NB T 10205-2019 风电功率预测技术规定.pdf

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1、 NB ICS 29.020 F 20 备案号： -20 中华人民共和国能源行业标准 NB / T 10205 2019 代替 NB / T 31043 2012 风电功率预测技术规定 Technical rules for wind power forecasting 2019-06-04发布 2019-10-01实施 国家能源局 发 布 NB / T 10205 2019 I 目 次 前言 II 1 范围 .1 2 规范性引用文件 .1 3 术语和定义 .1 4 基本要求 .2 5 预测技术 .2 6 预测结果评价 .4 附录 A（规范性附录）预测模型的输入数据详细要求 7 附录 B（资料

2、性附录）预测输入数据的数据预处理要求 9 附录 C（资料性附录）风电场数据上报的 E 文本格式示例 10 附录 D（资料性附录）风电功率预测结果的评价指标计算方法 13 NB / T 10205 2019 II 前 言 本标准的编写格式和规则符合 GB/T 1.1标准化工作导则 第 1 部分：标准的结构和编写规则的 要求。 本标准由中国电力企业联合会提出。 本标准由能源行业风电标准化技术委员会风电场并网管理分技术委员会归口。 本标准起草单位：南方电网科学研究院有限责任公司、中国电力科学研究院有限公司、国网甘肃省 电力公司风电技术中心、北京东润环能科技股份有限公司、中国南方电网电力调度控制中心、

3、国家电力 调度控制中心、国网吉林省电力有限公司电力调度控制中心、中国电力工程顾问集团东北电力设计院有 限公司、中国大唐集团新能源股份有限公司 本标准主要起草人：马溪原、李鹏、郭晓斌、雷金勇、王勃、汪宁渤、裴哲义、吴俊、汪付星、周 强、李金、孙勇、胡洋、金小明、杨达、吴立东、周长城、王铮、李宝聚、张超、刘鲁宁 本标准在执行过程中的意见或建议反馈至中国电力企业联合会标准化中心（北京市宣武区白广路二 条 1 号， 100761） 。 NB / T 10205 2019 1 风电功率预测技术规定 1 范围 本标准规定了风电功率预测相关的输入数据、预测内容和模型、预测结果和评价等技术要求。 本标准适用于

4、风电场、分散式风电、各级电力调度机构和第三方预测技术服务商等开展的风电功率 预测工作或服务。 2 规范性引用文件 下列文件对于本标准的应用是必不可少的。 凡是注日期的引用文件， 仅注日期的版本适用于本标准。 凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本标准。 NB/T 31046 风电功率预测系统功能规范 NB/T 31079 风电功率预测系统测风塔数据测量技术要求 NB/T 31055 风电场理论可发电量与弃风电量评估导则 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3.1 风电场 wind farm 由一批风力发电机组或风力发电机组群（包括机组单元变压器）、汇集线路、主

5、升压变压器及其它 设备组成的发电站。 3.2 数值天气预报 numerical weather prediction NWP 根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机做数值计算，求解描写天气演变 过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。 3.3 风电功率预测 wind power forecasting 以风电场或一定区域内风电的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报数据、风电机组运行 状态等数据建立风电输出功率的预测模型，以风速、功率、数值天气预报等数据作为模型的输入，结合 风电场或一定区域内的风电机组设备状态及运行工况，预测风电

6、场或一定区域内风电未来一段时间的有 功功率。 3.4 短期风电功率预测 short-term wind power forecasting 预测风电场或一定区域内风电次日零时起未来 72 小时及以上的有功功率， 时间间隔不大于 15 分钟。 3.5 超短期风电功率预测 ultra-short-te rm wind power forecasting 预测风电场或一定区域内风电未来 04 小时的有功功率，时间间隔不大于 15 分钟。 3.6 NB / T 10205 2019 2 时间间隔 time interval 相邻两次观测或预测之间的持续时间大小。 3.7 分散式风电 decentral

