基于GM(2,1)和辨识算法的风电功率短期预测研究

• 作者: 王子赟 纪志成
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 GM(2,1)模型 FIR-MA辨识模型 随机梯度
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 信息、控制、决策与仿真
• 页码范围: 2762-2769,2777
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

提出一种基于灰色理论和辨识模型的风电功率短期预测的方法.采用GM(Grey Model)(2,1)灰色方法建立具有迭代性质的GM(2,1)风速预测模型.将有限输入响应滑动平均非线性辨识模型引入到风电特性曲线的建模研究中,通过随机梯度搜索,提出了基于辨识模型的风电功率短期预测方法.针对实际风场采样数据的研究结果表明,所提出的灰色模型和辨识算法准确拟合了风电功率特性曲线并精确预测了风电机组的输出功率,该方法实现了对风电功率特性曲线的实时建模,提高了风电功率短期预测的精确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	纪志成	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	397	4193	27.0	46.0
2	王子赟	江南大学物联网工程学院轻工过程先进控制教育部重点实验室	20	58	4.0	7.0