基于时间序列的风电功率日前预测模型及其应用

• 作者: 唐波 彭友仙 李昱 瞿子航 陈彬
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率 预测模型 时序分析 指数加权移动平均 一阶差分自回归滑动平均 均方根误差
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 能源
• 页码范围: 193-196,201
• 页数: 5页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文

摘要

风电场发电功率随风速的无序变化是电网无法大规模接纳风电的关键因素,准确地预测风电场输出功率对电力系统大量接入风电有重要意义.针对风电功率无序变化的特征,基于时序分析法分别建立了指数加权移动平均和一阶差分自回归滑动平均的风电功率日前预测模型,进而运用穷举搜索法确定了指数加权移动平均模型的最佳加权因子为0.7,并得到此模型的风电功率预测值.同时,通过样本自相关函数定阶和最小二乘估计的方法,求得一阶差分自回归滑动平均模型的风电功率预测值.结果表明,一阶差分自回归滑动平均模型的风电场功率预测值的均方根误差比指数加权移动平均模型低0.88％,相应的准确率和合格率较高,可见一阶差分自回归滑动平均模型更能提高风电功率的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐波	三峡大学电气与新能源学院	88	434	11.0	16.0
2	陈彬	三峡大学电气与新能源学院	9	24	3.0	4.0
3	瞿子航	三峡大学电气与新能源学院	8	50	5.0	7.0
4	李昱	三峡大学电气与新能源学院	6	23	3.0	4.0
5	彭友仙	三峡大学电气与新能源学院	11	35	4.0	5.0