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风电场风电功率预测对优化电网调度、提高风电场容量系数具有重要意义。对采样时间为10min的风电功率时间序列建立自回归移动平均(ARMA)模型,并对风电功率进行预测。由ARMA方程推导卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼递推计算公式预测风电功率,并比较二者的预测效果。
基于ARMA和卡尔曼滤波的风电场风电功率预测研究
【摘 要】
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风电场风电功率预测对优化电网调度、提高风电场容量系数具有重要意义。对采样时间为10min的风电功率时间序列建立自回归移动平均(ARMA)模型,并对风电功率进行预测。由ARMA方
【机 构】
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东南大学电气工程学院 江苏 南京 210096
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会
【发表日期】
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2009年期
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