风电功率预测问题3
风电功率预测研究
风电功率预测研究风电功率预测研究一、引言随着全球环境问题日益凸显，可再生能源逐渐成为替代传统能源的重要选择。
其中，风能被广泛认为是最具发展潜力的可再生能源之一。
然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电功率的预测成为了提高风电场运营效益和电力系统稳定性的关键问题。
本文将介绍风电功率预测的研究现状和挑战，并探讨了一些常用的风电功率预测方法。
二、风电功率预测的重要性风能具有可再生性和清洁性的特点，广泛应用于发电领域。
然而，由于风能的不确定性，风电场的电力输出往往波动较大，影响了系统的稳定性和电力市场的经济效益。
因此，准确预测风电功率成为优化风电场运营和电力系统调度的重要任务。
风电功率的预测可以帮助电力系统运营商优化资源分配和运行策略，减少对传统能源的依赖。
同时，可靠的风电功率预测可以帮助电力市场参与者制定更准确的电力交易计划，降低风电波动给市场造成的不确定性风险。
三、风电功率预测方法风电功率预测方法主要分为数学模型方法和统计模型方法。
数学模型方法基于风力发电机的物理特性和风速、风向等气象数据，采用数学建模的方式进行预测。
统计模型方法则通过对风电场历史数据的统计分析，利用统计学方法构建预测模型。
1. 数学模型方法数学模型方法主要包括基于风力发电机理论的模型和基于风电机组运行状态的模型。
基于风力发电机理论的模型利用风速和风向等气象数据，结合发电机的性能曲线，通过建立数学模型预测风电功率输出。
而基于风电机组运行状态的模型则利用风机机组的运行数据，如转速、功率输出等，通过建立动态模型预测风电功率。
2. 统计模型方法常见的统计模型方法包括时间序列分析、回归分析和人工神经网络。
时间序列分析方法基于历史风电功率数据，利用自回归(AR)、自回归移动平均模型(ARMA)、自回归移动平均模型(ARIMA)等方法进行预测。
回归分析方法则通过建立风速和风电功率之间的数学关系模型，进行预测。
人工神经网络是一种基于神经网络的模型，通过训练网络权重和偏置参数，建立风电功率与气象因素之间的非线性关系。
风电功率预测问题
第一页答卷编号：论文题目：风电功率预测问题指导教师：参赛学校：报名序号：第二页答卷编号：风电功率预测问题摘 要风电功率预测有利于电力系统调度部门及时调整调度计划，从而有效地减轻风电对整个电网的影响，提高风电功率。
本文采用了自回归移动平均法、卡尔曼滤波预测算法和指数平滑法，对风电功率进行了实时预测，并对预测结果进行误差分析。
针对问题一，采用自回归移动平均法、卡尔曼滤波预测算法和指数平滑法分别建立了时间序列模型、卡尔曼滤波模型和指数平滑模型。
实时预测了A P 、B P 、C P 、D P 和4P 及58P 的风电功率，得到了实时预测误差以及均方根误差，并分析了三种方法的准确性。
使用自回归移动平均法能比较精确的预测风电功率。
针对问题二，得到了单台风电机组以及多机总功率的相对误差，分析了风电机组的汇聚对于预测结果误差的影响。
多风电机组的汇聚会改变风电功率波动的属性，从而对预测结果产生较大的影响。
针对问题三，分析了影响风电功率实时预测精度的因素，通过BP 网络神经方法构建了具有更高精度的预测方法，对误差进行分析说明了该方法的有效性。
最后，分析论证了阻碍预测精度的主要因素，如风速、风向、气温等。
并说明了预测精度不能无限提高。
关键词：风电功率预测 时间序列 指数平滑法 卡尔曼滤波法一、问题重述1.1问题背景随着我国经济的迅速发展，能源的消耗日益增加，同时常规能源的利用对我们的环境造成了严重的影响。
所以，发展可再生能源迫在眉睫。
风电是目前可再生能源中唯一可大规模开发利用的洁净能源。
能源问题，至关重要，举世瞩目。
它是工业的血液，生活的必需。
风能与其他能源相比，有其明显的优点：蕴量巨大、可以再生、分布广泛、没有污染。
风能和阳光一样，是取之不尽、用之不竭的再生能源；风力发电没有燃料问题，不会产生辐射或二氧化碳公害，也不会产生辐射或空气污染；而且从经济的角度讲，风力仪器比太阳能仪器要便宜九成多。
中国风能储量很大、分布面广，甚至比水能还要丰富。
风功率预测三种模型
风电功率预测问题摘要风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。
日前预测是预测明日24小时96个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
对于问题一我们建立了3个模型：1、时间序列模型即指数平滑模型2、拟合回归模型3、神经元预测模型即BP模型。
针对这3种模型，根据相对误差的大小和准确度的大小判断来确定优先选择哪个模型。
对于问题二，在第一问的基础上对相关模型进行了比较，分析，做出了预期。
对于问题三，在第一问的基础上，对相关的模型进行了改善，使其预测的更加准确。
关键词：风功率实时预测 BP网络神经 matlab 时间序列问题的重述一、背景知识1、风功率预测概况风功率预测是指风电场风力发电机发电功率预测。
风电场是利用在某个通过预测的坐标范围内，几座或者更换多的经过科学测算，按照合理距离安装的风力发电机，利用可控范围内的风能所产生的电力来实现运行供电。
由于风是大气压力差引起的空气流动所产生的，风向和风力的大小时刻时刻都在变化。
因而，风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点。
这些特点所导致的风电场功率波动，会对地区电网整体运行产生影响，进而会影响到整个地区总网内的电压稳定。
因此，当风力发电场，特别是大容量风力发电场接入电网时，就会给整个电力系统的安全、稳定运行带来一定的隐患。
风电场功率预测系统的实时调度与优化策略
风电场功率预测系统的实时调度与优化策略随着能源需求的增长和环保意识的提高，可再生能源的利用逐渐成为解决能源需求的重要途径。
其中，风能作为一种清洁且可再生的能源，得到了广泛的关注和应用。
然而，由于风速的不稳定性和不可预测性，风力发电场在实际运行过程中存在着一定的挑战。
为了更好地协调风电场的运行和电网的需求，实时调度与优化策略成为了风电场功率预测系统中的关键问题。
一、风电场功率预测系统的概述风电场功率预测系统是基于对风速数据的分析和模型建立，预测未来一段时间内风电场的发电功率，从而实现对风电场的实时调度与优化。
