多频率尺度下的风电场短期风速预测融合算法

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ＡＳｈｏｒｔ－ｔｅｒｍＷｉｎｄＳｐｅｅｄＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇＭｅｔｈｏｄ
ＢａｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙＡｎａｌｙｓｉｓ
ＨＵＱｉａｎ，ＺＨＯＵＸｉｎ — ｎａｎ，ＹＩＷｅｉ，ＱＩＮＨｏｎｇ — ｗｅｉ。
２．国网乌鲁木齐供电公司，新疆乌鲁木齐８３００１２；３．华中科技大学电气与电子工程学院，湖北武汉４３００７４）
摘要：提出了一种基于多分辨率分析下的短期风速预测方法。利用小波分解将原始风速序列分解成低频信号
分量和高频信号分量，将低频信号分量作为时间序列模型的输入，将高频信号分量作为最小二乘支持向量机的输入，输出未来时间段的各分量预测值。最后将各分量的预测值重构为风速序列的预测值。以内蒙古风电场为例进行仿真，结果表明文中方法显著提高了超前风速预测的精度。关键词：短期风速预测；多分辨率分析；时间序列；小波分解；最小二乘支持向量机中图分类号：ＴＭ６１４文献标志码：Ａ文章编号：１６７３ — ７５９８（２０１４）０１ — ００２７ — ０５
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓｈｏｒｔ－ｔｅｒｍｗｉｎｄｓｐｅｅｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙａｎａｌｙｓｉｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌｗｉｎｄｓｐｅｅｄｄａｔａｉｓｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄｉｎｔｏｌｏｗｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓｉｇｎａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎｄｈｉｇｈｆｒｅｑｕｅｎｃｙｓｉｇｎａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｂｙｗａｖｅｌｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ．Ｔａｋｉｎｇｔｈｅｌｏｗ— ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｅｏｎｌｐｏｎｅｎｔｓａｓｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｍｏｄｅｌｉｎｐｕｔａｎｄｈｉｇｈ－ｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓａｓＬＳ－ＳＶＭｍｏｄｅｌｉｎｐｕｔ，ｔｈｅｎｔｈｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆ
２０１４年
Biblioteka Baidu第４２卷
第１期
陕西电力
ＳＨＡＡＮＸＩＥＬＥＣＴＲＩＣＰｏＷＥＲ
新能源
２０１４．Ｖｏ１．４２Ｎｏ．１
多频率尺度下的风电场短期风速预测融合算法
胡倩，周辛南，易伟，秦洪伟
（１．武汉大学电气工程学院，湖北武汉４３００７２；
ｆａｒｍｓｉｎＭｏｎｇｏｌｉａｒｅｇｉｏｎａｓａｎｅｘａｍｐｌｅ，ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｏｎｅ — ｓｔｅｐａｈｅａｄｗｉｎｄｓｐｅｅｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｈｏｔ－ｒｔｅｒｍｗｉｎｄｓｐｅｅｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ；ｍｕｈｉ — ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｎａｌｙｓｉｓ；ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｍｅｔｈｏｄ；ｗａｖｅｌｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ；ｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｕｐｐｏｔｒｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ
ｆｕｔｕｒｅｗｉｎｄｓｐｅｅｄｄａｔａｉｓｏｕｔｐｕｔ．Ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｗｉｎｄｓｐｅｅｄｂｙｒｅ — ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇｔｈｅｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｉｓａｃｑｕｉｒｅｄ．Ｓｅｒｖｉｎｇｗｉｎｄ
３．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＨｕａｚｈｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ）
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＷｕｈａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈａｎ４３００７２，Ｃｈｉｎａ；
２．ＳｔａｔｅＧｒｉｄＵｒｕｍｑｉＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＣｏｍｐａｎｙ，Ｕｒｕｍｑｉ８３００１１，Ｃｈｉｎａ；