技术摘要：
随着风力发电技术的快速发展，装机容量持续增加，大规模风电接入电网对电力系统造成的影响也日益突出。风电机组输出功率具有波动性，间歇性，随机性等特点，与此同时，随机的扰动也会严重影响到电能的质量，例如造成电压突变，频率波动等。虽然风能本身不具有自我调节  全部
背景技术：
步入21世纪以来，化石能源的枯竭及其带来的环境恶化问题使得各国都在提倡节 能减排、绿色低碳的生活并积极的寻找新的清洁的、可再生的能源来代替化石能源的使用。 其中风能是一项被重点开发的能源，而其在自然界的大量存在，具有极大的潜在价值。 然而，由于目前电能还不能进行大量的存储，在电力系统中发电和用电必须做到 平衡，否则就会造成很大的浪费以及电网运行的不稳定，再加上风电本身的发电不确定性。 因此，准确预测风力发电,  对电网安全稳定的运行具有重要意义。随着风力发电在电力系 统中的占比不断加大，风力发电预测的重要性将愈来愈突显，预测结果越准确就越能使电 力系统运行效率和稳定性极大增加。本发明提出了一种基于移动平均和邻近算法预测风力 发电的系统模型。
技术实现要素：
本发明提出了一种基于本发明提出了一种基于移动平均和邻近算法预测风力发 电的系统模型。整个过程包括了数据收集模块,  剔除极端值模块,  预测分析模块以及报告 模块，如图1所示。 附图说明 图1为本发明实施中风力发电预测模块流程图。 图2为历史风力发电值曲线示意图。 图3为风力发电预测值与历史风力发电值的曲线示意图。