预测的准确性对于实时调度和优化决策具有重要意义。
一般来说，风电功率预测可以通过以下几方面的因素来进行分析和建模：1. 风速数据分析：通过对历史风速数据的统计和分析，可以得到风速的概率分布及其变化规律。
这对于选择适当的风速模型和算法有着重要的指导作用。
2. 外部环境因素：风速的变化除了与内部因素有关外，还受到一系列外部环境因素的影响，例如气象因素、地理位置、季节变化等。
考虑这些因素，可以提高预测模型的准确度。
3. 风电机组特性：不同风电机组有着不同的工作特性和性能指标，例如启动风速、切入风速等。
这些特性对于发电功率的预测具有一定的影响，需要在模型中予以考虑。
二、实时调度策略实时调度在风电场的运行过程中起着至关重要的作用。
通过实时收集和分析风速数据，可以及时调整风电机组的工作状态，以实现最优的发电功率输出。
下面介绍几种常用的实时调度策略：1. 基于强化学习的调度策略：强化学习是一种通过与环境的交互来学习最优行为的方法。
在风电场中，可以通过建立动态规划模型，将风电场的状态和功率输出作为状态和动作空间，通过强化学习算法，不断迭代优化发电功率输出。
2. 模糊控制调度策略：模糊控制是一种基于模糊逻辑推理的控制方法。
在风电场中，通过建立模糊规则库，将风速、风电机组状态等作为输入，发电功率作为输出，通过模糊推理来实现对发电功率的调度。
风电功率预测的发展现状与展望
风电功率预测的发展现状与展望风电功率预测的发展现状与展望近年来，随着全球能源危机和气候变化的严重影响，风电成为了各国重要的清洁能源选择之一。
然而，由于风速的不稳定性和难以预测性，风电的经济性和可靠性一直受到挑战。
为了更好地解决风电的波动性问题，风电功率预测成为了一个备受关注的研究方向。
本文将探讨风电功率预测的发展现状与展望。
一、风电功率预测的原理与影响因素风电功率预测是通过分析风速、风向、温度、气压等气象因素，结合风机的特性参数进行建模预测风电的发电功率。
气象因素是影响风电发电功率的重要因素，而随机风速变化又是导致风电功率波动的主要原因。
风电功率预测的方法主要分为物理模型法和统计学方法两大类。
物理模型法是通过建立描述风场、风机特性和功率输出之间关系的数学模型，进行风电功率预测。
而统计学方法则是通过对历史气象数据进行分析，寻找变量间的关联规律，并利用这些关系进行功率预测。
二、风电功率预测的发展现状目前，风电功率预测的研究已经取得了一定的进展。
物理模型法在风电功率预测中得到了广泛应用，例如基于功率曲线和风速曲线的模型。
这种方法需要考虑到风机的特性参数、风机控制策略和工况等多个因素，能够提供更加准确的功率预测结果。
统计学方法中，回归分析、时间序列分析、神经网络、遗传算法等方法在风电功率预测中也有应用。
其中，神经网络是一种非线性、动态的模型，能够自适应地学习和拟合风机的功率输出，具有较好的预测效果。
同时，近年来，机器学习和人工智能技术的快速发展，如深度学习、支持向量机等，在风电功率预测中也呈现出了广阔的应用前景。
三、风电功率预测的展望尽管在风电功率预测方面已经取得了一些进展，但仍然存在一些挑战和问题。
首先，气象数据的获取和处理是风电功率预测的基础和关键。
现阶段虽然气象观测设备日渐完善，但对于风电场内各个位置的高精度气象数据的获取仍然面临一定的困难。
其次，模型的精确性和稳定性仍然需要进一步提升。
当前主要的预测模型往往是基于单一因素的建模，如只考虑风速因素，而不能考虑到其他环境因素的综合影响。
风电功率预测问题
风电功率预测问题摘要风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源，风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的，如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
针对问题1，基于风电功率的历史数据，本文先对时间序列进行平稳性检验，然后建立合理的ARMA 模型（模型一）对风电功率进行了预测；再由ARMA 方程推导出卡尔曼滤波状态方程和测量方程，并利用卡尔曼滤波法（模型二）预测了风电功率；最后运用人工神经网络方法对风电功率进行了预测。
利用风电场预报预测考核指标进行预测精度检验，最后通过比较3 种方法的预测效果，发现卡尔曼滤波法预测精度最高。
针对问题2，考虑到众多风电机组的汇聚会改变风电功率波动的属性，从而可能影响预测的误差，通过比较单台风电机组功率（PA，PB，PC，PD）的相对预测误差与多机总功率（P4，P58）预测的相对误差，得出汇聚后预测相对误差小于单台风电机组。
针对问题3，从分析功率预测结果的角度，对风电功率进行分级处理，利用机会约束规划方法建立基于预测功率可信度水平的分级模型将预测功率划分，再结合迭代粒子群算法，对分级模型进行求解，最后以24h数据为例进行模拟分级，所得结果验证了分级思想的可行性、有效性。
最后，通过对以上问题的求解，分析论证得出阻碍风电功率实时预测精度进一步改善的主要因素为天气突变，风向的不确定性，由于最基本的随机平稳过程服从正态分布，所以预测精度不能无限提高。
【关键词】预测功率、ARMA、卡尔曼滤波法、人工神经网络方法、机会约束规划一、问题重述风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电是最具大规模开发技术经济条件的非水电再生能源。
现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
风电场输出功率预测分析
94科技资讯 SC I EN C E & TE C HN O LO G Y I NF O R MA T IO N动力与电气工程1 风电短期功率预测对短期功率预测可分为两种,一种是预测风速,然后依据风电机组或者风电场功率曲线获得风电场的功率输出;另一种是直接预测风电场的输出功率。
短期风电功率预测算法分析:短期预测中考虑到粗糙度、地形等因素,进行预测时采用物理方程的方法称为物理方法,依据历史数据统计,进行预测时,分析找出其内在规律的方法称为统计方法。
若同时采用两种方法称为综合方法。
(1)物理方法。
它以天气预报系统的预测数值结果为根据,获得风向、风速、气温、气压等数据。
采用计算流体力学法或者微观气象学理论,计算出风电机组轮毂高度的风向、风速、气温、气压等数据,然后以风电场的功率曲线为依据计算风电场的输出功率。
