采用最优子集回归模型的风电场风速预测方法

风速的快速准确预报是电力系统短期调度计划的基础,为了进一步提高风速预测的精度和运算速度,针对短期风速样本数据兼具波动性和趋势性的特点,采用均生函数最优子集回归(MGF-OSR)方法建立预测模型。该模型引入了一阶、二阶差分序列拟合序列的高频部分,建立累加生成序列来拟合序列的趋势性,利用均值生成函数(MGF),对上述所有序列创建预测因子矩阵,根据双评分准则(CSC)进行粗选,剔除评分较低的因子,对其他预报因子进行寻优组合得到最优子集,并以此建立预测模型。实例分析表明,该模型预测的平均相对误差大大低于其他预测方法,预测精度优势明显。