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風電功率預測技術(電力行業十五五規劃教材)/風電場運維繫列叢書

  • 作者：閻潔//韓爽//王函//劉永前//周海|責編:周巧玲|總主編:姚中原//許昌
  • 出版社：中國電力
  • ISBN：9787523901854
  • 出版日期：2026/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：136
人民幣：RMB 38 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統介紹了風電功率預測技術，從理論框架到實際應用，全面覆蓋風電功率預測過程。內容涵蓋人工智慧天氣預報和多時間尺度（超短期、短期、中短期、中長期）風電功率／電量預測技術路線，並深入剖析預測不確定性來源，給出不確定性分析的主要技術路線。書中實例豐富，條理清晰。最後前瞻性地展望了風電功率預測的前沿技術。
    本書可作為高等學校新能源科學與工程、儲能科學與工程專業相關課程的教材，也可供從事風能發電和儲能技術研究、設計、製造、運行與管理的工程技術人員參考使用。
作者介紹
閻潔//韓爽//王函//劉永前//周海|責編:周巧玲|總主編:姚中原//許昌
目錄
前言
第1章  概述
  1.1  風電功率預測的意義
  1.2  風電功率預測的基本概念
    1.2.1  數值天氣預報
    1.2.2  人工智慧天氣預報
    1.2.3  長期電量預測
    1.2.4  中期功率預測
    1.2.5  短期功率預測
    1.2.6  超短期功率預測
    1.2.7  概率預測
    1.2.8  功率預測考核指標
  1.3  風電功率預測的發展歷程
  1.4  風電功率預測的主要方法及分類
    1.4.1  不同建模原理的功率預測技術
    1.4.2  面向不同時間尺度的功率預測技術
    1.4.3  面向不同空間尺度的功率預測技術
    1.4.4  不同結果形式的功率預測技術
  1.5  風電功率預測面臨的挑戰
第2章  實時風況預測
  2.1  高時間解析度下風況波動特性
    2.1.1  時域波動性
    2.1.2  頻域波動性
  2.2  實時風況預測主要技術路線
    2.2.1  離線建模
    2.2.2  在線建模
  2.3  實時風況預測實例
    2.3.1  基於多任務學習的分鐘級風況聯合預測
    2.3.2  基於智能更新-在線建模策略的分鐘級風況預測
第3章  人工智慧天氣預報
  3.1  數值天氣預報概述
    3.1.1  NWP風速偏差
    3.1.2  NWP波動情況
    3.1.3  NWP空間相似度
  3.2  數據驅動天氣預報主要技術路線
    3.2.1  天氣預報統計降尺度
    3.2.2  天氣預報修正
    3.2.3  人工智慧天氣預報
    3.2.4  人工智慧天氣預報與數值天氣預報的對比分析
  3.3  人工智慧天氣預報實例
    3.3.1  基於卷積神經網路的天氣預報降尺度
    3.3.2  基於深度信念網路的多源多點位天氣預報修正
    3.3.3  融合全球預報場與風速時序傳遞模式的人工智慧天氣預報
第4章  超短期風電功率預測
  4.1  超短期風電功率預測考核標準
  4.2  超短期風電功率預測主要技術路線
    4.2.1  序列到序列
    4.2.2  訓練樣本精細化選取
  4.3  超短期風電功率預測實例
    4.3.1  建模流程

    4.3.2  算例分析
第5章  短期風電功率預測
  5.1  短期風電功率預測考核標準
  5.2  短期風電功率預測主要技術路線
    5.2.1  物理方法
    5.2.2  統計方法
  5.3  短期風電功率預測實例
    5.3.1  基於CFD流場預計算的短期風電功率預測
    5.3.2  考慮多源數值天氣預報的短期風電功率預測
第6章  中期風電功率與電量預測
  6.1  中期風電功率與電量預測考核標準
    6.1.1  中短期功率預測
    6.1.2  中長期發電量預測
  6.2  中期風電功率與電量預測主要技術路線
    6.2.1  中短期風電功率預測
    6.2.2  中長期電量預測
  6.3  中期風電功率與電量預測實例
    6.3.1  基於時序外推的中短期風電功率預測
    6.3.2  基於深度卷積神經網路的中短期風電功率預測
    6.3.3  基於輸入變數優化選擇的中長期電量預測
第7章  風電功率預測不確定性分析
  7.1  風電功率預測不確定性評價指標
  7.2  風電功率預測不確定性來源
    7.2.1  數據質量和代表性
    7.2.2  氣象預報不確定性
    7.2.3  預測模型不確定性
  7.3  風電功率預測不確定性分析主要技術路線
    7.3.1  區間預測
    7.3.2  分位數預測
    7.3.3  場景預測
    7.3.4  概率密度預測
  7.4  風電功率預測不確定性分析實例
    7.4.1  基於條件生成對抗網路的日前風電場景生成
    7.4.2  基於改進深度混合密度網路的風電功率預測不確定性分析
    7.4.3  基於分位數回歸的風電功率預測不確定性分析
第8章  風電功率預測前沿技術
  8.1  自進化風電功率預測技術
  8.2  考慮數據隱私防護的風電功率預測技術
  8.3  小樣本風電功率預測技術
  8.4  面向電力市場的風電功率預測技術
  8.5  多能源功率集成式預測技術
參考文獻

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