近年来,随着风电装机规模不断增长,出现了风电参与电网调峰、调潮流现象,由于电网中有多个风电场运行,如何“公开、公平、公正”地安排风电场参与电网调峰、调潮流以及实现电网合理规划将是当前调度专业面临的新问题,而弃风电量的评估将是此项工作的重要指标。因此本文提出了两种新型的弃风电量统计方法：“测风塔法”、“测风塔神经网络法”,在一定程度上可以解决我国风电场弃风电量评估工作统计难的问题,准确掌握风电场弃风电量大小,对实现弃风再利用、电网合理规划和优化风电“三公”调度具有重要指导意义。首先,为了得到风速-功率的变化关系,本文以辽宁朝阳北四家子风电场为研究对象,根据风电场测风塔实测历史数据和风电场风电功率历史运行数据,研究该风电场的风速以及风功率变化的统计规律,确定风速、功率数据的基本范围,为弃风电量评估模型的预处理工作奠定了数据基础。其次,为了预测出良好的轮毂处风速,本文建立了风速物理模型,运用风廓线法和基于势流理论的解析方法,由测风塔风速外推得到每台风机轮毂高度处风速。为了得到精确的风速-功率对应关系,由外推得到的每台风机风速数据和相应的风机输出功率数据,分别采用最大值法、比恩法和最大概率法对各风机的实测功率曲线进行建模仿真,并对三种方法进行对比分析,仿真发现,最大概率法最能反映出实测的风速-功率曲线模型,效果最佳,为测风塔法弃风电量模型评估的实现奠定了理论基础。接着,研究了测风塔法,即根据测风塔实测数据和风电场各机组实测功率曲线模型,计算风电场在相应时段的理论发电功率,进而得到弃风电量；研究了测风塔神经网络法,根据历史测风塔实测的不同高度风速、风向数据,结合风电场风机历史实测功率数据,建立神经网络模型,然后将样本数据输入到已建好的神经网络模型以得到风机的理论发电功率,进而得到弃风电量；研究了样板机法和面积积分法统计风电弃风电量大小,对此两种方法的统计精度进行了分析和评价;详细阐述了以上四种方法优缺点,并作出了四种方法统计弃风电量的数据对照表。最后,本文根据风电场微观气象的分析,得出结论：本文提出的“测风塔法”与“样板机法”均比较接近风场的理论应发功率,均能良好地反映风电场弃风电量大小,测风塔法则表现出了更优的效果,而“测风塔神经网络”法在低风速弃风电量评估时具有一定的参考价值,在一定程度上解决了我国弃风电量统计难的问题,为我国后续风电弃风课题的工作开展提供了坚实的理论基础和依据。