超短期功率预测主要输入数据包括（）。A、数值天气预报数据B、实时测风塔数据C、风电场母线电压D、风电场历史无功功率数据

超短期功率预测主要输入数据包括（）。

  • A、数值天气预报数据
  • B、实时测风塔数据
  • C、风电场母线电压
  • D、风电场历史无功功率数据

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短期平衡是电网企业根据（），在满足电网安全约束条件下，所做的日发供电平衡。A、短期负荷预测B、网间（短期）功率交换计划C、发电企业提供的短期发电数据D、用户提供的短期用电信息
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光伏功率预测系统涵盖的子系统有（）。A、数据采集B、超短期预测C、短期预测D、软件平台
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风电场配置的风电功率预测系统应具有（）和（）风电功率预测功能。A、超短期B、短期C、中长期D、长期
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实时发电计划编制需要的数据包括（）等数据。A、实时交换计划B、超短期系统负荷预测C、超短期母线负荷预测D、上述三项都是
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电力负荷预测主要包括（）的预测。A、最大负荷功率B、负荷电量C、负荷曲线D、最小负荷功率
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新能源发电功率预测和运行监测技术应用方面，开展了基于数值天气预报、卫星云图及地基云图的光伏发电短期和超短期功率预测技术研究，预测精度可以达到（）。A、80%B、88%C、90%D、98%
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安全分析需要的负荷预测数据来自于（）A、长期负荷预测B、中长期负荷预测C、短期负荷预测D、超短期负荷预测
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风电场功率预报系统应至少包括数值天气预报产品接收和处理（）等功能。A、实时气象信息处理B、短期和超短期预测C、系统人机界面D、数据库与数据交换接口
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风功率预测系统中要求数据存储每（）min滚动执行的超短期风电功率预测的所有预测结果。A、5B、10C、15D、30
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新能源电场（站）的预测功率数据包括日前预测、0～4小时超短期预测结果和置信度为（）的误差范围。A、0.8B、0.85C、0.9D、0.95
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光伏电站发电功率短期预测模型的输入变量至少包括（）。A、水平面光照强度B、组件温度C、逆变器运行状态D、组件倾角
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短期预测模型的输入应包括（）。A、实测功率数据B、实测气象数据C、设备状态数据D、数值天气预报
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功率预测平台提供的基础信息包括（）。A、短期功率预测B、超短期功率预测C、单光伏电站功率预测数据D、全网光伏电站群功率预测
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光伏功率预测系统数据管理平台提供的基础信息包括（）。A、光伏监测站实时气象数据B、数值天气预报数据C、发电计划数据D、光伏电站功率实测数据
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光伏功率预测按照预测时效可分为（）预测。A、长期B、中期C、短期D、中长期
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光伏功率预测按照预测预测时效小于1小时的预测是（）预测。A、长期B、中期C、短期D、超短期
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风电场功率预测时间尺度分（）和（）两种。A、短期预测B、瞬时预报C、超短期预测D、长期预报
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光伏电站短期发电功率预测需要考虑的辐射监测数据包括（）。A、直接辐射B、散射辐射C、总辐射D、全辐射
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光伏发电站必须配有光伏发电功率预测系统，系统应具有（）h短期光伏发电功率预测以及15min～4h超短期光伏发电功率预测功能。A、0～24B、0～48C、0～72D、0～96
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风电功率预测（windpowerforecasting）是以风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型，以（）等数据作为模型的输入，结合风电场机组的设备状态及运行工况，预测风电场未来的有功功率。A、风速B、功率C、数值天气预报D、电压
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动态BTS功率控制算法包括（）3个步骤。A、输入数据准备B、对测量结果进行滤波C、计算功率命令D、功率排序
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按照《光伏发电站接入电力系统技术规定》（GB/T19964-2012）要求，光伏发电站应配置光伏发电功率预测系统，系统具有（）h短期光伏发电功率预测以及15min～4h超短期光伏发电功率预测功能。
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与风电并网有关的预测，对应时间尺度为0～48h，称为（），主要关注常规机组发电计划安排、节能调度、安全性评估以及风电参与电力市场等。A、中长期功率预测B、短期功率预测C、超短期功率预测D、超长期功率预测
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风电场中应配置风电功率预测系统，系统应具有（）短期风电功率预测及15min-4h的超短期风电功率预测功能。A、0-24hB、0-48hC、0-56hD、0-100h
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风电场的风电功率预测系统应具有0～48h短期风电功率预测以及15min～4h超短期风电功率预测功能，预测值的时间分辨率为（）min。A、1B、5C、10D、15
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多选题动态BTS功率控制算法包括（）3个步骤。A输入数据准备B对测量结果进行滤波C计算功率命令D功率排序
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单选题与风电并网有关的预测，对应时间尺度为 0～48h，称为（），主要关注常规机组发电计划安排、节能调度、安全性评估以及风电参与电力市场等。A中长期功率预测B短期功率预测C超短期功率预测D超长期功率预测
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