在风力发电技术飞速发展和风电装机容量日益增长的今天,大规模风电并网运行也给电力系统带来了很多问题和不利影响。风电的间歇性、随机性已成为制约风电发展的主要因素。如能对风电功率进行有效预测,则不仅有助于调度部门制定日运行方式和调整调度计划,减小“弃风限电”情况的发生,也有助于提高整个系统的风电可接纳率,从而更有效的利用该清洁能源。区域风电预测不仅有很好的实际意义,为调度部门提供全网风电预测信息,还可以从-定程度上减小预测误差。因此,区域风电功率预测是一个值得深入研究的课题。在此背景下,很有必要对风电集群的风电功率预测问题展开深入研究。本文基于国内外风电功率预测的研究现状,总结丰富了风电出力特性的三类评价指标,应用以上指标定量分析了一个实际区域风电的时空分布特性。针对集群点风电出力中的模式性,采用元组向量扭曲匹配作为风电集群点出力预测的核心算法。为了提高预测的速度和精度,采用了双时间粒度结合的匹配过程以及匹配结果的参数修正过程。在构建集群点风电出力预测实际应用系统时,考虑了风电历史运行出力数据的限风情况,利用其时序特性进行识别,并提出了基于风电场出力延时相关性和基于风电出力的ARMA双向权重比的重构方法。针对实际应用的风电集群功率预测系统,本文进行了需求分析,确定了系统目标、用户需求和功能需求,确定了预测系统结构和开发平台,分析了各模块的职能及联系。并基于设计的系统构建,完成了实际应用系统的开发工作。最后,利用现场实测数据分别对数据预处理和预测模块进行了性能分析测试,测试结果显示了本文方法的合理性和实用性。