摘要: 风速概率分布的准确拟合和年平均风速的准确预测是风电场投资决策、运营管理、效益评估的关键。由于风速具有随机性和波动性，常用风速概率分布模型描述风速的分布特性，但是受地理因素和区域气候因素影响，风速概率分布模型难以统一。且应用时间序列法进行年平均风速长期预测时趋于平均值和有限数据样本的限制，预测精度相对较低。因此，本文基于实测风速数据，根据风速分布直方图，选取对数正态模型、威布尔分布模型和伽马模型进行不同时间尺度下风速概率分布拟合，并采用最小二乘法估计模型参数。基于不同时间尺度下风速概率分布最优拟合模型参数，采用灰色预测模型进行参数预测，并计算年平均风速预测结果。最后，利用NREL实验室10年风速数据为算例分析，并与直接预测模型进行对比，验证所提方法的有效性和适用性。结果表明：所提方法能够有效地提高年平均风速预测精度。