随着风电并网规模的快速扩大，风电的不确定性对电力系统与电力市场的稳定性、充裕性及经济性的影响也日益彰显，故精确而及时地预测风电功率的动态、建立反映风电预测结果对电力系统实际影响的误差评估体系具有重大意义。　　当前基于绝对值及平均值准则的风电预测误差评估指标既不能正确反映误差正、负符号的影响，也不能正确反映误差影响的非线性。此外，单一的预测模型及固定的参数难以满足对风电预测有效性及强壮性的要求。对于不同规律的风电动态，若能分别采用适用的预测模型及参数，就可以改进预测效果。但如何选择并综合不同的预测模型，并确保所聚合的是各自的优点，而非缺点，从而进一步使其对风电动态过程自适应是研究的难点。　　围绕上述问题，本文研究的主要内容如下:　　1.在区分风电预测正、负误差不同含义的基础上，分析了它们对电力系统运行的不同影响，并提出了相应的计算方法。　　2.揭示了被掩盖于大量平均值意义上较好的风电预测结果中的小概率大误差事件，并评估了其对电力系统稳定性的影响。　　3.提出了基于风险的风电预测误差评估指标及计算方法。针对由预测误差而定义的功率扰动事件，取该事件的概率及其一旦发生后的损失的积分值为指标。该指标具有货币的量纲，可以作为误差的风险成本而与其它成本直接累计，将预测误差对系统可靠性及经济性的影响统一考虑，更合理地应用预测结果，支持决策的优化。　　4.在预测模型有效性评估的基础上，提出按时序动态特征离线分类优化模型及在线匹配的超短期风电预测思路。离线优化是指从历史风电时间序列中提取特征量，并将其划分为不同形态的子集，针对每个子集分别优化预测模型。在线匹配是指，在识别当前时刻前一短时段内的风电时序动态模式后，调用相应的预测模型得到预测值。该风电预测框架有助于预测模型的精细化，并使风电预测具备一定的自适应能力。　　5.将风险评估指标从风电预测的“事后评估”延展到自适应风电预测方法中的离线建模中，作为选择预测模型的考核标准，形成基于风险评估的自适应超短期风电预测方法，使得为各个子集找到的预测模型能够反映实际系统对预测模型的不同偏好。