大型风电场发电功率建模与预测是风能领域的重要研究方向，旨在通过数学模型和数据分析技术准确描述风电场的发电特性，并预测其未来功率输出。随着风电在电力系统中的占比不断提高，精确的功率预测对电网调度、电力市场交易和风电场运营管理具有重要意义。该研究通常涉及多种方法，包括物理建模（基于风机特性、气象条件等）、统计建模（如时间序列分析、回归模型）以及机器学习（如神经网络、支持向量机等）。此外，结合数值天气预报（NWP）数据可以提高预测精度，减少风电波动对电网的影响。通过优化建模与预测方法，可以提高风电并网的稳定性，降低弃风率，并提升风电场经济效益，从而推动可再生能源的高效利用。
