【摘 要】
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风电场中风速变化的随机性很强.对随机过程的建模和预测,自回归滑动平均模型(ARMA)具有较好的效果.以张家口尚义风电场实测风速构成时间序列样本,首先通过差分处理将原始风速
【机 构】
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华北电力大学控制科学与工程学院,北京,102206
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风电场中风速变化的随机性很强.对随机过程的建模和预测,自回归滑动平均模型(ARMA)具有较好的效果.以张家口尚义风电场实测风速构成时间序列样本,首先通过差分处理将原始风速序列变为平稳随机序列,并确定该序列的描述模型为ARMA(0,4).用该模型对验证风速序列进行超前一步预测,得到较好的风速预测效果.为进一步提高预测的精度,对样本序列风速预测的残差再次采用ARMA模型进行建模和预测,并用预测残差来修正风速预测值.对实际风速序列进行预测和验证,结果表明本文提出的双ARMA模型预测可以显著提高风速预测准确性.
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