基于ARMA-ARCH模型和BP模型的短期风速组合预测方法研究

被引：18

作者：

赵征 ^{[1
]}

王晓亮 ^{[1
]}

张亚刚 ^{[2
]}

机构：

[1] 华北电力大学自动化系

[2] 华北电力大学数理系

来源：

电网与清洁能源 | 2018年 / 34卷 / 11期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

风速预测; ARCH模型; BP模型; 组合模型; ARCH效应检验;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储];

摘要：

随着风力发电的大规模并网,由风速的波动引起的网侧不稳定现象越来越显著。为了提高风电场风速预测的精度,首先建立了ARMA模型,利用拉格朗日乘数法检验ARMA模型残差的条件异方差效应,从而建立ARMA-ARCH模型;其次建立BP神经网络预测模型;最后分别以固定权和时变权方差-协方差(MV)法将ARMA-ARCH模型和BP模型进行优选组合预测。为验证模型的适应性,分别以西班牙某风电场2016年8月和2017年1月的风速数据进行建模仿真。仿真结果表明:组合预测模型的预测结果更优,且时变权组合预测精度更高;对于单一模型来说ARMA-ARCH模型的预测精度要高于BP模型,而ARMA模型的预测精度最低。

引用

页码：45 / 51

页数：7

共 23 条

[1]

基于CEEMD和膜计算优化支持向量机的风速预测 [J].