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文檔簡介
1、風速預(yù)測是風電場規(guī)劃設(shè)計中的重要工作。在預(yù)測過程中必須建立合適的模型。風速序列本身已經(jīng)具有時序性和自相關(guān)性,因此可用時間序列法建立預(yù)測模型。目前該模型已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。但時間序模型存在預(yù)測延時和預(yù)測精度不高的問題。為解決該問題,本文首先使用時間序列分析和卡爾曼濾波相結(jié)合的混合算法。這在一定程度上取得了良好的效果。但還不足很理想,為取得進一步的成效,許多學者仍在進行不懈的探討和研究。
本文通過分析插值濾波算法(DDF)的結(jié)構(gòu),
2、提出了一種時間序列分析和插值濾波相結(jié)合的新型算法。通過對稷山實測風速信號進行預(yù)測實驗,分別用時間序列法、時間序列與卡爾曼濾波混合算法、時間序列與插值濾波(DDF)混合算法進行預(yù)測實驗仿真,并且對比分析這三種方法的預(yù)測結(jié)果,證明時間序列分析和插值濾波相結(jié)合的新型算法的優(yōu)越性。實例分析表明,采用該混合算法比單一的時序預(yù)測以及由時間序列和卡爾曼濾波的混合預(yù)測都具有更高的預(yù)測精度,并在一定程度上改善了延時問題。
首先根據(jù)時間序列分
3、析理論,對我國稷山風速測試點實測數(shù)據(jù)進行建模,得到符合其變化規(guī)律的模型。通過分析,本文定為ARIMA(1,1,1)型,為檢驗時間序列分析模型的柏效性,使用了信息準則AIC函數(shù)。對預(yù)測結(jié)果分析說明其確實存在預(yù)測精度低和延時的問題。然后推導出其狀態(tài)方程和觀測方程,并分別根據(jù)卡爾曼濾波預(yù)測遞推方程和插值濾波預(yù)測遞推方程對風電場風速進行預(yù)測。
最后為說明其實際可行性以及為搭建實驗室風力發(fā)電系統(tǒng)平臺,以TI公司DSP芯片TMS320
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