7、ized wind power 接入 35kV 及以下电压等级，位于用电负荷中心附近，不以大规模远距离输送电力为目的，所产生 的电力就近接入且在配电网内消纳的风力发电系统。 3.8 风电功率预测模型 wind power forecasting model 根据已有的历史统计数据、观测数据和数值天气预报数据，运用一定的数学方法进行科学的数据处 理以揭示风电场或一定区域内风电机组未来输出的有功功率之间的规律性联系的数学模型，以下简称 “预测模型”。 3.9 风电理论可发功率 wind farm theoretical power generation 风电场所有运行中的风电机组在自然运行状态下能

8、够发出的有功功率。 3.10 单次计算时间 single computing time 利用已知的输入数据，预测模型执行一次计算得到风电未来一段时间的有功功率所需要的时间。 3.11 负荷峰段正偏差 positive deviation during peak load 在负荷高峰时段，风电功率预测结果大于实测结果的偏差绝对值。 3.12 负荷谷段负偏差 negative deviation during valley load 在负荷低谷时段，风电功率预测结果小于实测结果的偏差绝对值。 3.13 风电场弃风 wind farm curtailment 风电场因自身原因或受外部因素限制引起的风

9、机停运或减出力。 4 基本要求 4.1 风电场的风电功率预测系统应具备短期风电功率预测以及超短期风电功率预测的能力。 4.2 电力调度机构的风电功率预测系统应能预测调度管辖区域内分散式风电、风电场至整个调度管辖区 域的风电输出功率，还应具备接收风电场端风电功率预测系统上报的数据、评价与考核、统计与分析和 信息发布等功能。 4.3 风电场的风电功率预测系统应满足电力监控系统安全防护的要求，与电力调度机构的风电功率预测 系统建立数据接口并运行于同一安全区，具备自动向电力调度机构实时传送预测结果的能力。 4.4 风电功率预测系统功能及性能应符合 NB/T 31046 的规定。 4.5 同一区域的分散

10、式风电项目可联合开展风电功率预测工作，同一区域的分散式风电联合预测的相关 技术要求参照本标准对风电场的相关要求执行。 4.6 风电场发电功率预测工作也可由风电场企业委托第三方风电功率预测技术服务商承担。对第三方预 测技术服务商开展风电场发电功率预测的相关技术要求参照本标准对风电场的相关要求执行。 5 预测技术 NB / T 10205 2019 3 5.1 输入数据 5.1.1 预测模型的输入数据应包括风电场信息、历史运行数据、实时运行数据、开机容量计划和数值天气 预报数据、气象观测数据等，各类数据的详细要求见附录 A。 5.1.2 气象观测历史数据、数值天气预报历史数据应与功率历史运行数据具

11、有同步的时标。 5.1.3 预测模型的输入数据应通过完整性及合理性检验，并对缺测和异常数据进行补充和修正，具体的检 验及修补等数据预处理要求参见附录 B。 5.1.4 数据输入预测模型前，宜比较分析不同数值天气预报来源、不同时间及空间分辨率对预测结果精度 的影响，分析不同数值天气预报数据对预测对象的适用性，综合考虑数据购买成本和预测结果精度选择 合适的数值天气预报来源及其时间及空间分辨率。 5.2 预测内容 5.2.1 风电功率预测按照预测时间尺度分为短期风电功率预测和超短期风电功率预测， 短期风电功率预测 输出结果的有效时间长度应不少于 72 小时，超短期风电功率预测输出结果的有效时间长度应

12、为 4 小时。 5.2.2 风电功率预测的主要对象包括单个风电场、若干个风电场组成的风电场群、同一区域的分散式风电 以及整个调度管辖区域内的风电理论可发功率。 5.2.3 风电功率预测结果应至少具备点预测的形式，点预测的内容应是不大于 15 分钟的每个时段内风电 输出有功功率的平均值。除点预测形式外，还可包括概率预测、多场景生成与削减、给定置信水平下的 区间预测等功能。 5.2.4 风电功率预测的时间间隔应不大于 15 分钟。 5.3 预测模型 5.3.1 预测模型应根据风电场所处地理位置的气候特征、地形地貌、可用数据情况和风电机组空间排布， 采用适当的预测方法进行风电功率预测建模。 5.3.

