文档介绍：万方数据
纭腈灰色一马尔科夫模型在风电场风速预测中的应用删咖贺军,张锦文—簒蚴餴∞摘要:提出一种灰色一马尔科夫综合风速预测模型。该模型由灰色,模型使得小时风速序列数据近似平稳,然后由马尔科夫模型通过状态转移概率矩阵预测风速。仿真结果验证了所提方法的有关键词:风速预测;灰色模型;马尔科夫模型餴∶骛桧馽戎慌径们觮姗,日∞栌幻我国的风能资源非常丰富,作为一种清洁能源,近年来得到广泛的开发和利用,而风电场风能资源状况的评估,是风力发电项目开发中最基础的工作,风速预测是风能资源评估的基础工作一。风速预测包括基于数值天气预报对风速的预测和基于风速时间序列的风速预测等嗍。本文采用风速时间序列来预测风电场风速,风能的评估是对风电场的大时间尺度评估,在本文中以小时为间隔的风速时间序列进行风速预测。由于小时风速时间序列风速样本间隔大,得到的风速呈现出波动很大的非平稳数据特性,建模预测难度很大,故目前预测小时风速平均相对误差通常达到%或更高啪。常见风速时间序列预测方法有神经网络法、自回归风速时间序列法、卡尔曼状态法等郾一,以上风速预测方法都需要长周期的小时历史风速数据,并且在预测较平稳的风速小时序列时才可以达到较高的精度,但如获得风速历史数据较少且平稳性差,用上述方法来预测风速得到的精度会很差。针对以上问题,本文采用灰色一马尔科夫模型对小时风速序列进行预测,该方法是基于将灰色模型和马尔科夫模型的优点相结合。灰色模型主要用于时间短、数据资料少的预测,是通过时间序列数据累加生成的模块建立起弱化时间序列随机性而平稳性增强的新时间序列,】,而马尔科夫方法适合平稳数据的状态预测效性。疛..—...琓,緈5绲缌蒲а芯吭骸U憬贾中图分类号:文献标识码:文章编号:———琙獁作者简介:贺军,男,安徽人,工程师,从事火电厂在线监测工作;张锦文,男,湖北人武汉人,本科,高级工程师,主要从事电站技术监督和材料技术工作。:,甌;,
万方数据
蝴淼戮铲弧书署胗睚斋,扣‰一丢卜丢如果相邻数据比值蓿∈觯,则该小从上表计算小时风速级比∥譬鴠,计算,,七侗仍丽而凇夕⑨‘”慨√,琻的第械膍琩%模蛳乱徊浇R频絈献态阳。当风速转移状态苟ê螅簿腿范朔缢僭げ灰色一马尔科夫风速预测模型令:夕泶锸轿#巧“¨焊七拔在式写跷T∈狈缢偈奔湫蛄惺萜骄担慨挥煞缢僮刺琎经阶R频絈的原始风憷治#,夕.:陟..方法,其根据状态之间的转移概率来预测下一个状态,马尔科夫方法预测对象要求时间序列是平稳数据,灰色模型的累加则可以将波动性大的数据变换成近似平稳的数据㈣。建立小时风速灰色模型。设风速时间序列蕖,龙’瑉’风速数据为小时风速数据,占∞’为风速时间序列畂’的相邻数据比。时风速时间序列可以看成平稳序列,比值不在此范围则该风速序列不是平稳时间序列,需要对此风速序列进行数据变换,使其变换成平稳序列,变换方法是取对数变换,使处理后的风速数据符合平稳时间序列要根据灰色,模型:得到:;后唬经过灰色模型对风速时间序列的处理后,该序列即可作为马尔科夫模型的输入数据。马尔科夫模型预测是对时间序列进行马尔科夫状态划分,具体方法是:采用“变量划分法”,以原小时风速数据序列夕;线,划分成与夕咂叫械娜舾善叫刑踝辞颍扛条状区域构成一个马尔科夫状态【穑淙我庾刺!:直鹞I舷路缢僮刺溆牖疑P湍夂戏缢值的差值。.扑惴缢傩∈毙蛄凶刺R聘怕示卣风速状态转