(2)统计方法。
不将风速变化的物理过程考虑在内,统计方法以历史统计数据为依据找出天气状况和风电场出力的关系,进而以实测数据和天气预报数值数据为依据预测风电场输出功率。
(3)综合方法。
组合模型基本原理采用以计算流体力学方法或者微观气象学理论为基础建立风电场的物理模型,预测风电场的输出功率。
建立风电功率预测系统的统计模型,以天气预报数值数据以及物理模型的输出作为输入,预测风电场输出功率。
组合模型的应用可使预测精度和模型的适用性得到有效提高。
2 风电场输出功率统计模型影响因素分析2.1输出功率和风速的关系风影响风电场的输出功率,即随风波动。
而风力机得出风功率计算式如下式:312pP C A V (2-1)式中:P-风轮输出功率(kW); p C -风轮的功率系数;A－风轮扫掠面积(m 2);ρ－空气密度(kg/m 3);V－风速(m/s)。
某变速型风电机组的功率曲线在标准空气密度下如图1所示。
见图1,处于功率曲线较陡的区域间,风速变化虽然很小,但却能引起很大的功率变化,另外,风速变化为2.5m/s,功率变化约为200kW。
风电场风电功率预测方法研究
风电场风电功率预测方法研究风电场风电功率预测方法研究一、引言随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益凸显，可再生能源成为解决这些问题的重要手段之一。
风能作为一种广泛分布、可再生的能源资源，受到了越来越多的关注。
风电场作为利用风能发电的重要设施，如何准确预测风电功率对于风电场的运营和管理具有重要意义。
二、风电功率预测的重要性风电场的风电功率预测是指根据过去的风速、风向、气象条件等数据，利用数学模型和算法，预测未来一段时间内风电场的发电功率。
准确的风电功率预测可以有效指导风电场的运营和管理，优化发电计划，提高发电效率，降低能源成本。
同时，风电功率预测也对电力系统的调度、储能设备的优化配置和稳定运行等方面有着重要作用。
三、现有的风电功率预测方法目前，风电功率预测方法主要包括物理模型法、统计模型法和混合模型法。
1. 物理模型法物理模型法是基于对风电场发电过程的物理原理进行建模和计算的方法。
常用的物理模型包括功率曲线模型、时间序列模型等。
物理模型法通常需要较多的测量数据和复杂的计算方法，依赖于对发电过程的深入了解，适用于风电场具有相对稳定的运行环境和较长时间的预测。
2. 统计模型法统计模型法通过对历史数据进行统计分析，建立数学模型进行预测。
常用的统计模型包括回归模型、时间序列模型等。
统计模型法不需要对物理过程进行深入研究，建模过程相对简单，适用于风电场具有周期性和规律性的运行环境和中短期预测。
3. 混合模型法混合模型法是将物理模型和统计模型相结合的方法，旨在综合利用两者的优势。
混合模型法通过对不同模型结果的加权综合或者模型融合等方式，提高风电功率预测的准确性和稳定性。
四、风电功率预测方法的研究进展随着风电场规模的不断扩大和数据采集技术的进步，风电功率预测方法也在不断创新和改进。
目前，一些先进的方法和技术已经被应用于风电场的风电功率预测中。
比如，基于神经网络的方法可以通过对大量历史数据的训练，实现更精确的预测结果；基于机器学习算法的方法可以挖掘出隐藏在数据中的规律和趋势，提高预测的准确性；基于气象模型的方法可以通过对气象条件的模拟，优化风电功率的预测。
风电功率预测模型
第一页答卷编号：论文题目：A 题风电功率预测问题指导教师：参赛学校：报名序号：证书邮寄地址：（学校统一组织的请填写负责人）第二页答卷编号：A 题风电功率预测问题摘要风能是一种可再生、清洁的能源，风力发电技术的进一步研究和开发对解决能源危机、缓解环境压力以及提升经济发展水平具有重大的意义。
据此，本文通过建立一系列数学模型来研究和探索风电功率的预测以及提高预测精度问题。
针对第一问，本文提出指数平滑法、小波神经网络以及时间序列ARMA 三种预测模型对风电功率进行预测。
指数平滑法采用平滑公式为：s t x t 1 (1 )S t 1,0 1,t 3，通过调整平滑参数来优化预测精度；小波神经网络采用的小波基函数为Morlet 母小波基函数，小波神经修正采用梯度修正法；ARMA 模型通过确定自回归阶数和移动平均阶数来构造预测表达式。
结针对第二问，本文在第一问所求结果的基础上，使用熵值赋权法对三种模型进行归一化处理，所得权值向量为w (0.3246,0.3344,0.341) ，得到一组基于以上三种模型的预测数据。
使用拟合与聚类分析得出单机系统对多机系统P4 的相关性高于对总机系统的相关性，据此，使用基于李雅普诺夫中心极限定理的通过假设相对误差小于题目要求的概率模型，求得单机组和多机组的通过检验概率为：最后得出普遍性规律为：由于多机预测较精确，可以用多机系统的预测结果对单机进行预测。
修正单机系统预测所带来的相对误差，提高精度。
针对问题三，本文建立基于遗传算法的ARMA 模型，对ARMA 模型的阶数进行优化。
定义平均相对变动值( ARTD )，并令遗传算法的适应度函数为：f(x) ARTD。
最后得到具有更高预测精度的模型。
具体指标值如下表：本文提出的模型对风电功率的预测具有重大的借鉴意义，并可将其模型推广应用至工程预测、股票分析、生产计划等问题上。
关键字：风电功率预测、时间序列、指数平滑法、小波神经网络、遗传算法1 问题重述1．1 问题背景根据百度百科，“风”是“跟地面大致平行的空气流动，是由于冷热气压分布不均匀而产生的空气流动现象” 。
2011年电工杯数模获奖作品风电功率预测问题
二、问题分析 ..................................................................................... 5