13、2 预测模型按照所使用的数据分为基于数值天气预报数据的物理模型、 基于历史数据的统计模型以及 物理模型和统计模型相结合的组合模型。根据预测时间尺度的不同和实际应用的具体需求，宜采用多种 预测方法或组合模型，利用多源数值天气预报数据，形成最优预测策略，输出多组预测结果并生成最终 的组合预测结果。 5.3.3 预测模型应能够根据风电场开机计划、风电机组故障等情况自动调整预测结果。 5.3.4 预测模型宜考虑极端风速、沙尘暴等极端自然天气情况的影响。 5.3.5 预测模型宜能够根据表 1 所列预测对象的各类地形地貌及气象条件等自动调整预测结果。 表 1 针对不同预测对象的地形地貌及气象条件下预测模型

14、的技术措施 序号 预测对象特征 技术措施 1 预测对象位于高原地区 根据高原地区的空气密度自动调整预测结果 2 预测对象位于平原地区及海上 根据风电机组尾流效应自动调整预测结果 3 预测对象位于山区及丘陵地区 考虑局地小气候对风电理论可发功率的影 响，能够根据风电机组地理位置、空间排布、 风电场内不同地点山区风速、风向等气象规 律自动调整预测结果 4 预测对象位于覆冰频发地区 根据覆冰情况自动调整预测结果 5 预测对象位于海上及海岸地区 考虑海陆风、台风、湿度等因素对风电理论 可发功率的影响 NB / T 10205 2019 4 5.3.6 预测模型应考虑风电场装机扩容对发电能力的影响，支持

15、风电场装机扩容情况下的功率预测。 5.3.7 超短期预测模型的单次计算时间应不大于 5 分钟。 5.3.8 超短期预测模型应至少每 15 分钟滚动执行预测一次，并具有在线建模和滚动修正能力。 5.3.9 风电场运行人员可对预测模型预测得到的结果进行人工修正或对多组预测结果人工组合，人工修 正应设置严格的权限管理。 5.3.10 预测模型宜具备对预测曲线进行误差估计的能力。 5.4 数据报送 5.4.1 风电场上报的预测结果应包含预测值及其对应时标、预测结果的生成时间等，并标明风电场名称、 结果类型等身份识别信息。 5.4.2 风电场上报的所有预测结果及数据应采用文本的形式。 5.4.3 风电功

16、率预测结果、气象观测数据、数值天气预报、预计开机容量等上报数据应采用国家规定的公 制计量单位并在文件中予以说明， 有效位数应满足电力调度机构的要求， 风电功率预测结果应以 MW 为 单位并保留两位小数。 5.4.4风电场应每天按照电力调度机构规定的时间自动上报次日 0至 72小时每 15分钟共 288个时间段的 风电场短期有功功率预测结果及同期的预计开机容量。 5.4.5 风电场应每 15 分钟自动向电力调度机构滚动上报未来 0 至 4 小时每 15 分钟共 16 个时间段的风电 场超短期有功功率预测结果及同期的预计开机容量。 5.4.6 风电场应每 5 分钟自动向电力调度机构滚动上报风电场实

17、时气象观测数据和当前时刻的开机总容 量。实时气象观测数据应至少包括距地面 10 米、 30 米、 50 米、 70 米高程和风机轮毂高度处的风速、风 向，以及 10 米高程的气温、气压、相对湿度等在最近 5 分钟内观测数据的平均值。 5.4.7 风电场应每天按照电力调度机构规定的时间自动上报其开展预测所依据的次日 0 至 72 小时每 15 分钟共 288 个时间段的数值天气预报数据。数值天气预报数据至少包含距地面 10 米、 70 米、 100 米等 高程的风速、风向和 10 米高程的气温、相对湿度、气压。 5.4.8 数据报送时间延迟应小于 5 分钟。 5.4.9 风电场应通过电力调度数据

