风电场短期风速预测研究
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风电场短期风速 预测研究
班级：数学 班级：数学07-1班 班 姓名： 姓名：程旭 指导教师： 指导教师：曾繁慧
1．1风电产业发展现状 风电产业发展现状
风能是一个非常重要和巨大的资源， 风能是一个非常重要和巨大的资源，它安 清洁、充裕而且无限，能提供源源不绝、 全、清洁、充裕而且无限，能提供源源不绝、 稳定的能源供应， 稳定的能源供应，而风电产业是世界上发展 得最快的能源行业，它为全球经济开始向以 得最快的能源行业， 可再生能源为基础的转型提供了最好的机会。 可再生能源为基础的转型提供了最好的机会。 年前推出的样机开始， 从20年前推出的样机开始，风电技术经过长 年前推出的样机开始 期发展的历程， 期发展的历程，今天的风电机组已经成为先 进的现代高新技术。 进的现代高新技术。
模型的分类及特征一览表
1非平稳时间序列
1．分离研究 (1)将时间序列转化为平稳的； (2)选取最适合的模型和阶数； (3)寻找模型的参数。 2．整体研究 从时间序列的整体上研究动态结构和变化规 律，对非平稳时间序列加以推广进行研究，
原始数据
一阶差分
原始数据偏相关图像
a=[7.75,9.84,8.84,10.08,8.85,9.55,7.53,8.97,8.92,9.04,8.08,9.07,9.96, 8.09,8.26,9.76,8.98,9.38,8.75,8.24,8.32,8.8,8.03,8.41,9.52,10.78, 11.25,11.78,10.56,10.02,9.56,8.42]; >> b=[1:32] >> plot(b,a,'*') >> hold on >> plot(a) >> c=diff(a); >> plot(c) >> hold off >> plot(c) >> [pacf,lagsl,boundsl]=parcorr(c) >> plot(pacf) >> [pacf,lagsl,boundsl]=parcorr(a)； plot(pacf) >> [acf,lagsl,boundsl]=autocorr(a,20)； plot(acf)
1.3常用预测方法 常用预测方法
（1）持续预测法 ） （2）卡尔曼滤波法 ） （3）时间序列法 ） （4）人工神经网络法 ） （5）模糊逻辑法 ）
2.1时间序列法的研究过程 时间序列法的研究过程
平稳时间序列模型 1．自回归模型AR(p) 2．移动平均模型MA(p) 3．自回归移动平均模型ARMA(p，q)
ຫໍສະໝຸດ Baidu
1．1．2国内风能产业发展现状
我国风能资源丰富， 我国风能资源丰富，风能储量和可开发量都 居世界首位，其中10米高陆地可开发风能储 居世界首位，其中 米高陆地可开发风能储 量2．5亿kW，海上风能储量7．5亿kW，总 ． 亿 ，海上风能储量 ． 亿 ， 计10亿kW。 亿 。 在国家发改委编制的《 在国家发改委编制的《可再生能源中长期发 展规划纲要(2004．2020)》中，国家计划在 展规划纲要 ． 》 2010年、2020年全国风电装机分别达到 年全国风电装机分别达到500 年 年全国风电装机分别达到 万千瓦、 万千瓦。 万千瓦、3000万千瓦。 万千瓦
2000-2009年中国风电装机容量（单位：MW） 年中国风电装机容量（单位： ） 年中国风电装机容量
1．2本课题的提出背景及研究意义 ． 本课题的提出背景及研究意义
鉴于风电多方面的优点， 鉴于风电多方面的优点，人们总是希望尽可 能多的利用风电。当风电并网时， 能多的利用风电。当风电并网时，必须要考 虑风电穿透功率极限问题。 虑风电穿透功率极限问题。 对风力发电功率进行较为准确的预测， 对风力发电功率进行较为准确的预测，将有 助于电网调度部门及时调整调度计划， 助于电网调度部门及时调整调度计划，从而 保证电力系统的可靠、优质运行， 保证电力系统的可靠、优质运行，同时有效 降低风力发电的整体运营成本。 降低风力发电的整体运营成本。
1．1．1世界风能产业发展现状 ． ． 世界风能产业发展现状
随着全球能源危机的出现，世界各国均对可再生能 随着全球能源危机的出现， 源产生了浓厚的兴趣，尤其是欧美各国。 源产生了浓厚的兴趣，尤其是欧美各国。 欧盟针对可再生能源制订了相应的发展战略， 欧盟针对可再生能源制订了相应的发展战略，大力 开发可再生能源。 开发可再生能源。 风能是一种清洁的可再生能源，风力发电是风能利 风能是一种清洁的可再生能源， 用的主要形式，也是目前可再生能源中技术最成熟、 用的主要形式，也是目前可再生能源中技术最成熟、 最具有规模化开发条件和商业化发展前景的发电方 式之一。 式之一。
