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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">EPTSM</journal-id><journal-title-group><journal-title>Electric Power Technology and Safety Management</journal-title></journal-title-group><issn>2997-3473</issn><eissn>2997-3503</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/EPTSM.11669</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>新能源发电功率预测技术方向性研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/EPTSM/1/8/10.61369/EPTSM.11669</url><author>李云飞,马东,张哲,徐思达,胡斯格</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>1</volume><issue>8</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-11-20</published-time></date></history><abstract>近年来，新能源发电功率预测技术已在电力行业得到极为广泛的应用，对电力系统的稳定运行与高效管理发挥着不可或缺的作用。本文聚焦于新能源发电功率预测技术领域展开深入研究，全面且深入地剖析了技术原理、研究意义，细致解读了考核内容及其分析要点，对 &amp;ldquo;两个细则&amp;rdquo; 考核内容进行了详细阐释，并对功率预测系统的功能展开了深度解析，旨在为该领域的发展提供全面且有价值的参考。</abstract><keywords>新能源,功率预测,“两个细则”考核,系统功能</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]GB∕ T 40407-2021《调度侧风电或光伏功率预测系统技术要求》.[2]NB ∕ T 10205-2019《风电功率预测技术规定》.[3]NB ∕ T 31046-2022《风电功率预测系统功能规范》.[4] 西北监能市场〔2023〕95 号 -《西北区域电力并网运行管理实施细则》.[5] 沈继宝. 功率预测对电力现货交易的影响研究[J].产业创新研究,2023,(12):151-153.[6]张小京,李晓. 基于间歇式新能源发电功率预测技术的移动通信基站电源管理[C]//2012年中国通信能源会议论文集. 2012:216-221.[7]李卫. 新能源发电功率预测技术研究与系统开发[C]//2016年第二届中国电器与能效管理技术高峰论坛论文集. 2016:80-85.[8] 陈泽西. 基于新能源发电功率预测的储能系统优化配置研究[D]. 华北电力大学,2022.[9]马明,汪宁渤,马彦宏,等. 河西新能源基地风光场站群联合发电功率预测技术研究[C]//甘肃省电机工程学会2014 年学术年会论文集. 2014:112-116.[10]李青. 基于深度学习的大规模新能源场站发电功率预测方法研究[D]. 新疆:新疆大学,2023.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
