本文分析了国内外风能预报的进展情况及未来发展趋势,介绍了风能预报系统技术原理与模型。根据甘肃风电产业需求设计并建立了一套基于数值预报与统计预报(神经网络)相结合的风能预测系统。该系统由风电数值天气预报和风电功率预报两部分组成。气象场预报系统采用中尺度数值预报模式进行降尺度和差值处理,数值预报模式分辨率为3*3 k m,其次利用动力降尺度模式将气象场分辨率提高到1*1km,并插值到每个风机的轮毂高度输出未来三天72小时15分钟时间格点的风速、风向、气压、温度、湿度等气象要素资料;而风电功率预报系统则是通过OPC接口采集风机风速、功率等数据结合气象数值预报模式结果计算功率结果,利用风机功率曲线或针对历史气象数据、电功率数据,应用物理方法和统计方法(人工神经网络、多元回归等)建立各种气象要素与风机实际输出功率间的线性模型和非线性模型,实现风电场功率预测。将系统在甘肃某风电场进行了本地化适用和开发、推广应用,经测试表明,系统运行稳定,结果可靠、预测准确率满足要求,系统为解决因风力发电的波动性对电网系统造成不稳定的问题提供良好的技术支撑。