风电场风速超短期组合预测方法

摘要

一种风电场风速超短期组合预测方法。首先，获取风电场风速时间序列，并对该序列进行数据预处理，得到预测系统的输入数据；分别利用持续预测模型、ARMA预测模型和小波-神经网络预测模型对输入数据进行预测，计算得到3组预测值；最后将3组预测值利用组合预测法得到风速超前0～1小时的预测，将后2组预测值利用组合预测法得到风速超前1～4小时的预测。本发明采用组合预测方法，充分利用了各种单一预测方法的有用信息，提高了风电场未来4小时风速预测的精度，为电网合理调度提供了依据。

主权项

1.一种风电场风速超短期组合预测方法，其特征在于，所述方法的步骤如下：步骤1：采集风电场的风速数据，并对获取的数据进行预处理；所述预处理包括对原始数据的查漏补缺、对异常数据的替换和原始数据的时间长度转换，形成风速时间序列；步骤2：采用持续预测模型进行风速0～1小时的预测，时间分辨率为15分钟，得到超前k步风速预测值序列步骤3：采用ARMA预测模型进行风速0～4小时的预测，时间分辨率为15分钟，得到超前k步风速预测值序列步骤4：采用小波-神经网络预测模型进行风速0～4小时的预测，时间分辨率为15分钟，得到超前k步风速预测值序列步骤5：利用组合预测法，对步骤2、步骤3和步骤4的预测结果进行组合预测，得到风速0～1小时的超短期预测结果；步骤6：利用组合预测法，对步骤3和步骤4的预测结果进行组合预测，得到风速1～4小时的超短期预测结果。