风电作为一种清洁能源，具有很大的发展空间，但由于风电的随机性和不确定性，大规模风电负荷波动对电网的稳定运行造成较大影响，集中方式并网非常困难。如果能对风电功率进行预测，则可以在很大程度上减小风电对电网的影响，增加电网对风电的预见能力和控制能力，从而在根本上增加电网对风电的接纳能力。　　 数值天气预报(NWP)是根据大气实际情况，通过数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组，从而预报未来天气的方法。这种预报是定量和客观的预报。在合理地对风电场进行建模的基础上，使用NWP中的风速、风向数据，可以直接对未来风电情况进行预测。　　 本文首先对内蒙古电网中已投运的风电场运行数据进行了概率密度计算，通过对风电波动的时间特性进行分析，确定了符合电网运行实际的合理预测间隔，指出了目前国内所使用的多种数值统计预测方法在预测时间尺度上都存在间隔太短的问题，因而不适合内蒙古电网运行的实际要求。在确定预测间隔的基础上，通过对风机运行的历史数据进行分析，对厂家提供的风机原始风速功率特性曲线进行了修正。针对内蒙古自治区的气象特点，提出应对风机的风速功率特性曲线进行滚动式修正。然后，对如何通过NWP的风速、风向数据来计算风机的电功率数值进行了探讨：不但讨论了如何将NWP中大地理维度、高空风速折算至某一风场单台风机轮毂处的风速，也讨论了如何通过人工智能算法处理同一风场内风机之间的尾流效应和偏航效应，以得到准确的风电场的发电预测结果的问题。在使用NWP数据得到各个风电场中期发电负荷预测的基础上，使用人工神经网络算法对同一风区内各个风电场之间的相互作用做了处理，以风区为单位对风电负荷进行了较为准确的预测。最后，对基于NWP的风电负荷预测系统的预测结果误差进行了分析，并对如何使用基于NWP的风电负荷预测系统的预测结果指导电网发电计划安排做出了探讨。　　 本文首次将基于NWP的风电负荷预测方法应用于实际电网中。通过对该算法的预测间隔、数据处理、功率曲线修正等问题的工程化处理，提高了预测精度，增加了方法的实用性。本文所介绍方法在内蒙古电网中已经得到成功应用，系统对提高内蒙古电网对风电的接纳能力，对电网稳定运行以及平衡风电负荷波动发挥了重要作用。本文工作也为大规模风电接入提供了技术准备。