18、网的非控制区（安全区 II）向电力调度机构报送预测结果、开机容量、 测风数据等数据。 5.4.10 数据报送格式宜采用电力系统数据标记语言（ E 文本格式）或可扩展标记语言（ XML） ， E 文本格 式参见附录 C。 6 预测结果评价 6.1 评价指标 6.1.1 风电功率预测结果的评价指标包括均方根误差、平均绝对误差、相关系数、最大预测误差、准确率、 合格率等。电力调度机构宜统计风电场所报送预测结果的上报率、负荷峰段正偏差率、负荷谷段负偏差 率、高风速段预测准确率、低风速段预测准确率，作为评估预测结果对电网调度影响的观察项。以上各 指标的计算方法参见附录 D。 6.1.2 风电场发电功率预

19、测结果的月平均准确率、 月平均合格率和月平均上报率作为电力调度机构对风电 场发电功率预测水平的评价指标。 6.1.3 风电功率预测结果评价指标计算所需的真值为风电实际输出功率。 风电实际输出功率取各被评价时 段内采样的风电输出功率数据的算术平均值，采样间隔应不大于 1 分钟。 6.1.4 以下情况对应的时段不参与风电功率预测结果评价： NB / T 10205 2019 5 a） 极端恶劣自然灾害发生期间； b） 风电场投产 6 个月内； 6.1.5 当风电场弃风时，应采用 NB/T 31055 规定的计算方法得到的风电理论可发功率作为评价指标计算 的实际发电功率参考值。 6.2 综合评价 6

20、.2.1 电力调度机构可根据下式对风电场上报的风电功率预测结果进行综合评价： ()() ( ) 12 3 1 2 Peak Peak Valley Valley HW HW LW LW 11 rrR Srr r R E E r r = + + + + + + （ 1） 12 Peak Valley HW LW 1 rr R + + + + = （ 2） 式中： S 风电功率预测综合评价结果； 1 r 月平均准确率， 1 r 为该指标权重； 2 r 月平均合格率， 2 r 为该指标权重； R 月平均相关系数， R 为该指标权重； Peak E 月平均负荷峰段正偏差率， Peak 为该指标权重；

21、Valley E 月平均负荷谷段负偏差率， Valley 为该指标权重 HW r 月平均高风速段预测准确率， HW 为该指标权重； LW r 月平均低风速段预测准确率， LW 为该指标权重； 3 r 各类上报数据的综合月上报率。 6.2.2 风电功率预测综合评价公式（ 1）中各评价指标的权重选取宜按表 2 选取，电力调度机构可根据实 际需求适当调整指标权重。 表 2 风电功率预测综合评价指标权重 序号 评价指标 权重 1 准确率 0.20 2 合格率 0.25 3 相关系数 0.05 4 负荷峰段正偏差率 0.10 5 负荷谷段负偏差率 0.20 6 高风速段预测准确率 0.15 7 低风速段

22、预测准确率 0.05 6.3 预测准确性要求 6.3.1 风电场短期风电功率预测月平均准确率应不低于 80%，月平均合格率应大于 80%，月平均上报率 应达到 100%。 6.3.2 风电场超短期风电功率预测月平均准确率应不低于 85%，月平均合格率应大于 85%，月平均上报 率应达到 100%。 6.3.3 整个调度管辖区域的风电功率预测精度应在单个风电场平均精度基础上有所提高。 6.3.4 针对短期、超短期时间尺度和平地、丘陵、山区、海岸、海上等不同地形地貌特征，风电场及省级 电力调度机构开展的风电功率预测准确性宜满足表 3 要求。 NB / T 10205 2019 6 表 3 针对不同

23、时间尺度和地形地貌特征的风电功率预测准确性要求 地形地貌 特征 短期功率预测准 确率 (月 平均 ) 短期功率预测合 格率 (月平均 ) 超短期功率预测准 确率 (月平均 ) 超短期功率预测 合格率 (月平均 ) 平地 85% 85% 90% 90% 丘陵 83% 83% 88% 88% 山区 80% 80% 85% 85% 海岸 83% 83% 88% 88% 海上 85% 85% 90% 90% NB / T 10205 2019 7 附录 A （ 规范性附录 ） 预测模型的输入数据详细要求 A.1 风电场基础信息 风电场信息包括风电场概况、风电场中各设备的参数信息、风电场地理信息等。 A

