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7.1 一般规定

7.1.1 30MW及以上风光储联合发电站应设置联合发电功率预测系统。

7.1.2 风电场、光伏电站功率预测应根据站址位置、气候特征和历史数据确定。最优预测策略宜根据预测时间尺度和实际需求，采用多种方法及模型确定。

7.1.3 电站功率预测系统应考虑检修、故障等不确定因素对电站输出功率的影响。

7.1.4 电站功率预测时间尺度分为短期和超短期，短期功率预测应能预测次日零时起72h的输出功率，时间分辨率应为15min；超短期功率预测应能预测未来0.25h~4h的输出功率，时间分辨率不应大于15min。

7.1.5 风电场、光伏电站功率预测系统应分别符合现行国家标准《风电场接入电力系统技术规定》GB/T19963和《光伏发电站接入电力系统技术规定》GB/T19964的规定。

条文说明

7.1.2 不同时间尺度的预测方法有本质区别。对于0~4h的超短期预测，风电功率主要由大气运动的持续性决定，因此采用历史数据外推的方式可以得到较好的预测效果；而对于0~72h的短期预测，基础性工作是通过数值天气预报数据预测未来大气运动的规律性，否则难以得到较好的预测结果，因此数值天气预报数据是短期功率预测最主要的输入数据。

超短期功率预测方法：根据风电场历史及实时运行数据（包括功率、风速、风向等），建立历史数据与风电场未来功率的映射关系，从而实现对风电场未来较短时间的功率预测。常用的方法包括：持续预测、自回归滑动平均、卡尔曼滤波、人工神经网络、小波分析等。对于不同的风电场，这些方法的有效性和预测精度也有差异。

短期功率预测方法：通过建立数值天气预报数据与风电场输出功率的预测模型，以数值天气预报数据作为预测模型的主要输入量，实现风电场输出功率的短期预测。常用的预测方法包括物理方法和统计方法。

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