【摘 要】
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风速预测是风功率预测和风能评估的基础,准确的风速预测可以用于指导风电机组调度、检修,提高风电场运行效率并保证风电并网安全。鉴于此,本文提出了两种新的混合预测模型,较
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风速预测是风功率预测和风能评估的基础,准确的风速预测可以用于指导风电机组调度、检修,提高风电场运行效率并保证风电并网安全。鉴于此,本文提出了两种新的混合预测模型,较好地解决了具有明显周期性的长期风速预测问题。第一种混合模型基于快速傅里叶变换确定周期长度,采用周期指数调整方法剔除周期项的影响,用累积预测法预测趋势项,再还原周期因子得到最终预测结果。对我国库尔勒市日平均风速滚动预测的实证研究表明,利用傅里叶变换确定周期长度是合理的,相比于未进行周期指数调整的模型,混合模型可以较好地提高预测精度。第二种混合模型结合了季节指数调整、布谷鸟搜索算法以及自适应系数预测法对我国新疆维吾尔自治区四个风速站点的日平均风速进行一步预测,模拟结果显示相对于传统的预测模型例如BP神经网络、ARIMA模型、传统一二阶自适应系数法,我们提出的混合预测模型能够较大地提高风速预测精度。
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