考虑优化ARIMA模型差分次数的风功率预测

论文摘要

针对现有差分自回归移动平均模型进行风功率预测不具有普遍适用性问题,对差分自回归移动平均模型进行改进,提出了一种确定不同出力特性的风电场风功率时间序列转化为平稳序列所需的最优差分次数的方法。应用增广迪基-福勒检验判断序列的平稳性,分别以赤池信息准则、Yule-Walker方程以及移动平均参数和自协方差方程的关系确定出模型阶数、自回归参数、移动平均参数,并加入限幅环节对预测结果进行修正。以昌图风电场的原始出力数据为例,以图形的形式直观分析了原始风电出力序列的概率分布特性、时间相关性、时间分布特性和波动特性等性质,验证了预测序列满足原序列的性质。以误差、均方差、平均绝对误差为预测评价指标,与原差分自回归移动平均模型相比,所提出的改进差分自回归移动平均模型具有更好的预测效果。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 曹俊波,周任军,邓学华,范文帅,刘利黎,孙嘉赣

关键词: 风力发电,时间序列预测,功率,平稳性检验,最优差分次数,限幅环节

来源: 电力系统及其自动化学报 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 长沙理工大学智能电网运行与控制湖南省重点实验室,中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司

基金: 国家自然科学基金资助项目(51277016)

分类号: TM614

页码: 105-111

总页数: 7

文件大小: 1223K

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标签：风力发电论文;  时间序列预测论文;  功率论文;  平稳性检验论文;  最优差分次数论文;  限幅环节论文;