24、.1.1 风电场概况包括： a） 风电场占地面积，以及所在区域的平均海拔高度； b） 风力发电机组台数、气象量测装置的台数； c） 升压站电压等级和并网线路名称； d） 风电场装机容量； e） 风电场扩容时间及对应容量。 A.1.2 风电场中各设备的参数信息包括： a） 风力发电机组的生产厂家、机组类型和型号，每种型号机组的单机额定容量、功率曲线、轮毂 高度、叶轮直径、切入和切出风速、推力系数曲线，功率曲线和推力系数的数据间隔不大于 1 米 /秒，每 台风机的首次并网时间、风机位置（东经，北纬，和海拔）等； b） 气象量测装置的安装位置（东经，北纬，和海拔）及所在区域的地形地貌信息、装置类型、

25、测 量条件及测量精度等。有效气象测量装置包括测风塔、地面 /海洋气象观测站和其它边界层气象测量装置 等。安装于风力发电机组机舱外部的测风设备和温度传感器亦可作为气象量测装置。 A.1.3 风电场地理信息包括： a） 地形数据包括对风电场区域外 10 千米范围内地势变化的描述，格式宜为 CAD 文件，比例尺不 宜小于 1:5000；对于海上风电场，地形数据应包括海岸线陆上地形数据。 b） 对于陆地风电场，地理信息包括以风电场所在网格为中心，风电场所处区域外 20 千米范围内 3 公里 3 公里网格地表（包括陆面、植被和水面）粗糙度数据，应通过实地勘测或卫星地图获取，网格跨 度以风电场内两台风机最

26、远直线距离为参考。对于海上风电场，地理信息应包括海平面粗糙度数据。 A.2 历史运行数据 A.2.1 历史运行数据包括预测对象功率历史记录、 风电场中各设备运行数据的历史记录和风电场运行情 况的历史记录等。具体内容包括： a） 预测对象功率历史记录一般为预测目标区域内的风电总有功输出的历史记录。对于电力调度机 构，还包括整个调度管辖区域内总的风电有功输出的历史记录； b） 风电场运行情况的历史记录，包括全场风电机组的故障 /非故障停运记录、开机容量、限电记录 等，所有状态记录数据应同时包含对应的起止时间； c） 风电场内每台风机历史运行数据，应至少包括风速、风向、环境温度、机舱位置（偏航角度）

27、 、 有功功率、无功功率、风机运行状态等信息。 A.2.2 投运时间超过 1 年的预测对象应包括不少于 1 年且连续的历史功率数据及其对应的开机容量、 限 电记录等数据，数据时间间隔不大于 5 分钟，取平均值；投运时间不足 1 年的风电场应包括投运后的所 有历史功率数据及其对应的开机容量、限电记录等数据，数据时间间隔不大于 5 分钟，取平均值。 A.2.3 当历史运行数据对应的部分时段存在风电场弃风时，应采用 NB/T 31055 规定的计算方法得到的 风电理论可发功率作为预测模型的输入数据。 A.3 实时运行数据 实时运行数据包括预测对象实时功率和风电场中各设备的实时运行数据等。具体内容包括

28、： a） 预测对象实时功率一般为预测目标区域内的风电总有功的实时值。对于电力调度机构，还包括 NB / T 10205 2019 8 整个调度管辖区域内总的实时风电有功输出； b） 风电场内每台风机的实时运行数据，应至少包括机头风速、风向、环境温度、机舱位置（偏航 角度） 、有功功率、无功功率、风机运行状态（正常、故障、人为停机、故障停机、限电状态）等信息； c） 风电场的实时功率数据的采集周期应不大于 1 分钟，应取自风电场升压站计算机监控系统，输 出数据为 1 分钟内的算术平均值； d） 风电机组实时状态数据的采集周期应不大于 15 分钟，时间延迟应小于 5 分钟，应通过电力调 度数据网由

