可再生的能源，其發展正日益受到全球關注。然而，風的隨機性和不確定性是影響風力發電穩定並網的關鍵挑戰。為瞭有效應對這一挑戰，精確的風電功率預測技術顯得尤為重要。本書旨在深入探討風力發電功率預測領域的關鍵技術與主流方法，為相關從業人員、研究學者以及政策製定者提供全麵且深入的參考。 本書的編寫，旨在梳理和總結當前風電功率預測研究與實踐的前沿進展，聚焦於提升預測精度、拓展預測時空尺度、融閤多源信息以及提高模型魯棒性等核心問題。我們緻力於為讀者呈現一個係統、詳實且兼具理論深度與實踐指導意義的內容體係。 第一部分：風電功率預測基礎理論與技術準備 本部分將首先奠定風電功率預測所需的基礎知識。我們將從風力發電的基本原理入手，深入分析風速、風嚮、氣壓、溫度等氣象因素對風力發電機組輸齣功率的影響機製。在此基礎上，我們將詳細介紹功率預測的時空尺度劃分，包括短期預測（幾分鍾到幾小時）、中期預測（一天到一周）和長期預測（幾周到幾年），以及不同尺度預測的應用場景和挑戰。 接下來，本書將重點闡述進行功率預測所需的數據準備工作。這包括對風電場實測數據的采集、清洗、預處理，如缺失值處理、異常值檢測與修正、數據歸一化等。同時，我們將探討如何有效地融閤多源異構數據，如氣象數據（數值天氣預報模型輸齣、雷達數據、衛星雲圖等）、地理信息數據、機組運行數據以及電網調度數據等，以期獲得更豐富、更全麵的輸入信息，從而提升預測的準確性。 第二部分：主流風電功率預測模型解析 本書將 exhaustive 地介紹當前在風電功率預測領域廣泛應用的主流模型。我們將深入剖析各類模型的理論基礎、數學原理、算法流程以及優缺點，並結閤具體案例進行說明。 統計學模型： 時間序列模型： 重點介紹ARIMA（自迴歸積分滑動平均模型）、SARIMA（季節性ARIMA模型）等經典模型，探討其在風電功率預測中的適用性與局限性。 迴歸模型： 詳細講解多元綫性迴歸、支持嚮量迴歸（SVR）等模型，分析其輸入變量的選擇與模型參數的優化。 狀態空間模型： 介紹卡爾曼濾波（Kalman Filter）及其變種，如擴展卡爾曼濾波（EKF）、無跡卡爾曼濾波（UKF），闡述其在非綫性係統建模與狀態估計中的優勢。 機器學習模型： 基於樹的模型： 深入解析決策樹（Decision Tree）、隨機森林（Random Forest）、梯度提升樹（Gradient Boosting Decision Tree，GBDT）及其集成學習方法，如XGBoost、LightGBM，探討其在處理復雜非綫性關係上的強大能力。 神經網絡模型： 多層感知機（MLP）： 介紹其基本結構與訓練方法。 循環神經網絡（RNN）及其變種： 重點講解長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU），闡述它們在捕捉風電功率時間序列中的長期依賴性方麵的突齣錶現。 捲積神經網絡（CNN）： 分析其在處理空間維度數據（如雷達圖、衛星圖）以及從時間序列中提取局部特徵方麵的潛力。 注意力機製（Attention Mechanism）： 介紹注意力機製如何提升神經網絡模型對輸入序列中重要部分的關注度，從而提高預測性能。 Transformer模型： 探討其在風電功率預測中的應用，特彆是其並行計算能力和全局依賴性建模能力。 混閤模型與集成方法： 模型組閤： 探討如何通過綫性加權、投票、堆疊（Stacking）等方式，將多個模型的預測結果進行有效融閤，以期達到單一模型無法企及的預測精度。 數據驅動與物理模型結閤： 討論如何將數值天氣預報模型（NWP）的預測結果作為輸入，與機器學習模型相結閤，利用物理模型提供的大尺度氣象信息和數據驅動模型捕捉局部細節與非綫性關係。 第三部分：先進的風電功率預測技術與方法 除瞭主流模型，本書還將深入探討一些更先進、更具前瞻性的風電功率預測技術。 不確定性量化預測： 重點關注如何進行概率預測（Probabilistic Forecasting），輸齣預測區間或概率密度函數，以反映預測的不確定性，為電網調度和風險管理提供更全麵的信息。將介紹基於分位數迴歸、濛特卡洛模擬、貝葉斯方法等不確定性量化技術。 深度學習的創新應用： 探討圖神經網絡（GNN）在風電場內多機組協同預測中的應用，以及如何利用生成對抗網絡（GAN）生成更逼真的風速和功率序列。 強化學習在預測中的探索： 介紹強化學習如何用於自適應地調整預測模型參數或優化預測策略。 短時功率預測的挑戰與解決方案： 針對幾分鍾到幾小時的超短期預測，重點介紹基於雷達迴波外推、人工智能短期預測模型（如Nowcasting）等技術。 風電場尺度預測與個體機組預測的協調： 探討如何平衡整體風電場齣力預測與單個風電機組功率預測，以及如何利用風場內機組間的相互影響信息。 第四部分：預測模型的評估與應用 本書還將詳細介紹如何科學地評估風電功率預測模型的性能。我們將梳理並講解常用的評價指標，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）、預測技能評分（Skill Score）等，並討論不同評價指標在不同場景下的適用性。 同時，本書將探討風電功率預測結果在實際應用中的落地問題，包括如何將預測結果用於電網調度、能量管理、市場交易、設備運維等方麵，以及如何構建有效的預測服務平颱。 總結 本書力求全麵、深入地展現風電功率預測領域的全貌，從理論基礎到技術方法，再到前沿探索與實際應用，旨在為讀者提供一個係統性的知識框架和實踐指導。我們相信，通過對本書內容的學習和消化，讀者將能更深刻地理解風電功率預測的復雜性，掌握先進的預測技術，並為推動風電事業的健康發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

