資源描述：
《2種風電功率預測模型的比較》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第23卷第6期第620期11年6月能源技術經(jīng)濟EnergyTechnologyandEconomicsVol．23No．6Jun.2011智能電網(wǎng)文章編號：1674-8441(2011)06-0031-052種風電功率預測模型的比較時慶華1，高山2，陳昊2，3(1.山東省電力公司日照莒縣供電公司，山東日照276500；2.東南大學，江蘇南京210096；3.南京供電公司，江蘇南京210008）摘要：采用ARMA模型對風電功率進行了預測，并由ARMA方程推導出卡爾曼濾波狀態(tài)方程和測量方程，從而將預測問題轉化到狀態(tài)空間，并利用卡爾曼濾波法預測了風電功率，比較
2、了2種方法的預測效果。實例表明，卡爾曼濾波法能夠提高風電功率的預測精度，并在一定程度上解決了時間序列分析法的預測時延問題，對電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟運行以及提高運行效益具有重要意義。關鍵詞：風力發(fā)電；功率預測；ARMA；卡爾曼濾波中圖分類號：F272；TK01+8文獻標志碼：AComparisonStudyonTwoWindPowerForecastingModelsSHIQinghua1,GAOShan2,CHENHao2,3(1.RizhaoJuxianPowerSupplyCompany,ShandongElectricPowerCorporatio
3、n,Rizhao276500,China;2.SoutheastUniversity,Nanjing210096,China;3.JiangsuNanjingPowerSupplyCompany,Nanjing210008,China)Abstract:Windpowerforecastingisveryimportanttowindfarmplanningandstableoperationofthepowersystem.Inthispaper,windpowerisfirstlyestimatedbymeansoftheARMA(Autoregressi
4、veMovingAverage)modelasbuilt,andthentheKalmanfilterstateequationandmeasurementequationarederivedfromtheARMAmodeltotransformtheforecastintostatespace,andfinallywindpowerisforecastedwiththeKalmanfiltermethod.AcomparisonontheforecastingperformancebetweentheARMAmodelandtheKalmanfilterme
5、thodsuggeststhattheKalmanfiltermethodeffectivelyincreasestheforecastprecisionandtosomeextentsolvesthetimelagproblemofthetimeseriesanalysisinforecasting,whichhasgreatsignificancetothesafe,stableandeconomicaloperationofthepowersystem.Keywords:windpower;powerforecast;ARMA;Kalmanfilter0
6、引言可再生能源（特別是風能）的開發(fā)利用已得到世界各國的高度重視[1-9]。隨著科學技術的發(fā)展，風力發(fā)電技術也得到快速發(fā)展，大中型風電場相繼建成并投入運行，風力發(fā)電已逐漸具備大規(guī)模商業(yè)開發(fā)的技術和經(jīng)濟條件[10-23]，在電網(wǎng)中所占比例呈不斷升高之勢。2000—2007年，世界風力發(fā)電裝機年增長量在20%以上，到2007年年底，全球風力發(fā)電機收稿日期：2011-04-20組裝機總容量達到93GW，年發(fā)電量達200TW·h，相當于全球電能消費總量的1.3%。中國風電裝機容量自2003年以來進入高速增長期：2003年，累計總裝機容量為567MW，2004年為764
7、MW，2005年為1266MW，2006年為2599MW，2007年約為5906MW，到2008年，我國風電裝機容量達12153MW，與2007年相比，裝機增長率為106%[24]。因為風力具有波動性、間歇性、能量密度低等特點，風電功率也是波動的、間歇的。當風電穿透31智能電網(wǎng)能源技術經(jīng)濟第23卷功率超過一定值后，會嚴重影響電能質量和電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定運行。若能對風電場的風電功率進行短期預測，可使電力調度部門根據(jù)風電功率的變化及時調整調度計劃，以保證電能質量，減少系統(tǒng)y（t）=θ（L）εt式中：q為移動平均的階數(shù)。（3）ARMA模型。ARMA（p,q）
8、為φ（L）yt=θ（L）εt（2）（