29、风电场计算机监控系统上传。 A.4 开机容量计划 当前预测时段对应的开机容量计划数据应满足如下要求： a） 风电场计划开机容量数据的时间间隔应不大于 15 分钟； b） 当风电场日前报送的计划开机容量有变化时应在 15 分钟内将最新的计划开机容量报送给电力 调度机构，风电场及电力调度机构应根据最新的计划开机容量开展风电功率预测； c） 当风电场的风电机组生产厂家、机组类型和型号不同时，风电场计划开机容量数据应按照风电 机组的生产厂家、机组类型和型号等进行详细划分。 A.5 数值天气预报数据 A.5.1 数值天气预报数据包括日常预报数据和历史预报数据。 日常预报数据指风电功率预测系统投运之 后每

30、日定时提供的数值天气预报结果；历史预报数据是风电功率预测系统投运之前的日常预报数据的历 史记录。 A.5.2 数值天气预报数据的具体要求包括： a） 数值天气预报内容应至少包含 10 米、 70 米、 100 米等高程的风速、风向和 10 米高程的气温、 相对湿度、气压。 b） 数值天气预报数据时间间隔不大于 15 分钟，内容覆盖至少从次日零点至未来 3 天； c） 数值天气预报的空间范围应覆盖预测对象。预测网格尺度不大于 10 公里 10 公里，预测结果的 垂直高度取相对高度，即距地面高度； d） 宜每日至少提供两次数值天气预报数据； e） 数值天气预报应满足雨 /雪等特殊天气类型的预报。

31、A.5.3 风电场投运时间超过 1 年时，历史数值天气预报数据长度应不少于 1 年。投运时间不足 1 年的风 电场应包括自投运之日起的所有历史数值天气预报数据。 A6 气象观测数据 A.6.1 风电场应配套建立测风塔并符合 NB/T 31079 的技术要求； A.6.2 气象观测数据包括由测风塔或雷达测风仪观测得到的实时数据及历史数据等， 雷达测风仪数据的 要求参照测风塔数据的要求。具体内容包括： a） 数据的时间间隔应不大于 5 分钟； b） 测风塔气象观测数据应至少包括 10 米、 30 米、 50 米、 70 米高程和风电机组轮毂高度的每段时 间间隔内的平均风速、平均风向、极大风速和风速

32、标准差，以及 10 米高程的每段时间间隔内的平均气 温、平均气压和平均湿度等实时数据及历史数据；对于使用风电机组的测风和测温设备作为气象观测数 据参考时，需提供风机轮毂高处的每段时间间隔内的平均风速、平均风向，以及近地面平均气温的实时 数据及历史数据； c） 投运时间不足 1 年的测风塔，应包括投运后的测风塔所有历史数据；投运时间超过 1 年的，应 包括最近两年内且连续的数据，且数据长度应不少于 1 年； d） 实时数据的时间每 1 分钟采集一次，延迟应小于 5 分钟；输出数据为 1 分钟内的算术平均值， 5 分钟、 10 分钟和 15 分钟等数据周期根据 1 分钟采集的数据算术平均值。 NB

33、 / T 10205 2019 9 附录 B （ 资料性附录） 预测输入数据的数据预处理要求 B.1 数据完整性检验应满足： a） 数据的数量应等于要求记录的数据数量； b） 数据的时间顺序应符合要求的开始、结束时间，中间应连续。 B.2 数据合理性检验应满足： a） 对功率、数值天气预报、测风塔等数据进行越限检验； b） 对功率的变化率进行检验； c） 对功率的均值及标准差进行检验； d） 对测风塔不同层高数据进行相关性检验； e） 根据测风数据与功率数据的关系对数据进行相关性检验。 B.3 缺测和异常数据宜按照下列要求处理： a） 以前一预测点的功率数据补全缺测的功率数据； b） 以装机容