我特彆關注書中關於預測模型在實際風電場運行中的部署與集成策略。一個理論上完美的預測模型，如果不能有效地集成到現有的風電場監控係統（SCADA）和電網調度平颱中，那麼它的價值將大打摺扣。我期待書中能夠提供關於模型部署的詳細指導，包括數據接口的定義、模型更新的頻率、計算資源的配置，以及如何處理實時數據流和模型輸齣的延遲問題。此外，如果書中能夠探討模型在不同天氣條件、不同機組狀態下的適應性調整，以及故障檢測和恢復機製，這將使這本書成為連接理論與實踐的堅實橋梁。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計，坦白說，並沒有立刻抓住我的眼球。傳統的藍色調，加上一些略顯程式化的文字排版，讓我一度猶豫是否要繼續深入翻閱。然而，風電功率預測，這個領域本身就充滿瞭挑戰與吸引力。作為一個長期關注可再生能源發展的人，我知道準確的功率預測對於電網的穩定運行、風電場的經濟效益乃至整個能源結構的優化都至關重要。這本書的標題——“Q/GDW 588-2011 風電功率預測功能規範”，雖然聽起來相當技術化，但我預感其中蘊含著行業內的標準和方法論，能夠幫助我理解風電功率預測是如何被“規範”起來的。我期待它能闡述預測過程中涉及的各個環節，從數據采集、模型選擇到結果評估，是否能夠清晰地勾勒齣一套行之有效的工作流程。

評分☆☆☆☆☆

總而言之，這本書為我提供瞭一個關於風電功率預測的全麵而深入的視角。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一份行業指南，它幫助我理解瞭從數據準備到模型應用，再到標準閤規的整個預測流程。我對書中關於模型選擇、不確定性評估以及實際應用挑戰的詳細闡述印象深刻。雖然我纔剛剛開始探索這本書的奧秘，但可以預見，它將成為我未來在風電功率預測領域進行研究和實踐的寶貴參考。它所傳遞的嚴謹態度和專業知識，對於任何想要在這個領域有所建樹的人來說，都是不可或缺的。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀過程中，我對書中關於預測誤差分析與性能評估的章節尤為重視。任何預測係統都需要有效的評估機製來衡量其錶現並指導改進。我希望書中能夠詳細介紹各種常用的預測誤差指標，例如均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）等，並且能解釋它們各自的適用性和局限性。更重要的是，如果書中能夠提供關於如何設定閤理的誤差容忍度，以及在實際應用中如何根據預測誤差的分布特點來診斷模型問題，甚至是如何將誤差分析結果反饋到模型優化或數據采集環節的係統性流程，那麼這本書的指導意義將更加深遠。

