【摘 要】
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目前风功率预测多为风功率期望的点预测,且以采样间隑较大的功率序列作为建模序列,这样会降低预测模型对风功率时序特征模拟的准确度和可信度。文中基于小采样间隑风功率序列
【基金项目】
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广东省粤港招标项目(2011BZ100101);广州市重大科技专项(2010U1-D00231);国家自然科学基金青年科学基金(51206170)
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目前风功率预测多为风功率期望的点预测,且以采样间隑较大的功率序列作为建模序列,这样会降低预测模型对风功率时序特征模拟的准确度和可信度。文中基于小采样间隑风功率序列,提出ARMAX-GARCH风功率预测模型。通过构造风功率新息序列,结合小时平均风功率序列,建立ARMAX点预测模型,采用BIC最小信息准则和相关性分析实现模型定阶和外生变量选择;采用GARCH模型模拟残差的波动特性实现区间预测。以海岛微电网实测风功率数据为例,迚行提前1 h风功率预测。结果表明,与持续法、ARMA和RBF神经网络相比,该预测模型能显著提高风功率期望的点预测精度幵具有较好的区间预测效果。
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