班级：数学 班级：数学07-1班 班 姓名： 姓名：程旭 指导教师： 指导教师：曾繁慧
1．1风电产业发展现状 风电产业发展现状
风能是一个非常重要和巨大的资源， 风能是一个非常重要和巨大的资源，它安 清洁、充裕而且无限，能提供源源不绝、 全、清洁、充裕而且无限，能提供源源不绝、 稳定的能源供应， 稳定的能源供应，而风电产业是世界上发展 得最快的能源行业，它为全球经济开始向以 得最快的能源行业， 可再生能源为基础的转型提供了最好的机会。 可再生能源为基础的转型提供了最好的机会。 年前推出的样机开始， 从20年前推出的样机开始，风电技术经过长 年前推出的样机开始 期发展的历程， 期发展的历程，今天的风电机组已经成为先 进的现代高新技术。 进的现代高新技术。
模型的分类及特征一览表
1非平稳时间序列
1．分离研究 (1)将时间序列转化为平稳的； (2)选取最适合的模型和阶数； (3)寻找模型的参数。 2．整体研究 从时间序列的整体上研究动态结构和变化规 律，对非平稳时间序列加以推广进行研究，
原始数据
一阶差分
原始数据偏相关图像
a=[7.75,9.84,8.84,10.08,8.85,9.55,7.53,8.97,8.92,9.04,8.08,9.07,9.96, 8.09,8.26,9.76,8.98,9.38,8.75,8.24,8.32,8.8,8.03,8.41,9.52,10.78, 11.25,11.78,10.56,10.02,9.56,8.42]; >> b=[1:32] >> plot(b,a,'*') >> hold on >> plot(a) >> c=diff(a); >> plot(c) >> hold off >> plot(c) >> [pacf,lagsl,boundsl]=parcorr(c) >> plot(pacf) >> [pacf,lagsl,boundsl]=parcorr(a)； plot(pacf) >> [acf,lagsl,boundsl]=autocorr(a,20)； plot(acf)
1.3常用预测方法 常用预测方法
（1）持续预测法 ） （2）卡尔曼滤波法 ） （3）时间序列法 ） （4）人工神经网络法 ） （5）模糊逻辑法 ）
2.1时间序列法的研究过程 时间序列法的研究过程
平稳时间序列模型 1．自回归模型AR(p) 2．移动平均模型MA(p) 3．自回归移动平均模型ARMA(p，q)
ຫໍສະໝຸດ Baidu
1．1．2国内风能产业发展现状
我国风能资源丰富， 我国风能资源丰富，风能储量和可开发量都 居世界首位，其中10米高陆地可开发风能储 居世界首位，其中 米高陆地可开发风能储 量2．5亿kW，海上风能储量7．5亿kW，总 ． 亿 ，海上风能储量 ． 亿 ， 计10亿kW。 亿 。 在国家发改委编制的《 在国家发改委编制的《可再生能源中长期发 展规划纲要(2004．2020)》中，国家计划在 展规划纲要 ． 》 2010年、2020年全国风电装机分别达到 年全国风电装机分别达到500 年 年全国风电装机分别达到 万千瓦、 万千瓦。 万千瓦、3000万千瓦。 万千瓦
2000-2009年中国风电装机容量（单位：MW） 年中国风电装机容量（单位： ） 年中国风电装机容量
1．2本课题的提出背景及研究意义 ． 本课题的提出背景及研究意义
鉴于风电多方面的优点， 鉴于风电多方面的优点，人们总是希望尽可 能多的利用风电。当风电并网时， 能多的利用风电。当风电并网时，必须要考 虑风电穿透功率极限问题。 虑风电穿透功率极限问题。 对风力发电功率进行较为准确的预测， 对风力发电功率进行较为准确的预测，将有 助于电网调度部门及时调整调度计划， 助于电网调度部门及时调整调度计划，从而 保证电力系统的可靠、优质运行， 保证电力系统的可靠、优质运行，同时有效 降低风力发电的整体运营成本。 降低风力发电的整体运营成本。
1．1．1世界风能产业发展现状 ． ． 世界风能产业发展现状
随着全球能源危机的出现，世界各国均对可再生能 随着全球能源危机的出现， 源产生了浓厚的兴趣，尤其是欧美各国。 源产生了浓厚的兴趣，尤其是欧美各国。 欧盟针对可再生能源制订了相应的发展战略， 欧盟针对可再生能源制订了相应的发展战略，大力 开发可再生能源。 开发可再生能源。 风能是一种清洁的可再生能源，风力发电是风能利 风能是一种清洁的可再生能源， 用的主要形式，也是目前可再生能源中技术最成熟、 用的主要形式，也是目前可再生能源中技术最成熟、 最具有规模化开发条件和商业化发展前景的发电方 式之一。 式之一。