摘要:

为实现风电场风速的超前多步高精度预测,提出一种基于小波分析法与滚动式时间序列法混合建模的优化算法.该优化算法引入小波分析法对风电场实测非平稳风速序列进行分解重构计算,将非平稳性原始风速序列转化为多层较平稳分解风速序列,利用对传统时间序列分析法改进后的滚动式时间序列法对各分解层风速序列建立非平稳时序预测模型,并通过模型方程实现超前多步滚动式预测计算.仿真结果表明:该优化算法实现了风速的高精度短期多步预测,将传统时间序列分析法对应超前1步、3步、5步的预测精度分别提高了54.22%,26.44%和19.38%,其预测的平均相对误差分别为1.14%,3.06%和4.41%;优化算法具有较强的细分与自学习能力.

摘要:

青藏铁路大风监测预警系统采用时间序列法实现沿线风速的短时预测.利用时间序列法对经过1min平均化处理后的非平稳实测风速序列建立ARIMA(11,1,0)模型,进行超前3步预测计算,获取第3 min平均预测风速,预测平均绝对误差为2.237 2 m·s-1.针对时间序列法第3 min平均预测风速精度低的问题,采用提出的滚动式时间序列法修正时间序列法预测计算步骤,重新获取第3 min平均预测风速,预测平均绝对误差减小为1.1670 m·s-1.使用最小二乘法拟合样本每分钟内最大实测风速和该分钟平均风速的相关系数K,通过K为1.142 8修正滚动式时间序列法第3 min平均预测风速,获取滚动时间序列法第3 min最大预测风速,预测平均绝对误差为2.090 4 m·s-1.滚动式时间序列法第3 min平均风速、最大风速的两者预测均满足精度要求.滚动式时间序列法已经在系统中使用.