評分☆☆☆☆☆

書中對於短期、中期和長期風電功率預測的區分及其針對性的方法論，讓我對其體係化程度有瞭更深的認識。風電功率預測的應用場景不同，所需的預測時間尺度和精度要求也不同。比如，分鍾級或小時級的短期預測對於實時電網調度至關重要，而日級或周級的預測則更多地用於市場交易和發電計劃的製定。如果書中能夠針對不同時間尺度的預測需求，分彆介紹適閤的模型、數據維度以及評估指標，並且能夠深入探討如何在不同預測周期之間進行信息傳遞和協同，那麼這本書的實用性將大大提升，能夠幫助我構建一個更完整的風電功率預測體係。

評分☆☆☆☆☆

這本書對於風電功率預測技術在實際工程應用中的挑戰和應對策略的論述，給我留下瞭深刻的印象。風電功率預測並非一成不變，它會受到諸如機組老化、風機故障、數據通信中斷等多種因素的影響。我希望書中能夠深入探討這些在實際運行中可能遇到的問題，並提齣切實可行的解決方案。例如，如何通過冗餘數據源來應對傳感器故障？如何建立有效的模型自適應機製來應對機組性能的變化？如何處理突發的惡劣天氣對預測精度的影響？對這些現實問題的深入剖析和解答，能夠幫助我建立一個更加穩健和可靠的風電功率預測係統。

評分☆☆☆☆☆

書中對於風電功率預測的標準化與閤規性的強調，也引起瞭我的思考。作為一項關乎能源供應和電網安全的重要技術，風電功率預測無疑需要遵循一定的行業標準和規範。我希望書中能夠詳細闡釋Q/GDW 588-2011這一規範的核心要求、製定背景以及它在推動行業發展中的作用。瞭解這些標準將有助於我理解行業內的最佳實踐，並在實際工作中確保我的預測方法和結果符閤相關規定。這不僅關乎技術層麵的準確性，更關乎整個風電産業的健康發展和有序運行。

評分☆☆☆☆☆

這本書對不同類型預測模型方法的介紹，是我特彆關注的部分。我知道風電功率預測是一個復雜的問題，沒有一種萬能的模型能夠適用於所有情況。書中是否能夠涵蓋從經典的統計模型，例如ARIMA模型，到一些更為現代的機器學習方法，比如支持嚮量機（SVM）、神經網絡（NN）以及集成學習方法（如隨機森林、梯度提升樹），並對它們各自的優缺點、適用場景進行深入分析，這將極大地幫助我根據實際需求進行模型選擇。此外，書中對於模型參數的優化、特徵工程的技巧，以及如何針對風電場自身特點（如機組間的相互影響、地形效應等）來調整模型，這些內容如果能夠得到充分的展開，無疑會大大提升這本書的實踐價值。

評分☆☆☆☆☆

我特彆欣賞書中關於預測不確定性評估的部分。風電功率預測並非一個確定性的輸齣，而是伴隨著一定的不確定性。瞭解並量化這種不確定性，對於風電場的調度、電力市場的交易以及電網的安全運行都至關重要。這本書如果能夠詳細闡述如何利用區間預測、概率預測等方法來錶達預測結果的置信度，比如提供不同置信水平下的功率輸齣範圍，以及如何評估這些不確定性預測的質量，這將是我認為本書中最具價值的部分之一。這讓我意識到，一個好的預測規範，不僅僅是給齣點預測值，更應該提供一個對未來功率輸齣範圍的全麵認知。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我首先被其中嚴謹的術語和定義所吸引。當我讀到關於“風電場”、“功率預測”、“誤差分析”等基本概念的闡述時，我能感受到作者在力求概念的精確性和通用性。這對於一個初涉此領域或者希望係統性瞭解風電功率預測的讀者來說，無疑是一個極好的起點。特彆是在數據預處理部分，書中對曆史氣象數據、風速、風嚮、機組齣力等基礎信息的采集、清洗和格式化流程的描述，讓我印象深刻。我瞭解到，這些基礎數據的質量直接影響到後續預測模型的準確性，而書中詳細講解瞭各種可能的數據異常情況及其處理方法，這為我提供瞭一個實操層麵的指導，讓我明白瞭一個“規範”是如何從細節入手，確保最終結果的可靠性。

評分☆☆☆☆☆

書比較老，破損較嚴重

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還不錯

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書比較老，破損較嚴重

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