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4.4 风速与发电量的对应关系式
经过以上的分析计算，理论上抛开风电机组性能变化等因素外，单从气象角度分析，基本可以得出平均风速5 m/s–11m/s（60 m 高度风速）之间（小于4.5 m/s 发电量为0，大于11 m/s 发电量为每小时2000kW·h）风速与发电量的分析预报关系式：W=Wi（1+Yd）
其中：Wi 为各风速段平均发电量值（表4）
Yd 为各风向在平均发电量上的增减系数（表5）
表4 各风速段平均发电量值（ 单位：kW·h）
表5 各风向在平均发电量上的增减系数
4.5 10m与60m高度平均风向风速对比分析
利用2004 年洋口港测风塔所测得的10 m 与60 m 高度平均风向风速资料（该测风塔距风电场最近的风电机组只有3km，距6# 机组5 km，测风区域的地形地貌特征和风电场相同）及2008 年风电场风电机组机舱自带测风仪所测60 m 高度风速资料与本站设立在海边的中尺度站测风资料进行对比分析，所得出的结果是如东风电场10 m 与60 m 高度换算系数是V60=V10×1.30。此结果较常规理论上海平面风速随高度变化曲线系数大，其主要原因是如东风电场紧靠海边，且在海堤内，特别是工业园区内的建筑群不断增多，地面的粗糙度变大。
5 风电场发电量预报
利用数值天气预报系统（numerical weather prediction），可以提高预报的准确性。该系统是根据大气实际情况，在一定的初值和边值条件下，通过大型计算机作数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学的方程组，预测未来一定时段的大气运动状态和天气现象的方法。
数值天气预报与经典的以天气学方法作天气预报不同，它是一种定量的和客观的预报，正因为如此，数值天气预报首先要求建立一个较好的反映预报时段的（短期的、中期的）数值预报模式和误差较小、计算稳定并相对运算较快的计算方法。对于风电场而言，电力调度主要关心的是未来24 小时和48 小时的发电量，属于短期的预报时段，目前，我们接收并利用的48 小时内地面风场格点预报产品有T639 数值预报、日本数值预报、美国数值预报和江苏MM5 数值预报等预报模式。经过我们一段时间的使用，对比分析几家的数值预报模式，均与实际风速有出入，T639 和美国的数值预报中风场格点密度不大，江苏MM5 风场预报风速偏大，日本的风场预报风速偏小。为此，经过反复比对、论证、筛选，最终选定将日本数值预报中地面风场的格点预报产品和江苏MM5 数值预报产品结合起来使用。
选取日本地面风电场预报中东经122.5°，北纬32.5°的格点预报值和江苏MM5 地面风场预报格点中东经121°，北纬32.5°格点预报值作为我们的风向风速预报值，两个格点离我们风电场很近，也基本表示了风电场的风向风速变化。日本格点预报为6 小时一个时间段，而江苏MM5 格点预报为每小时一次，因此，我们将MM5 产品插入日本格点预报的中间，2 时、8 时、14 时、20 时正点时两者的预报值不一致时以日本格点预报为准，且平滑掉正点前后时次的预报值，这样可以综合两家数值预报值，且有了每小时的风向风速预报值。此时预报值只是表示了地面10 m 高度风向风速值，然后我们用上面分析出来的1:1.30 的比例关系，将地面风速值换算成60 m 高度值。
6 发电量拟合与试报
6.1 拟合情况
选用2008 年3 月到5 月日本数值预报和江苏MM5 数值预报中地面风电场的风向风速预报值，使用以上发电量分析预报关系式进行发电量拟合，24 小时发电量预报误差小于30% 的样本占71% ；误差达30% 到50% 的占了21%，预报值比实际发电量偏少的占52%，偏多的占48% ；严重偏离的，就是预报值多而实际发电量少，或者预报值很少而实际发电量多的情况占8%。48 小时发电量预报误差小于30% 的样本占65%，误差超过30% 的样本占35%。
6.2 试报
选用2009 年8 月和9 月的日本数值预报和江苏MM5 数值预报值，使用发电量分析预报关系式对8 月和9月的发电量进行了试报：24 小时发电量预报误差小于30%的预报日占70% ；误差达30% 到50% 的占了20% ；预报值比实际偏多的占51%，偏少的占49% ；预报严重偏离的占了10%。48 小时发电量预报误差小于30% 的预报日占63%，误差超过30% 的预报日为37%。
6.3 误差原因分析
分析预报准确率不高的原因有以下几种：一是对于每次天气系统到达本地的时间，数值预报或多或少有几个小时的误差，造成前多后少或前少后多，有时把连续两天或三天的预报值合计与实际发电量比起来误差就小多了；二是系统影响程度的预报有误差，有时偏大有时偏小；三是系统控制本地的时间长短预报有误差。
