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基于卡尔曼滤波修正的多步风电功率预测
引用本文:郑培,于立军,侯胜亚,王春平.基于卡尔曼滤波修正的多步风电功率预测[J].热能动力工程,2020,35(4):235-241.
作者姓名:郑培  于立军  侯胜亚  王春平
作者单位:上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240;上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240;上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240;上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240
基金项目:上海市科学技术委员会项目
摘    要:针对传统时间序列预测多步风速时不能预测突变风速使风电功率预测误差较大的问题,采用基于数值天气预报(numerical weather prediction,NWP)风速及历史风速修正的卡尔曼滤波法对NWP风速进行多步修正,并通过修正后的NWP风速进行多步功率预测,第16步风速平均绝对误差降低了0.47 m/s,将该修正NWP风速与支持向量回归相结合,构建风电功率预测模型。构建模型与ARIMA模型及NWP直接预测模型相比,误差分别降低了6.8%和8.4%。应用该模型对山东某地区风电场现场数据进行仿真测试,第16步预测准确率达到82.6%。

关 键 词:多步风电功率预测  卡尔曼滤波  支持向量回归  时间序列分析
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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