1.一種基于集合局地多點(diǎn)不同氣候特征的風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法，其特征在于：包括如下步驟：
(1)建立電場(chǎng)模型，獲得電場(chǎng)周圍氣象數(shù)值預(yù)報(bào)結(jié)果，并通過(guò)數(shù)據(jù)插值方法獲得單點(diǎn)預(yù)報(bào)風(fēng)速在三維空間的數(shù)值；
(2)將單點(diǎn)預(yù)報(bào)風(fēng)速合成兩點(diǎn)和三點(diǎn)風(fēng)速，獲得合成風(fēng)速；
(3)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法將合成風(fēng)速轉(zhuǎn)化成風(fēng)功率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于集合局地多點(diǎn)不同氣候特征的風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述步驟(1)中具體包括如下步驟：
(a1)用Google Earth進(jìn)行三維電場(chǎng)建模，根據(jù)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)的排布，選擇30公里x 30公里的矩形試驗(yàn)區(qū)域機(jī)型；
(a2)利用數(shù)值天氣模式通過(guò)并行計(jì)算得到試驗(yàn)區(qū)域天氣預(yù)報(bào)結(jié)果；
(a3)使用NCO(netCDF Operators)提取模式垂直方向1-4層的模式計(jì)算結(jié)果，并輸出模式的地面高度數(shù)據(jù)、位勢(shì)高度等，將4層的σ坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換成得到高度坐標(biāo)系；
(a4)將垂直方向的模式計(jì)算結(jié)果進(jìn)行插值計(jì)算，獲得三維空間1000-3000個(gè)單點(diǎn)風(fēng)速預(yù)報(bào)結(jié)果。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于集合局地多點(diǎn)不同氣候特征的風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述步驟(a4)中插值計(jì)算方法包括線性插值、三次樣條插值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于集合局地多點(diǎn)不同氣候特征的風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述步驟(2)具體包括如下步驟：
(b1)計(jì)算單點(diǎn)預(yù)報(bào)風(fēng)速在三維空間的數(shù)值的風(fēng)速預(yù)報(bào)與電場(chǎng)風(fēng)機(jī)的平均風(fēng)速之間的相關(guān)性系數(shù)r，剔除相關(guān)性系數(shù)后50％的單點(diǎn)結(jié)果；
(b2)對(duì)保留的50％的單點(diǎn)，分別給出所有兩點(diǎn)、三點(diǎn)的組合方案；
(b3)對(duì)所有組合方案分別取兩點(diǎn)和三點(diǎn)均值，得到合成風(fēng)速結(jié)果；
(b4)計(jì)算所有的合成風(fēng)速結(jié)果與電場(chǎng)風(fēng)機(jī)平均風(fēng)速之間的相關(guān)性系數(shù)r、平均絕對(duì)誤差MAE；
(b5)刪選出相關(guān)性系數(shù)最優(yōu)的前200組組合方案，從200組方案中選出平均絕對(duì)誤差最小的50組組合方案；
(b6)根據(jù)單電場(chǎng)歷史實(shí)測(cè)的風(fēng)速給出高低風(fēng)速段的閾值；
(b7)對(duì)高低風(fēng)速段進(jìn)行權(quán)重的訂正。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于集合局地多點(diǎn)不同氣候特征的風(fēng)功率預(yù)測(cè)方法，其特征在于：所述步驟(3)具體包括如下步驟：
(c1)通過(guò)風(fēng)電場(chǎng)歷史風(fēng)速和功率，經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合風(fēng)速-功率曲線；
(c2)將合成風(fēng)速放入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中得到預(yù)測(cè)的風(fēng)功率；
(c3)通過(guò)計(jì)算50組預(yù)測(cè)的風(fēng)功率的扣電量和精度；
(c4)比較扣電量和精度選出最優(yōu)的方案。
6.一種基于集合局地多點(diǎn)不同氣候特征的風(fēng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：包括