2.1 风电功率数据的分析和预处理...................................................................... 5 2.2 风电功率实时预测及误差分析问题的分析.................................................. 6 2.2.1 基于 ARIMA 时间序列法的问题分析................................................... 6 2.2.2 基于卡尔曼滤波法的问题分析........................................................... 7 2.2.3 基于灰色理论的问题分析................................................................... 7 2.3 电机组的汇聚对于预测结果误差的影响问题的分析................................. 7 2.4 进一步提高风电功率实时预测精度问题的分析......................................... 7
七、模型的优化与推广 ...................................................................... 8 参考文献............................................................................................. 9 附录 .................................................................................................... 9
电力系统中的风电功率预测
电力系统中的风电功率预测随着可再生能源的不断发展，风力发电已成为世界各地广泛使用的一种清洁能源。
但是，由于风场的风速和方向的不稳定性，风力发电的功率输出具有较大的波动性，这就给电网运行带来了一定的影响。
因此，风电功率预测已成为电力系统管理和调度的重要手段之一。
一、风电功率预测的意义风电功率预测是针对风电场内风速和风向变化情况，利用数学模型和统计方法预测未来一定时间内风机的输出功率，从而实现电力系统对风电的调度和管理。
在电网运行中，风电功率占比越来越大，如果不能对其进行准确的预测，就会影响电网的稳定性和运行效率。
因此，风电功率预测的意义在于：1.为电力系统安全稳定运行提供支持风电场不断输出的功率变化给电网运行带来了巨大的挑战，为了保证电力系统的安全稳定运行，需要实时监测和预测风电场的功率输出变化，从而及时调整电网的负荷和发电机输出。
2.优化风电分布式发电行业运营效益对于分布式风电发电场而言，精准的风电功率预测可以让发电场的运营者做出相应的策略，调整风机的功率输出，实现最优化运营。
3.提高电力系统对风电的接受度和可靠性一方面，准确的风电功率预测可以降低风电波动给电网带来的不良影响；另一方面，风电功率预测的准确性也是提高电力系统对风电接受度和可靠性的关键。
二、风电功率预测的方法风电功率预测的方法主要可分为基于物理模型的方法和基于统计学方法的方法两类。
1.基于物理模型的方法基于物理模型的方法是利用风机的结构与性能参数以及附器的测量数据，采用风力机理论进行预测功率的方法。
该方法依赖于风电场的物理模型，利用风速、风向和温度等气象数据进行预测，因此对模型的精度有很高的要求。
2.基于统计学方法的方法基于统计学方法的方法则是基于历史数据或其他影响因素进行预测的方法，通常是通过建立一个统计模型，综合考虑多个相关的气象和运行参数因素，预测未来的风电功率变化。
目前应用比较广泛的统计方法包括人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等。
《2024年风电功率预测的发展现状与展望》范文
《风电功率预测的发展现状与展望》篇一一、引言随着全球能源结构调整和可再生能源发展的迫切需求，风电作为绿色能源的重要组成部分，已经得到了广泛的关注和应用。
风电功率预测作为风电产业发展的关键技术之一，对于提高风电并网能力、优化调度和减少弃风现象具有重要意义。
本文将就风电功率预测的发展现状进行梳理，并展望其未来发展趋势。
二、风电功率预测的发展现状1. 技术进步随着大数据、人工智能等技术的发展，风电功率预测技术取得了显著进步。
目前，风电功率预测主要依靠数值天气预报、物理模型、机器学习等方法。
其中，机器学习算法在处理复杂多变的天气条件时表现出了强大的学习能力，能够更加准确地预测风电功率。
2. 应用领域风电功率预测技术在电力行业的应用已经十分广泛。
在风电场建设过程中，预测技术有助于优化风机布局，提高风能利用效率；在电力调度中，预测技术能够帮助调度人员合理安排机组启停，实现电网的稳定运行；在电力市场交易中，预测技术可以为风电场制定合理的电价策略提供支持。
此外，风电功率预测技术还广泛应用于风能资源评估、风电场经济评价等领域。
3. 国内外发展对比国内在风电功率预测方面的研究起步较晚，但发展迅速。
近年来，我国在风电功率预测算法、模型研究、软件研发等方面取得了显著成果。
国际上，欧美等发达国家在风电功率预测领域的研究具有较高的水平，其预测精度和稳定性均处于领先地位。
然而，随着全球对可再生能源的关注度不断提高，各国在风电功率预测技术方面的竞争也日益激烈。
三、风电功率预测的挑战与问题尽管风电功率预测技术取得了显著进展，但仍面临一些挑战和问题。
首先，天气条件的复杂性和多变性给预测带来了困难。
其次，现有预测模型的精度和稳定性仍有待提高。
此外，数据质量和数据获取的难度也是影响预测精度的关键因素。
另外，风电功率预测技术的成本问题以及与电力市场的衔接问题也是亟待解决的问题。
四、风电功率预测的未来展望1. 技术创新未来，随着大数据、物联网、人工智能等技术的进一步发展，风电功率预测技术将实现更加精准的预测。
风电功率预测问题数学建模全国一等奖0000
风电功率预测问题数学建模全国一等奖0000答卷编号：论文题目：风电功率预测问题指导教师：***参赛学校：北京理工大学报名序号：1550证书邮寄地址：北京理工大学中关村校区徐厚宝（学校统一组织的请填写负责人）风电功率预测问题摘要：本文着力研究了风电功率的预测问题。
根据相关要求，本文中我们分别利用ARMA模型、卡尔曼滤波预测模型和小波神经网络预测模型对该风电场的风电功率进行预测。
通过对预测结果各项评价指标的综合分析，发现：小波神经网络预测模型的精确度最高；单台风电机组预测误差与总机组预测误差成正相关性；多个风电机组的汇聚会使得总体的预测误差减小。
另外，从神经网络的训练过程中，我们发现突加扰动是阻碍风电功率实时预测精度进一步改善的主要因素，风电功率的预测精度不可能无限提高。
