改变能源结构、开发利用新能源是解决当今世界环境污染和能源危机这两大难题的最有效途径。风能地域分布广泛,资源总量可观,是一种清洁、廉价的可再生绿色能源。近年来,随着风电装机容量的快速增长、国家对风力发电的政策扶持、风力发电技术的日趋成熟、风力发电成本的降低以及其在电力市场中的竞争力逐渐增强,风电已经成为全球最炙手可热的可再生能源发电方式。由于风的随机性以及波动性对电网经济调度、安全稳定运行等方面带来的不良影响,关于风电功率预测等方面的研究也日益深入。风具有随机性、波动性、间歇性等显著特征,且风速是风力发电功率的最大影响因素。以往对风电功率进行预测时,大部分都是确定性预测,目前,对风电功率预测不确定性方面的探索还比较少。本文把风电功率预测描述为NWP预报风速到实际风速再到风电功率的包含双重不确定性的随机模糊过程,利用不确定理论中的随机模糊理论,求出风电功率的预测点值及满足不同概率水平和可信度的预测区间。风电功率预测的不确定性来源包括NWP和风电功率曲线两个方面。本文研究了NWP预报风速与实际风速之间的对应关系;对比分析了三种实测风电功率曲线建模方法,最后采用比恩法拟合出基于现场数据的实测风电功率曲线,结果更符合风力发电机组实际运行;由于全局风功率分布并不满足某一特定分布,通过分区拟合对风速进行分级,提出一种非参数区间估计方法,建立各风速等级的功率概率密度函数,在点估计的基础上求取了风电功率曲线的不确定估计区间。将风电功率预测描述为随机模糊过程,以柯西分布表示NWP预报风速误差的隶属度函数,采用非参数估计计算风电功率的概率密度函数,应用随机模糊理论对整个过程进行不确定性分析,最后通过随机模糊模拟求出预测功率的点值及波动区间。美国一联网风电机组的数据分析结果表明,该方法实用有效,并丰富了风电功率预测的信息,具有较好的参考价值。