34、量替代大于装机容量的功率数据； c） 以零替代小于零的功率数据； d） 以前一预测点功率替代异常的功率数据； e） 测风塔缺测及不合理数据以其余层高数据根据相关性原理进行修正，不具备修正条件的以前一 预测点数据替代； f） 数值天气预报缺测及不合理数据以前一预测点数据替代； g） 所有经过修正的数据以特殊标示记录； h） 所有缺测和异常数据均可由人工补录或修正。 NB / T 10205 2019 10 附录 C （资料性附录） 风电场数据上报的 E 文本格式示例 C.1 短期预测报文的 E 文本格式说明如下： a） 文件名：短期 _电厂所属地区 _风场名 _年月日 .dat，文件名中“短期”

35、用“ DQ”表示，时间按“年月 日 (yyyymmdd)”的方式给出。例如：板桥风电场表示为： DQ_KM_BanQDC_20170712.dat ，日期 为文件生成日期； b） 文件包括风电场未来 0-72 小时短期预测有功功率值，每 15 分钟一组数据； c） 各数据列之间的分隔符为 而不是空格 ，对应的字符串转义符为“ t” ； d） 文件中日期和时间作为一列，日期和时间中间为空格 ； e） 文件中“ Entity=风场名” ，风场名以电力调度机构 EMS 系统及调度日报命名为准； f） 文件中“时间 = ” ，时间表示为文件的生成时间； g） 时间以 24 点计时法（ 00:0023:

36、45）表示；上报该时段的预测有功功率平均输出值、该时段的预计开 机容量（单位 MW） ； h） 文件编码为 GBK； i） 文件内容示例如下所示： 序号 日期 .时间 风电场短期预测值 开机容量 运行台数 # 1 2017-07-13 00:15:00 11.58 41.25 27 # 2 2017-07-13 00:30:00 11.58 41.25 27 . # 288 2017-07-15 23:45:00 11.58 41.25 27 C.2 超短期预测报文的 E 文本格式说明如下: a） 文件名：超短期 _电厂所属地区 _风场名 _年月日 _时分 .dat，文件名中“超短期”用“ C

37、DQ”表示，时 间按“年月日 _ 时分 (yyyymmdd_hhmm) ”的方式给出。例如：板桥风电场表示为： CDQ_KM_BanQDC_20170518_1745.dat ，日期为文件生成日期 15 分钟整点的时间； b） 文件包括风电场未来 0-4 小时短期预测有功功率值，每 15 分钟一组数据； c） 各数据列之间的分隔符为 而不是空格 ，对应的字符串转义符为“ t” ； d） 文件中日期和时间作为一列，日期和时间中间为空格 ； e） 文件中 Entity=风场名 ，风场名以电力调度机构 EMS 系统及调度日报命名为准； f） 文件中 form_time 表示预测的起始时间； g） 文

38、件中 curve_time 表示预测的终止时间； h） 时间以 24 点计时法（ 00:0023:45）表示；上报该时刻至未来 15 分钟内的预测有功功率平均输出值、 该时段的预计开机容量（单位 MW） ； i） 每 15 分钟上报一次，每时刻应在当前预测时刻起始时间内 5 分钟完成上报； j） 文件编码为 GBK； k） 文件内容示例如下所示： NB / T 10205 2019 11 序号 日期 .时间 风电场超短期预测值 开机容量 # 1 2017-05-18 17:45:00 8.00 27 # 2 2017-05-18 18:00:00 8.00 27 . # 16 2017-05-

39、18 21:30:00 11.10 27 C.3 数值天气预报报文的 E 文本格式说明如下: a） 文件名：数值天气预报 _电厂所属地区 _风场名 _年月日 .dat，文件名中“数值天气预报”用“ NWP” 表示，时间按“年月日 (yyyymmdd) ”的方式给出。例如：板桥风电场表示为： NWP_KM_BanQDC_20170712.dat ，日期为文件生成日期； b） 文件包括风电场未来 3 天数值天气预报得到的距地面 10 米、 70 米、 100 米等高程的风速、风向和 10 米高程的气温、相对湿度、气压； c） 各数据列之间的分隔符为 而不是空格 ，对应的字符串转义符为“ t” ；