对于问题一，我们分别建立了ARMA、卡尔曼滤波、小波神经网络三种预测模型对指定的发电机组的输出功率进行了预测，取得了较为理想的结果。
ARMA 模型的预测精确度为75.4%—79.3%，卡尔曼滤波模型的预测精确度为81.3%-95%，小波神经网络模型的预测精确度为92.1%—94.7%，故小波神经网络的预测效果最好。
对于问题二，我们分析比较了三种模型下单台机组和多机组5月21日至6月6日的平均相对预测误差，得知风电机组的汇聚会使得总体的预测误差减小。
针对问题三，我们在问题一小波神经网络模型的基础上建立了遗传神经网络模型。
经过仿真，我们发现该模型能显著减小峰值误差，有力地抑制时间延迟现象，有效地提高了预测的精确度。
对仿真误差进行分析，我们指出突加的扰动是阻碍风电功率实时预测精度进一步改善的主要因素，预测的精度不可能无限提高。
关键词：ARMA，卡尔曼滤波，小波神经网络，遗传神经网络一、问题重述随着科学技术的发展，风力发电技术也得到快速发展。
因为风力具有波动性、间歇性、能量密度低等特点，风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
风电功率预测
风电功率预测引言随着清洁能源的重要性日益凸显，风能作为一种重要的可再生能源得到了广泛应用。
然而，由于风力资源存在时空变化性和不确定性，风电场的风电功率预测成为提高风电发电效率和可靠性的关键问题。
准确预测风电功率有助于优化风电场的运行调度和供电规划，提高风电场的发电效益。
风电功率预测的意义风电功率预测是在给定的时间段内，对未来某一特定时间点的风电功率进行估计。
准确的风电功率预测可以帮助风电场优化能源分配、制定合理的消纳计划以及进行风机控制和维护计划。
具体而言，风电功率预测的意义如下：1.助力风电场的运行调度：准确的功率预测可以帮助风电场根据未来的供需情况制定合理的风机控制策略，实现风电场的运行调度优化。
2.增强电网的供电可靠性：风电场的风电功率波动性较大，准确预测风电功率可以帮助电网公司更好地进行负荷预测和供电计划，提高电网供电可靠性。
3.优化风电发电效益：准确的预测结果有助于风电场制定合理的发电计划，实现对发电能力的充分利用，从而优化风电的发电效益。
风电功率预测方法基于统计方法的风电功率预测基于统计方法的风电功率预测是通过统计历史风速与功率数据的关系，建立数学模型来预测未来的风电功率。
常用的统计方法包括ARIMA模型、支持向量回归（SVR）、随机森林（Random Forest）等。
1.ARIMA模型：ARIMA模型是一种经典的时间序列预测模型，可以用于风电功率时间序列数据建模和预测。
ARIMA模型通过分析时间序列的自回归、滑动平均和差分属性，构建自回归差分滑动平均模型来捕捉时间序列数据的规律性，进行功率预测。
2.支持向量回归（SVR）：SVR是一种基于支持向量机（SVM）的非线性回归算法，可以用于风电功率预测。
通过在高维特征空间中构建最优超平面，SVR可以有效地处理多维非线性关系，适用于风电功率的复杂预测问题。
3.随机森林（Random Forest）：随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行预测。
风力发电场风电功率预测研究与应用
风力发电场风电功率预测研究与应用随着对可再生能源的追求和发展，风力发电作为一种清洁、可持续的能源形式，正逐渐成为全球范围内的主要电力来源之一。
然而，风力发电的不稳定性和不可控性给其可靠性和经济性带来了挑战。
因此，风电功率的预测对于提高风力发电场的运行效率和电网稳定性具有重要意义。
本文将对风力发电场风电功率预测的研究和应用进行探讨。
一、风力发电场风电功率预测的意义风力发电场的风电功率预测对于电网调度、能源规划和市场运营等方面具有重要作用。
准确的风电功率预测可以帮助电网运营者合理调度能源供给，平衡供需关系，避免能源浪费和高昂的调度成本。
另外，风电功率预测还可以为风力发电场的维护和安全提供重要的参考，帮助运营商做出及时的决策，减少事故隐患和损失。
二、风力发电场风电功率预测的方法1. 基于统计模型的方法：传统的风电功率预测方法主要采用时间序列分析、回归模型和人工智能算法等。
通过对历史观测数据的分析，建立预测模型，预测未来的风电功率。
常用的统计模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、灰色模型（GM）、支持向量机（SVM）等。
2. 基于数学物理模型的方法：这种方法基于对风能转换的物理过程的理解和建模，结合实测数据进行模拟和预测。
通常使用的数学物理模型包括机理模型、气象模型和计算流体力学模型等。
这些模型可以更准确地刻画风场的空间分布和变化规律，提高风电功率预测的准确性。
3. 基于混合模型的方法：为了克服单一模型的局限性，研究者们提出了一系列基于混合模型的风电功率预测方法。
这种方法通过将不同模型的优势进行结合，提高预测结果的准确性和稳定性。
常见的混合模型包括模型融合方法、模型校正方法和模型组合方法等。
三、风力发电场风电功率预测的关键技术和挑战1. 数据采集与处理：风力发电场的风速、风向和风电功率等数据是进行风电功率预测的基础。
准确、稳定和全面的数据采集非常关键。
同时，对采集到的数据进行质量控制和预处理也是保证预测精度的关键。
电力系统中的风电功率预测
电力系统中的风电功率预测一、前言风电作为一种清洁、可再生的能源，受到越来越多的关注。
但同时也面临着不稳定、不可控、波动等问题，为了更好地利用风电资源，提升风电的可靠性和经济性，风电功率预测成为了不可或缺的一环。
本文将介绍电力系统中的风电功率预测技术，并分析其应用价值和发展趋势。
二、风电功率预测的概述风电功率预测指的是根据历史风速、风向和风功率等数据，利用数学模型和算法估算未来一段时间内的风电功率。
风电功率预测主要分为短期预测和长期预测两种类别。
短期预测一般指未来几小时或一天内的功率预估，主要用于调度和市场交易等方面。
长期预测则是指未来几天或一周内的功率预估，主要用于风电扩建和电网规划等方面。
三、风电功率预测的方法1. 基于统计模型的方法这种方法是基于历史数据的经验统计结果来进行预测。
常用的统计模型有回归模型、ARIMA模型、指数平滑模型等。