用于建立電場(chǎng)模型，獲得電場(chǎng)周圍氣象數(shù)值預(yù)報(bào)結(jié)果，并通過(guò)數(shù)據(jù)插值方法獲得單點(diǎn)預(yù)報(bào)風(fēng)速在三維空間的數(shù)值的電場(chǎng)模型建立裝置；
用于將單點(diǎn)預(yù)報(bào)風(fēng)速合成兩點(diǎn)和三點(diǎn)風(fēng)速，獲得合成風(fēng)速的風(fēng)速合成裝置；
用于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法將合成風(fēng)速轉(zhuǎn)化成風(fēng)功率的風(fēng)功率轉(zhuǎn)化裝置。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于集合局地多點(diǎn)不同氣候特征的風(fēng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其特征在于：所述電場(chǎng)模型建立裝置包括
用Google Earth進(jìn)行三維電場(chǎng)建模，根據(jù)電場(chǎng)風(fēng)機(jī)的排布，選擇30公里x 30公里的矩形試驗(yàn)區(qū)域機(jī)型的三維電場(chǎng)建模裝置；
用于利用數(shù)值天氣模式通過(guò)并行計(jì)算得到試驗(yàn)區(qū)域天氣預(yù)報(bào)結(jié)果的天氣預(yù)報(bào)結(jié)果計(jì)算裝置；
用于使用NCO(netCDF Operators)提取模式垂直方向1-4層的模式計(jì)算結(jié)果，并輸出模式的地面高度數(shù)據(jù)、位勢(shì)高度等，將4層的σ坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換成得到高度坐標(biāo)系的模式計(jì)算結(jié)果提取裝置；
用于將垂直方向的模式計(jì)算結(jié)果進(jìn)行插值計(jì)算，獲得三維空間1000-3000個(gè)單點(diǎn)風(fēng)速預(yù)報(bào)結(jié)果的插值計(jì)算裝置。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于集合局地多點(diǎn)不同氣候特征的風(fēng)功率預(yù)測(cè)裝置，其特征在于：所述插值計(jì)算裝置包括線性插值計(jì)算裝置、三次樣條插值計(jì)算裝置。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于集合局地多點(diǎn)不同氣候特征的風(fēng)功率預(yù)測(cè)裝置，其特征在于：所述風(fēng)速合成裝置包括
用于計(jì)算單點(diǎn)風(fēng)速在三維空間的數(shù)值的風(fēng)速預(yù)報(bào)與電場(chǎng)風(fēng)機(jī)的平均風(fēng)速之間的相關(guān)性系數(shù)r，剔除相關(guān)性系數(shù)后50％的單點(diǎn)結(jié)果的單點(diǎn)結(jié)果提取裝置；
用于對(duì)保留的50％的單點(diǎn)，分別給出所有兩點(diǎn)、三點(diǎn)的組合方案的組合方案獲得裝置；
用于對(duì)所有組合方案分別取兩點(diǎn)和三點(diǎn)均值，得到合成風(fēng)速結(jié)果的合成風(fēng)速獲得裝置；
用于計(jì)算所有的合成風(fēng)速結(jié)果與電場(chǎng)風(fēng)機(jī)平均風(fēng)速之間的相關(guān)性系數(shù)r、平均絕對(duì)誤差MAE的相關(guān)性系數(shù)獲得裝置以及平均絕對(duì)誤差獲得裝置；
用于刪選出相關(guān)性系數(shù)最優(yōu)的前200組組合方案，從200組方案中選出平均絕對(duì)誤差最小的50組組合方案最優(yōu)方案獲得裝置；
用于根據(jù)單電場(chǎng)歷史實(shí)測(cè)的風(fēng)速給出高低風(fēng)速段閾值的閾值獲取裝置；
用于對(duì)高低風(fēng)速段進(jìn)行權(quán)重訂正的訂正裝置。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于集合局地多點(diǎn)不同氣候特征的風(fēng)功率預(yù)測(cè)裝置，其特征在于：所述風(fēng)功率轉(zhuǎn)化裝置包括
用于通過(guò)風(fēng)電場(chǎng)歷史風(fēng)速和功率，經(jīng)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型擬合風(fēng)速-功率曲線的曲線擬合裝置；
用于將成風(fēng)速放入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中得到預(yù)測(cè)的風(fēng)功率的風(fēng)功率預(yù)測(cè)裝置；
用于通過(guò)計(jì)算50組預(yù)測(cè)的風(fēng)功率的扣電量和精度的扣電量和精度獲??；
用于比較扣電量和精度選出最優(yōu)的方案的最優(yōu)方案獲取裝置。