GB/T 40607—2021

5.3.2中期功率预测要求：

a）根据数值天气预报的发布次数进行中期功率预测房屋建筑标准规范范本，单次计算时间应小于5min b）应每目至少执行两次预测

5.3.3短期功率预测要求：

a）单次预测时长和时间分辨率符合GB/T19963和GB/T19964的规定； b）根据数值天气预报的发布次数进行短期功率预测，单次计算时间应小于5min c）应每日至少执行两次预测

5.3.4超短期功率预测要求

应每15min执行一次

5.3.5概率预测要求：

预测时长和时间分辨率应与中期、短期、超短期功率预测保持一致； 应至少提供置信度为95%、90%、85%的预测区间上下限，并可手动设置其他置信度

5.4.1应具备风电场或光伏电站输出功率监视页面，至少显示实测功率、预测功率及实测气象要素，数 据应动态更新 5.4.2应具备历史数据的曲线查询和比较页面，至少提供日、周等时间区间的曲线展示，页面查询响应 时间应小于1min。 5.4.3应提供数据统计分析页面，提供饼图 柱形图、表格等多种可视化展示手段

5.5.1应能对风电场或光伏电站的运行参数、实测气象数据及预测误差进行统计。 5.5.2运行参数统计应包括有效发电时间、最大出力及其发生时间和利用小时数等。 5.5.3实测气象数据的统计应包括完整率和可用率等。 5.5.4预测误差统计指标应包括均方根误差、平均绝对误差、平均误差、相关性系数、准确率、95%分位 数偏差率、合格率、平均带宽、可靠度和分位数损失等，具体的计算方法见附录D 5.5.5参与统计数据的时间范围应能任意选定，光伏电站可根据所处地理位置的日出日落时间自动剔 除凌晨和夜间不发电时段。 56发华标计

5.5.6各指标的统计计算时间应小于1min

预测系统应具备接收调度管辖范围内风电场或光伏电站上报的长期电量预测、中期功率预测、短期功 率预测和超短期功率预测数据的能力（风电场或光伏电站上报预测数据的要求应符合GB/T40604一2021 的规定）。

5.7.1预测系统应配置通用、成熟的数据库，用于数据、模型及参数的存储。 5.7.2预测系统软件应采用模块化划分，单个功能模块故障不应影响整个系统的运行。 5.7.3预测系统应具有可扩展性，支持用户和第三方应用程序的开发。 5.7.4预测系统应采用权限管理机制.应确保系统操作安全性

5.7.1预测系统应配置通用、成熟的数据库，用于数据、模型及参数的存储。 5.7.2预测系统软件应采用模块化划分，单个功能模块故障不应影响整个系统的运行 5.7.3预测系统应具有可扩展性，支持用户和第三方应用程序的开发。 5.7.4预测系统应采用权限管理机制.应确保系统操作安全性

GB/T 406072021

6.1预测系统硬件应至少包括数据通信服务器、系统应用服务器、数据库服务器、网络安全设备、人机 交互工作站，系统的硬件拓扑见附录E。 6.2数据通信服务器、系统应用服务器和数据库服务器宜采用余配置。 6.3人机交互工作站宜采用图形工作站，应具有良好的可靠性和可扩展性。 6.4风电或光伏功率预测系统应运行于电力二次系统Ⅱ区或Ⅲ区，跨区数据传输应采用物理隔离 装置。 6.5风电或光伏功率预测系统应满足电力二次系统安全防护规定的要求

7.1若衡量预测系统性能指标的统计数据中包含了功率受限时刻，则应使用该时刻风电或光伏的可用 功率替代实际功率。 7.2风电场、光伏电站功率预测结果的性能指标应符合表1、表2的规定，调度管辖区域的全网风电、全 网光伏功率预测结果的性能指标应符合表3、表4的规定。 7.3风电场、光伏电站的性能指标统计以系统接收场站上报的数据计算，全网风电、全网光伏以系统执 行的数据计算 7.4预测系统月可用率应大于99%

表1风电场的功率预测性能指标要求

表2光伏电站的功率预测性能指标要求

表3全网风电的功率预测性能指标要求

GB/T 40607—2021

表3全网风电的功率预测性能指标要求（续）

表4全网光伏的功率预测性能指标要求

风电场基本参数见表A.1

GB/T 406072021

表A.1风电场基本参数

风机功率曲线见表A.2。

表A.2风机功率曲线

GB/T 40607—2021

风机详细信息见表A.3

表A.3风机详细信息

B.1光伏电站基本参数

光伏电站基本参数见表B.1

GB/T 406072021

表B1光伏电站基本参数

光伏阵列信息见表B.2.

表B.2光伏阵列信息

光伏组件参数见表B.3.

GB/T 40607—2021

表B.3光伏组件参数

GB/T 406072021

实测风速、实测辐照度、实测温度等气象数据

C.2相关性原理订正法

相关性原理订正由公式（C.2）计算得出 a、为时间序列数据，其中α为参照数据，共有N个数据；为需订正数据，共有n个数据；n< N.并且n包含在N时间序列内.可将需订正数据订正至N个时间序列

风电场的实测功率、实测风速或光伏电站的实测功率、实测辐照度： yN 需订正数据的第N个时间序列要素值； 需订正数据的n个时间序列要素的平均值； 参照数据和需订正数据的n个时间序列的相关性系数； 参照数据的n个时间序列要素的标准差； e 需订正数据的个时间序列要素的标准差： 参照数据的第N个时间序列要素值； 参照数据的n个时间序列要素的平均值

D.1均方根误差（E）

均方根误差（Erms）由公式（D.1)计算得出

式中： 77 一所有样本个数； Pp: i时刻的实际功率； PMi 1时刻的预测功率； C. i时刻的开机容量。

D.2平均绝对误差（E.m）

平均绝对误差（Emae）由公式（D.2)计算得出

平均误差（Eme）由公式（D.3)计算得出。

文(r)由公式(D.4)计算得

式中： 误差统计时段实际功率的平均值； 误差统计时段预测功率的平均值。

准确率（CR）由公式(D.5)计算得出

合格率（QR）由公式（D.6）、公式（D.7)计算得出

附录D （资料性） 误差统计指标计算方法

D.795%分位数偏差率（Pr

95%分位数偏差率（Pe5）由公式（D.8）、公式（D.9）计算得出。 95%分位数偏差率包括95%分位数正偏差率和95%分位数负偏差率。95%分位数正偏差率指将 平价时段内单点预测正偏差率由小到天排列，选取位于95%位置处的单点预测正偏差率，接公式（D.8) 计算：

可靠度（R）由公式（D.10)计算得出

Ni——置信度为1一α时实际功率落在预测区间上界与下界之间的点的个数； N 一所有样本个数，

E,=sortn(E,)， j=1,2,**,n Ipem=E,,j=INT(0.95·n)

D.9平均带宽（S")

城镇建设标准（S）由公式（D.11)计算

U——置信度为1—α时预测上限； L———置信度为1—α时预测下限； N一所有样本个数。

D.10分位数损失（Limhan）

损失（Lm）由公式（D.12）和公式（D.13）计算得出

式中： 一预测分位数； Ppinbll（y.y，q）———i时刻q分位数下的pinball值； N 一所有样本个数； . 一t时刻预测值的q分位数； 业 t时刻实际值

GB/T 406072021

医院建设标准附录E （资料性） 系统的硬件拓扑

图E.1预测系统的硬件拓拆