其中，回归模型是指根据历史数据来建立与之相关的方程，并利用该方程来预测未来功率；ARIMA模型则是一种时间序列预测模型，可以对常规性且周期性的功率预测；指数平滑模型则能对不规则变动的功率进行精确预测。
这些统计模型广泛应用于短期功率预测中。
2. 基于物理模型的方法这种方法是基于各种物理定律和公式来进行预测的。
例如，基于Navier-Stokes方程和涡模拟模型的CFD方法被广泛应用于风电场内风场模拟和功率预测。
此外，基于机器学习的物理模型也是当前研究的热点之一，可以提高功率预测的精度和准确性。
3. 基于混合模型的方法这种方法是将统计模型和物理模型相结合的一种方法，在过去几年中取得了很大发展。
这种方法克服了单一模型造成的误差积聚问题，同时也可以适应卫星、雷达、气象站等多源数据流的多重信息输入要求。
四、风电功率预测的应用风电功率预测技术广泛应用于电力系统的各个环节中。
在短期预测方面，它能够实现电力系统的可靠性和经济性，提升风电的发电效率和利润；在长期预测方面，则可以为风电场的建设、电网规划和经济分析提供有力的依据。
风力发电系统中的功率预测与优化策略研究
风力发电系统中的功率预测与优化策略研究引言：随着气候变化和对可再生能源的需求增加，风力发电系统在世界范围内得到了广泛的应用。
然而，风速的不确定性以及风电机组的变化工况使得风力发电系统的功率预测和优化成为一个具有挑战性的问题。
因此，对风力发电系统进行功率预测和优化策略的研究变得尤为重要。
一、风力发电系统功率预测1.1风速预测方法风力发电系统的功率输出与风速之间存在着紧密的关联性，因此准确地预测风速是功率预测的关键。
目前常用的风速预测方法包括物理建模方法、统计学方法和机器学习方法。
物理建模方法利用气象学和流体力学原理，模拟大气环境中风的变化，但由于模型复杂性和计算量大，应用范围受到限制。
统计学方法通过分析历史风速数据的统计特性进行预测，如时间序列分析和回归分析。
机器学习方法基于大量的历史风速数据，通过训练模型来预测未来的风速。
1.2功率曲线建模风力发电机组的功率输出通常与风速呈非线性关系，因此建立准确的功率曲线模型对功率预测至关重要。
传统的方法是利用经验公式拟合功率曲线，但误差较大。
近年来，基于机器学习的方法，在海量数据的基础上，使用神经网络、支持向量机等算法来建模功率曲线，取得了较好的预测效果。
二、风力发电系统功率优化策略2.1风机控制策略风机控制策略是实现风力发电系统功率优化的关键措施之一。
控制策略的目标是在保证风机的安全运行的前提下，最大限度地提高功率输出。
现有的控制策略包括变桨角控制、电磁转矩控制和最大功率点跟踪等方法。
变桨角控制通过调整叶片的角度来调节转矩和转速，以达到适应不同风速和工况的要求。
电磁转矩控制利用变磁阻力或变齿轮传动，通过调节转矩和转速来实现功率的最大化。
最大功率点跟踪方法通过连续监测风机的工作状态和环境条件，实时调整转矩和转速，以使风机运行在最大功率点上。
2.2风电场布局优化风电场布局优化是实现风力发电系统功率优化的另一重要策略。
通过优化风电机组的布局，可以最大限度地降低风电机组之间的相互遮挡和辐射阻塞，提高整个风电场的发电效率。
风电功率预测研究
风电功率预测研究风电功率预测研究引言：随着全球能源需求的不断增长，可再生能源的利用越来越受到关注。
其中，风能作为一种环保且可再生的能源来源，得到了广泛的研究和应用。
然而，由于风能的不稳定性和不可控性，风电场的功率预测成为了提高风能利用率和电网稳定性的关键技术之一。
风电功率预测研究旨在通过分析历史风速和功率数据，建立一种精确可靠的预测模型，为风电场运营和电网调度提供参考依据。
一、风能特点及其影响因素1.1 风能特点风能具有不稳定、不可控、时空变化等特点。
受气象条件、地形地貌、海洋环境等因素的影响，风速会发生大幅度的变化，从而导致风能的波动性极高。
1.2 影响因素风能的波动性取决于多种因素，包括气象条件、地理位置、风场特性、风机布局、系统故障等。
同时，也受到季节、日变化、大气透明度等因素的影响。
二、风电功率预测方法2.1 基于统计学方法的预测模型基于统计学方法的风电功率预测主要包括时间序列分析、回归分析、自回归模型等。
这些方法通过分析历史风速和功率数据，建立数学模型并进行预测。
然而，由于风电场的复杂性和非线性特点，这些方法在准确性和可靠性上存在一定的局限性。
2.2 基于人工智能的预测模型人工智能方法在风电功率预测中得到广泛应用。
其中，人工神经网络、支持向量机、遗传算法等方法被证明在某些情况下能够取得较好的预测效果。
这些方法通过训练算法，识别出风速和功率之间的模式，从而实现准确的预测。
2.3 混合模型的应用近年来，混合模型在风电功率预测中得到了广泛的研究。
混合模型融合了多种预测方法，并通过适当的权衡和组合，提高了预测准确性和稳定性。
常见的混合模型包括统计学方法与人工智能方法的结合、多模型组合等。
三、风电功率预测实践与应用3.1 风电场运营风电功率预测为风电场的日常运营提供了重要的参考依据。
通过准确预测风电功率，运营人员可以及时调整发电机组运行状态，提高发电效率，降低成本，确保风电场的安全稳定运行。
3.2 电网调度风电功率预测对电网调度也起到了重要的作用。
风电功率预测问题研究
将 上 式误 差 定 义 展开 到 隐含 层 ， 有 ： 则
Ｅ１ ＝ ／ ｔｆ ｅ ］ １ ２∑［ （ ｔ ２ ／ ｔｆＥｖ 一０） — ｎ ｊ）＝ ２∑［ （ ｙ － — ］
【］ ３王世谦 ， 苏娟， 杜松怀 ． 基于小波变换 和神 经网络 的短期 风电 功率预测方法ｆ ． Ｊ 农业工程学报，０ ０（ ） １ ２ １ ，２． ｓ ［］黄金 花．基于神经 网络 的风 电场 短期风 电功率 预测研 究 ４
（＝ … ｊ ；ｅ＝∑Ｗ。 （＝ ， ｊｌ２ ）ｎ ｔ ｉ ｊ ，ｊ ｌ ２…．ｊ 。 一０ ，）
以上 两式 中，转移 函数一 般都用单极性 Ｓ ｍ ｉ ｉ ｏ ｇ ｄ函 数：
ｆ ： （ — 一 ）媛， １ 肖洋， 陈树勇． 风电场风速 和发 电功率 预测研究 ｌ１ ． Ｊ
【】 京 ： 南 大 学 ， １． Ｄ． 南 东 ２ ０ ０
再 将 上 式定 义 展 开 到输 出层 ， ： 则
Ｅ １２ ｔｆ ∑ｖ －０） ＝ ／ ｔｆ ∑ｖ ｆＥｗ，一０｛ ＝ ／ Ｅ［ （ ｉ — ｙ ］１ ２ ２∑【 （ ｊ （ ｊｉ ） － ｙ ｘ 一
０） 】
中 国 机 电 工 程 学 报 ，０ ５（１ ２０， ） １．