40、d） 文件中“ Entity=风场名” ，风场名以电力调度机构 EMS 系统及调度日报命名为准； e） 文件中日期和时间作为一列，日期和时间中间为空格 ； f） 文件中“时间 = ” ，时间表示为文件的生成时间； g） 时间以 24 点计时法（ 00:0023:45）表示； h） 文件编码为 GBK； i） 文件内容示例如下所示： 序号 日期 .时间 10米风速 10 米风向 70米风速 70 米风向 100米风速 100米风向 10米气温 10米相对湿度 10米气压 # 1 2017-07-13 00:15:00 10 12.2 15 21.2 15 24.3 30 75 1000.1 #

41、2 2017-07-13 00:30:00 12 23.2 16 21.1 17 24.4 30 75 1000.1 . # 288 2017-07-15 23:45:00 4 13.2 6 21.1 7 24.4 30 75 1000.1 C.4 气象观测数据报文的 E 文本格式说明如下: a） 文件名：测风塔 _测风塔编号 _电厂所属地区 _风场名 _年月日 _时分 .dat，文件名中“测风塔”用“ CFT” 表示，时间按“年月日 _时分 (yyyymmdd_hhmm)”的方式给出。例如：板桥风电场表示为： CFT_01_KM_BanQDC_20120518_1745.dat ，日期为文件

42、生成日期 5 分钟整点的时间； b） 文件至少包括距地面 10 米、 30 米、 50 米、 70 米高程和风机轮毂高处的每段时间间隔内的平均风速、 平均风向，以及近地面 10m 高度处气温、气压、相对湿度等在最近 5 分钟内观测数据的平均值，每 15 分钟一组数据； c） 各数据列之间的分隔符为 而不是空格 ，对应的字符串转义符为“ t” ； d） 文件中“ Entity=风场名” ，风场名以电力调度机构 EMS 系统及调度日报命名为准； e） 文件中日期和时间作为一列，日期和时间中间为空格 ； f） 文件中“时间 = ” ，时间表示为文件的生成时间； g） 文件中 form_time 表示

43、气象观测数据的起始时间； h） 文件中 curve_time 表示气象观测数据的终止时间； i） 时间以 24 点计时法（ 00:0023:45）表示，上报该时刻至过去 5 分钟内的气象观测数据平均值； j） 文件编码为 GBK； k） 文件内容示例如下所示： NB / T 10205 2019 12 序号 日期 .时间 10米风速 10米风向 30米风速 30米风向 50米风速 50米风向 70米风速 70 米风向 轮毂风速 轮毂风向 10米气温 10米相对湿度 10米气压 # 1 2017-07-13 00:15:00 10 160.2 13 160.2 15 160.2 15 160.2

44、 15 160.2 30 75 1000.1 # 2 2017-07-13 00:30:00 12 160.2 14 160.2 16 160.2 17 160.2 15 160.2 30 75 1000.1 . # 288 2017-07-15 23:45:00 4 13.2 13 21.2 6 21.1 7 24.4 30 75 1000.1 . NB / T 10205 2019 13 附录 D （资料性附录） 风电功率预测结果的评价指标计算方法 D.1 均方根误差（ RMSE E ） 2 M, P, RMSE 1 1 n kk k k PP E nC = = （ D.1） 式中： M,

45、 k P k 时段的实际平均功率； P, k P k 时段的预测平均功率； k C k 时段的开机总容量； n 误差统计时间区间内的时段总数减去免考核时段数。 D.2 平均绝对误差（ MAE E ） M, P, MAE 1 1 n kk k k PP E nC = = （ D.2） D.3 相关系数（ R） ()() ()() M, MP, P 1 22 M, M P, P 11 n kk k nn kk kk PP P R PP P = = = （ D.3） 式中， M P 误差统计时间区间内的预测结果样本对应的实际功率的平均值； P P 误差统计时间区间内的预测结果样本的平均值； R 相关系数，用以反映预测功率与实际功率之间相关关系密切程度的统计指标。 月（年）平均相关系数为日相关系数的算术平均值；超短期风电功率预测的日相关系数为当日内全 部超短期预测相关系数的算术平均值。 D.4 准确率（ 1 r ） 2 M, P,