【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:51177091);山东省自然科学基金(批准号:ZR2010EM055)资助的课题~~
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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.
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