当 网络输 出与 输 出不 等 时 ， 出误 差 Ｅ定 义 如下 ： 输
Ｅ Ｉ ＝ ／ ｔｚ ２∑ｆ ） —
【】焦 淑华， ２ 夏冰 ， 徐海 静， Ｂ 等．Ｐ神 经 网络 预测 的 ＭＡ Ｌ Ｂ实 ＴＡ 现Ｉ ． Ｊ 哈尔滨金融高等专科学校学报，０ ９（） 】 ２０， ． １
Ｐ：
Ｔ ａｎ ｍ ｒ ｉｌ Ｔ ｎ ｉ ａ ｓｇ Ｐ ｒｌ ｕ ｅｉ ｎ
Ｅ
设 定 的 网络 训练 函数 采 用 的激 活 函数
风电功率预测问题可修改文字
t1i (i 1, 2, , t), 12 t
Ft 1
1xt 2xt1 1 2
t x1 t
权重不好确定；需要数据太多；计算繁琐
• 自动取权重的方法：自当前期向前，各期权重 按指数规律下降，即第t期，第t-1期，…的权 重依次为：
, , 2,
S (1) t
xt
(1 )St(11)
Ft 1
S (1) t
xt
(1 )Ft
xt — —实际观察值，t 1，2，，n
S (1) t
—
—时间t观察值的一次指数平滑值
— —时间序列的平滑指数，0 1
Ft1 — —t 1期预测值
一次指数平滑法的基本原理
• 利用时间序列前t期的观察值 x1, x2, , xt率预测问题
问题1：风电功率实时预测及误差分析。 请对给定数据进行风电功率实时预测并检验预测结果是否满足附件1中的关于预
测精度的相关要求。具体要求： （1）采用不少于三种预测方法（至少选择一种时间序列分析类的预测方法）。 （2）预测量： a. PA，PB，PC，PD； b. P4 c. P58
100
时点
时点
图 1 各发电机组输出功率曲线
P4输 出 功 率
风电功率预测问题
由图1可看出，同一天内每一时点风电机组输出功率并无较强的规律性， 且具有一定的随机波动性。同样地也可看出不同天内的各电机输出功率具 有相似的特性，亦即具有周期性。因此，针对问题一，我们建立时间序列 中的三次指数平滑法模型、BP神经网络模型两个模型。其具体分析流程图 如图2所示。
常用的简易平均法有算术平均法、加权平均法 和几何平均法。
一、算术平均法
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关于实时预测风电机组功率的研究摘要能源、环境是当今人类生存和发展所要解决的紧迫问题。
风力发电由于清洁无污染，施工周期短，投资灵活，占地少，具有较好的经济效益和社会效益，己受到世界各国政府的高度重视，成为当今世界增长最快的可再生能源，许多国家已把发展风力发电作为改善能源结构、减少环境污染和保护生态环境的一种措施。
电力系统调度部门必要时及时调整调度计划，这样便可有效的减轻风电对整个电网的影响。
所以，风速和风力发电功率的准确预测对于负荷管理和系统运行便显得十分重要，而且还可以减少电力系统运行成本和旋转备用，提高风电穿透功率极限，并且有利于在电力市场环境下正确制定电能交换计划，以充分利用风力资源，获得更多的经济效益和社会效益。
本文针对风电功率的预测问题进行了一系列的研究建模。
对于风电功率的预测建立了三种不同的模型，然后将其进行误差分析，得出误差最小的人工神经网络模型，并对模型进行进一步的探讨，得出更高精度的模型。
同时，也将单台风电机的输出功率的预测数据与多台风电机的输出功率预测数据进行比较。
得出了相关规律。
对于问题一，我们利用ARIMA模型、灰色模型和人工神经网络模型对风电功率进行了实时预测，并将预测数据与事先准备好的实际数据进行比较，然后分析误差，得出了人工神经网络模型为最优模型的结论。
对于ARIMA模型我们主要采用SPSS软件对数据进行预处理，然后建立。
而灰色模型主要利用EXCEL软件。
至于人工神经网络模型主要利用的MATLAB软件进行模型的建立。
最后利用最小二乘法原理，预测数据并将数据进行拟合修正。
分析误差，得出结论及相应的预测数据。
对于问题二，我们将但台风电机的预测数据与多台风电机的预测数据进行比较，得出多台风电机输出功率并不是单台风电机的输出功率单纯的叠加，而需要利用加权算法进行运算得出总功率，并进行修正，才能得出精度较高的结果。
对于问题三，我们在问题一的得出人工神经网络模型的精度最高，根据此启示，我们再次利用MATLAB建立了小波神经网络模型，然后对数据进行预测，拟合修正，得出最优解。
关键词：风电功率最小二乘法数据拟合 Matlab 人工神经网络模型§1 问题的重述一、 背景知识1、风力发电的概况目前，可再生能源（尤其是风能）的开发利用已得到世界各国的高度重视。
随着科学技术的发展，风力发电技术也得到快速发展，大中型风电厂相继建成并投入运行。
风力发电已逐渐具备大规模商业开发的技术和经济条件，在电网中所占比例呈不断升高之势。
2、风力发电原理风力发电的原理，是利用风力带动风车叶片旋转，再透过增速机将旋转的速度提升，来促使发电机发电。
是将风能转换为机械功的动力机械，广义地说，是一种以太阳为热源，以大气为工作介质的热能利用发动机。
3、风力发电功率现今风力发电主要利用的是近地风能。
近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
如果可以对风电场的发电功率进行预测，电力调度部门就能够根据风电功率变化预先安排调度计划，保证电网的功率平衡和运行安全。
因此，如何对风电场的发电功率进行尽可能准确地预测，是急需解决的问题。
二、 具体试验数据现得到了某个由58台额定功率为850kW 的风电机组成的风电场中指定4台风电机的实际输出功率数据和58台风电机的实际总输出功率。
1、指定的4台风电机输出功率数据指定的4台风电机分别记为A B C D 、、、，其对应的数据为2006年5月10日到200666年月日的实际每个时点的输出功率，分为记为A B C D P P P P 、、、。
2、58台风电机实际总输出功率数据数据58台风电机在2006年5月10日到200666年月日的每个时点的实际输出功率，记为。
三、 要解决的问题1、问题一：利用所提供的数据，对5月31日0时0分至5月31日23时45分和5月31日0时0分至6月6日23时45分风电功率458A B C D P P P P P P 、、、、、进行实时预测，并根据附件1中关于实时预测考核要求分析你所采用方法的准确性，然后推荐出一种最好的方法。
