基于時間序列分析的大型風(fēng)電場功率預(yù)測方法研究.pdf

1、風(fēng)電功率預(yù)測對電力系統(tǒng)有著重要的意義，精確的預(yù)測可以降低風(fēng)電并網(wǎng)帶來的沖擊，提高風(fēng)電滲透率，增強(qiáng)電力系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。由于風(fēng)電的隨機(jī)性和波動性，加之我國風(fēng)電場所處地形復(fù)雜，風(fēng)況相對不穩(wěn)定，我國的風(fēng)電預(yù)測在精度上仍然有待提高。
　　在此背景下，本文以時間序列分析為基礎(chǔ)，選取多種風(fēng)電預(yù)測模型對風(fēng)電場風(fēng)速和功率進(jìn)行短期預(yù)測，主要工作包括以下幾個方面：
　　對風(fēng)電場運行數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，并對其進(jìn)行預(yù)處理。分別對多種方法進(jìn)行研究，建立

2、了風(fēng)電預(yù)測的單一模型和綜合模型。
　　提出了基于遺忘因子優(yōu)化的AR參數(shù)估計模型，將系統(tǒng)辨識中比較常用且精度較高的最小二乘估計應(yīng)用于風(fēng)電功率預(yù)測，利用遞推方程進(jìn)行建模。為避免數(shù)據(jù)飽和現(xiàn)象，在最小二乘算法中加入了遺忘因子來控制歷史數(shù)據(jù)對未來預(yù)測情況的影響，其中遺忘因子根據(jù)誤差情況進(jìn)行自動調(diào)整來控制數(shù)據(jù)窗的大小。
　　提出了基于D-S證據(jù)理論的改進(jìn)ARMA模型，將各單一模型的預(yù)測值作為多方面信息進(jìn)行融合，以達(dá)到修正ARMA參數(shù)的目

3、的。之后，對基于D-S證據(jù)理論的改進(jìn)ARMA模型在選型方面進(jìn)行了優(yōu)化。
　　在已有的優(yōu)化模型的基礎(chǔ)上，提出了基于組合模型的遞推預(yù)測算法，將各種算法進(jìn)行誤差驗證，選出誤差最小的模型進(jìn)行下一步預(yù)測，再利用變遺忘因子最小二乘算法對結(jié)果進(jìn)行修正，使預(yù)測誤差進(jìn)一步降低。
　　對內(nèi)蒙古某風(fēng)電場功率進(jìn)行了預(yù)測，首先對單機(jī)風(fēng)速進(jìn)行預(yù)測，然后對各臺風(fēng)機(jī)進(jìn)行功率擬合，最后將單機(jī)功率疊加得到風(fēng)電場總功率。將各種算法的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較，實驗證明組合