基于改进GM-ARMA组合模型的风电功率中长期预测方法

• 作者: 郝小会 杨正军 郝延 韩自奋 马辉 张大兴
• 来源期刊: 电工技术
• 关键词: 风电功率预测 中长期 遗传算法 GM-ARMA组合模型
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: Theoretical Research
• 页码范围: 11-13,16
• 页数: 4页
• 分类号: TM743
• 语种: 中文
• DOI: 10.19768/j.cnki.dgjs.2021.07.004

摘要

风电功率预测是提高风电场功率上报准确率和风电场收益、提高大规模风电并网后电力系统的安全和稳定性的有效方法.目前对于风电功率超短期和短期预测的研究已取得了阶段性研究成果,但是对于风电功率中长期预测方面的研究尚未取得实质进展,预测效果难以满足实际工程应用的需要.针对现有风电功率中长期预测方法存在的缺陷,提出了一种基于改进GM-ARMA组合模型的风电功率中长期预测方法,采用遗传算法优化组合模型的参数,以得到最优模型,进而提高了风电功率预测精度.仿真结果表明该方法对年度和月度风电功率预测均有较好的应用效果,比普通GM-ARMA组合模型具有更高的预测精度.