2、问题二：在问题1的预测结果中，试比较单台风电机组功率的相对预测误差和多台风电机组功率的预测的相对误差，分析风电机组的汇聚对于预测结果误差的影响。
3、问题三：在问题1的基础上，构建有更高预测精度的实时预测方法（方法类型不限），并用预测结果说明其有效性，来实现对进一步提高风电功率实时预测精度的探索。
58P§2 问题的分析风电功率预测问题是一类大样本多数据的统计分析与预测类问题。
对本问题处理要分为三个步骤进行：第一，对风电功率的数据进行预处理建立不同的预测模型；第二，根据不同的预测模型进行预测，得到预测结果与实际结果进行比较，分析得出最优的预测模型；第三，在最优的预测模型的基础上进行探究分析，进一步提高风电功率预测精度。
要合理处理好本问题，关键必须弄清问题的相关知识并对问题作出深入地分析。
一、相关知识的介绍现今风力发电主要利用近地风，而近地风具有波动性、间歇性、低能量密度等特点，因而风电功率也是波动的。
大规模风电场接入电网运行时，大幅度地风电功率波动会对电网的功率平衡和频率调节带来不利影响。
因此，首先我们要明确点，同一台风电机在不同的天各个时点的输出风电功率均不同，且具有波动性。
然后，同一时点不同地方的风电机的输出功率不同，且各风电组功率汇聚通过风电场或风电场群接入电网时，会改变风电功率的波动属性，从而可能影响预测误差。
二、对问题的具体分析1、对问题一的分析：问题要求利用已知数据对5月31日这一天和5月31日至6月6日这一周风电功率458A B C D P P P P P P 、、、、、进行实时预测，且预测方法不能少于三中，并至少选择一种时间序列分析法。
对于风电功率预测的方法，我们首先通过查找资料了解到风电功率的预测方法有持续预测法、卡尔漫滤波法、随机时间序列法、人工神经网络法、模糊逻辑法、灰色模型法等等。
然后我们从中选取了随机时间序列法、灰色模型法和神经网络法三种方法对风电功率进行实时预测。
（1） 随机时间序列法随机时间序列法利用大量的历史数据来建模，经过模型识别、参数估计、模型检验来确定一个能够描述所研究时问序列的数学模型，最后再由该模型推导出预测模型，进而达到预报的目的。
对于此方法，我们首先需要对于数据进行预处理：a 、利用SPSS 软件对已知数据作出相应的时序图，可发现该数据具有一定趋势。
所以，我们首先应该对数据进行差分使数据趋于平稳。
b 、在利用SPSS 做时序图的时候，数据中的负数和零会自动默认为缺省值，所以，我们利用差值法把所有数据统一加上一个数使数据全为正数。
（2）灰色模型法灰色模型预测风速的基本原理在于两个方面：A、风速在短时间内难以发生剧烈变化，这使风速的超短期预测具有可行性；B、灰色理论不同于其他预测理论和方法的区别在于：在样本数据很少、信息量极少的情况下也可以有效预测。
当然首先我们对于数据也还是要进行一定的预处理后，才进行试验。
处理方法与随机时间序列模型类似。
（3）神经网络法人工神经网络概念及发展概述人工神经网络(Artificial NeuralNetwork，简称ANN)，又称为连接机制模型(Connectionism Model)或称为并行分布处理模型(Parallel ProcessingMedel)，由大量简单元件一神经元广泛连接而成。
它是在现代神经科学研究的基础上提出的，反映了人脑的基本特征，模仿人脑结构及其功能。
但它并不是人脑的真实描写，而只是它的某种抽象、简化和模拟。
对于神经网络法的数据，我们只是进行了略微的整理，并不需要太大的整理2、对问题二的分析：问题要求利用问题1的预测结果中，比较单台风电机组功率的相对预测误差与多机总功率的相对误差，分析分电机组汇聚对预测结果的误差的影响。
对于此问题，我们可以通过对单台电机和多台电机的预测结果进行预测曲线的绘制，然后对结果进行较，来发现其相关规律，然后对风电机组汇聚给风电功率预测误差带来的影响作出一定的预期。
3、对问题三的分析：问题三要求我们建立一个更高精度的预测模型，在要求提升高风电功率实时预测的准确程度这一问题上，我们想到了一BP神经网络结构为基础的模型——小波神经网络模型。
我们决定通过建立这一模型来对尝试对风电机组进行更高精度的预测，然后比较器预测结果与问题一的差别，从而的得出结论。
§3 模型的假设1、假设风电机组的在无缺省值的条件下的结果无太大偏差的数据均为准确数据；2、假设风电机组中每台电机的工作是独立的；3、规定5月10日到6月6日编排序号为第1-28 天；4、所有数据均为原始数据，来源真实可靠。
§4 符号说明C风电场开机容量apP风发电机组A的输出功率AP风发电机组B的输出功率BP风发电机组C的输出功率CP风发电机组D的输出功率DP风发电机组A,B,C,D的输出功率之和4P全场58台机组总输出功率58P k时刻实际平均功率PkP k时刻预测平均功率mkR风发电机组i的预测曲线准确率iH风发电机组i的预测曲线合格率i§5 模型的建立与求解从所要解决的的问题和对问题所做的假设出发，我们对问题一建立了模型Ⅰ，模型Ⅱ和模型Ⅲ，对问题三建立了模型Ⅳ。
1、模型Ⅰ ARIMA 模型本模型从时间序列的分析上，对于数据建立模型，把数据进行差值法处理后，进行差分到平稳状态，然后对于数据建立相应的ARMA 模型。
然后按照题目要求进行预测，分析其结果，算出其误差。
2、模型Ⅱ 灰色模型本模型对数据进行预处理后，利用少量数据，建立灰色模型。
然后按照题目要求进行预测，分析其结果，算出其误差。
3、模型Ⅲ 人工神经网络模型本模型将数据进行一定整理后，建立模型，对要求的数据进行相关预测，然后与实际值对于相应的比较，得出结论，并根据误差分析，判断出本模型与上两种模型的优劣。
4、模型Ⅳ小波神经网络模型本模型要求建立更高精度的预测模型，小波神经网络权值参数修正算法类似于 BP 神经网络权值修正算法， 采用梯度修正法修正网络的权值和小波基函数参数， 使小波神经网络预测输出不断逼近期望输出。
从而达到试验目的。
一、问题一的分析与求解1、对问题的分析由于利用附件的数据，用三种以上的方法预测风电机组的实时输出功率，然后根据附件中的要求进行误差分析，判断出最优的方法。
根据电力调度部门安排运行方式的不同需求，风电功率预测分为日前预测和实时预测。
日前预测是预测明日24小时96个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。
实时预测是滚动地预测每个时点未来4小时内的16个时点（每15分钟一个时点）的风电功率数值。