标准解读

《t/hdny 10-2025 风电场发电功率智能预测建模规范》是针对风电行业制定的一份技术标准文件，旨在通过智能化手段提高对风电场发电功率的预测精度。该标准详细规定了从数据收集到模型构建、再到结果应用整个流程中的具体要求和技术指导原则。

在数据采集方面，标准强调了需要收集的历史气象数据类型及其时间分辨率，包括但不限于风速、风向、温度等关键参数，并指出了这些数据应如何进行预处理以确保其准确性和可用性。此外还提到了对于缺失值和异常值的处理方法。

关于模型选择与训练，《t/hdny 10-2025》推荐使用多种机器学习算法来构建预测模型，如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)以及深度神经网络(DNN)等。同时也鼓励采用集成学习方法来进一步提升预测性能。标准中还明确了模型训练时所使用的评价指标体系，比如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等，并给出了相应的阈值范围作为参考。

在模型验证与优化环节，该标准建议采用交叉验证等方式来评估模型在不同条件下的泛化能力，并提出了基于历史数据滚动更新模型参数的具体策略。同时，也强调了定期对已部署模型进行效果监测的重要性，以便及时发现并解决可能出现的问题。


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T/HDNY 10-2025风电场发电功率智能预测建模规范_第1页
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文档简介

一、范围

本规范规定了风电场发电功率智能预测建模的术语和定义、基本原则、建模流程、数据要求、模型构建、模型验证、模型应用和改进等内容。

二、术语和定义

规范中列出了与风电场发电功率智能预测相关的术语和定义，包括风电场、发电功率、智能预测、模型、参数等。

三、基本原则

规范中强调了风电场发电功率智能预测建模的基本原则，包括准确性、实时性、可扩展性、可解释性和稳定性等。

四、建模流程

规范中详细描述了风电场发电功率智能预测建模的流程，包括数据收集、预处理、特征提取、模型选择、参数优化、模型训练、模型评估和部署等步骤。

五、数据要求

规范中明确了风电场发电功率智能预测建模所需的数据类型和要求，包括风电场运行数据、气象数据、历史数据等，并对数据的准确性和完整性提出了要求。

六、模型构建

规范中介绍了如何根据数据要求选择合适的预测模型，如线性回归模型、神经网络模型等，并介绍了如何进行模型的参数优化和调整。

七、模型验证

规范中详细介绍了如何对模型进行验证，包括如何选择验证方法、如何评估模型的准确性和实时性等。同时，规范中也提到了如何根据验证结果对模型进行改进和优化。

八、模型应用和改进

规范中介绍了如何将模型应用于风电场发电功率预测中，包括如何将模型嵌入到系统中、如何调整系统参数等。同时，规范中也提到了如何根据实际应用情况对模型进行改进和优化。

T/HDNY10-2025风电场发电功率智能预测建模规范为风电场发电功率预测提供了详细的指导，

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