基于SARIMA模型的风电场月发电量预测研究

• 作者: 刘俊德 朴在林 胡博 赵静翔 郭丹
• 来源期刊: 中国电力
• 学科: 工学
• 关键词: 风电场 月发电量 SARIMA模型
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 136-140
• 页数: 5页
• 分类号: TM715|TK81
• 字数: 2712字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11930/j.issn.1004-9649.2016.02.136.05

摘要

风力发电由于其清洁性、波动性、随机性及不稳定性,向电网输送绿色电能的同时也对电网的可靠运行造成了一定的冲击,因此风电发电量预测的准确性对电网科学合理调度、安全稳定运行具有至关重要的作用.以大数据分析、多学科交叉融合为背景,以负荷预测为基础理论,利用计量经济学分析方法对风电场月发电量数据进行分析、建模和预测.对辽宁地区某49.5 MW风电场月发电量数据进行收集整理,利用计量经济学分析软件EVIEWS对采样数据进行分析,并采用SARIMA模型对风电场月发电量数据进行拟合和预测,达到了较好的预测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朴在林	沈阳农业大学信息与电气工程学院	160	1227	18.0	26.0
2	郭丹	沈阳农业大学信息与电气工程学院	29	194	8.0	13.0
3	胡博	沈阳农业大学信息与电气工程学院	26	178	7.0	13.0
4	刘俊德		2	4	2.0	2.0
5	赵静翔	中国农业大学信息与电气工程学院	4	19	2.0	4.0