风电功率时间序列混沌特性分析及预测模型研究

被引：36

作者：

张学清

梁军

机构：

[1] 山东大学电气工程学院

来源：

物理学报 | 2012年 / 61卷 / 19期

关键词：

风电预测; 混沌; Volterra滤波器多步预测; 加权马尔科夫链;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电]; O211.61 [平稳过程与二阶矩过程];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

为揭示风电功率序列内在的动态特性,利用非线性方法对风电时间序列混沌特性进行识别,为对风电功率进行预测提供了基础.首先对某风电场的风电功率时间序列的日相关性进行了分析;然后在相空间重构的基础上计算了风电序列的最大Lyapunov指数,验证了风电时间序列的混沌特性;由于采用Volterra滤波器多步预测法对风电功率进行超短期预测误差较大,利用局域多步预测法以及最大Lyapunov指数法的预测结果并结合加权马尔科夫链和有序算子对Volterra滤波器的预测结果进行校正.最后以某实际风电场的风电功率预测为算例,仿真结果表明校正预测模型有效的提高了预测精度,其为利用Volterra滤波器多步法进行风电预测提供了有益的参考.

引用

页码：70 / 81

页数：12

共 15 条

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