风电功率预测培训课程
一、课程基本信息
二、培训内容
1. 风电功率预测概述
风电功率预测定义与意义；预测时间尺度（超短期/短期/中期/长期）；预测空间尺度（单机/场站/区域）；预测精度对电网调度与市场交易影响；相关政策与考核要求。
2. 预测系统架构与组成
风功率预测系统总体架构；数据采集与处理模块；数值天气预报（NWP）接口；预测算法模型库；结果展示与上报模块；系统运维与监控。
3. 数值天气预报（NWP）基础
NWP原理与模式（全球/区域/中尺度）；气象要素（风速/风向/温度/气压/湿度/湍流）；NWP分辨率与更新频次；NWP误差特性；多源NWP融合；NWP数据质量控制。
4. 风速预测方法
物理方法（CFD模拟/微尺度降尺度）；统计方法（时间序列/回归分析/卡尔曼滤波）；机器学习方法（神经网络/支持向量机/随机森林）；深度学习方法（LSTM/CNN/Transformer）；组合预测策略；预测结果后处理。
5. 功率转换模型
风速-功率曲线建模（实测曲线/理论曲线/分段拟合）；空气密度修正；尾流效应建模；机组状态对功率影响（停机/限功率/故障）；功率曲线一致性校验。
6. 数据采集与预处理
测风塔数据采集与质量控制；SCADA数据采集；数据清洗（异常值/缺失值/野点剔除）；数据归一化与标准化；特征工程（气象特征/时序特征）；数据完整性保障。
7. 预测误差分析与评价
误差评价指标（MAE/RMSE/MAPE/偏差/相关系数）；误差分布特性；误差来源分析（NWP误差/模型误差/机组状态）；不同天气条件下误差特征；预测精度提升方法。
8. 极端天气预测与预警
极端风速（台风/飓风/雷暴大风）；极端风向变化；覆冰预测；雷击预警；低能见度（大雾）影响；极端天气对功率影响评估；预警阈值与响应机制。
9. 场群预测与区域预测
多风电场联合预测；空间相关性利用；区域爬坡事件预测；区域总功率预测；分布式风电预测；预测结果时空一致性校验。
10. 预测系统集成与应用
预测系统与SCADA集成；预测系统与调度系统接口；实时预测数据上传；调度计划编制支持；日前市场与实时市场报价；弃风电量评估。
11. 机器学习建模实战
特征选择与构造；训练集/验证集/测试集划分；模型训练与超参数调优；模型部署与在线学习；模型版本管理；可解释性分析。
12. 未来预测技术趋势
人工智能气象模型业务化运行；大数据与AI融合；物理引导的神经网络；极端天气预测能力提升；风光储联合预测；全国预测资源平台建设
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