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风电功率时间序列混沌特性分析及预测模型研究

张学清 梁军

风电功率时间序列混沌特性分析及预测模型研究

张学清, 梁军
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  • 为揭示风电功率序列内在的动态特性, 利用非线性方法对风电时间序列混沌特性进行识别, 为对风电功率进行预测提供了基础.首先对某风电场的风电功率时间序列的日相关性进行了分析;然后在相空间重构的基础上计算了风电序列的最大Lyapunov指数, 验证了风电时间序列的混沌特性;由于采用Volterra滤波器多步预测法对风电功率进行超短期预测误差较大, 利用局域多步预测法以及最大Lyapunov指数法的预测结果并结合加权马尔科夫链和有序算子对Volterra滤波器的预测结果进行校正.最后以某实际风电场的风电功率预测为算例, 仿真结果表明校正预测模型有效的提高了预测精度, 其为利用Volterra滤波器多步法进行风电预测提供了有益的参考.
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号: 51177091)和山东省自然科学基金 (批准号: ZR2010EM055)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2012-03-21
  • 修回日期:  2012-04-03
  • 刊出日期:  2012-10-05

风电功率时间序列混沌特性分析及预测模型研究

  • 1. 山东大学电气工程学院, 济南 250061
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号: 51177091)和山东省自然科学基金 (批准号: ZR2010EM055)资助的课题.

摘要: 为揭示风电功率序列内在的动态特性, 利用非线性方法对风电时间序列混沌特性进行识别, 为对风电功率进行预测提供了基础.首先对某风电场的风电功率时间序列的日相关性进行了分析;然后在相空间重构的基础上计算了风电序列的最大Lyapunov指数, 验证了风电时间序列的混沌特性;由于采用Volterra滤波器多步预测法对风电功率进行超短期预测误差较大, 利用局域多步预测法以及最大Lyapunov指数法的预测结果并结合加权马尔科夫链和有序算子对Volterra滤波器的预测结果进行校正.最后以某实际风电场的风电功率预测为算例, 仿真结果表明校正预测模型有效的提高了预测精度, 其为利用Volterra滤波器多步法进行风电预测提供了有益的参考.

English Abstract

参考文献 (20)

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