风电场风速时间序列的多重分形去趋势波动分析

发布时间：2018-04-29 07:42

  本文选题：风电场 + 风速　； 参考：《电工技术学报》2014年06期

【摘要】：为探索风电场风速时间序列的标度不变性,采用多重分形去趋势波动分析方法(MF-DFA)对风速时间序列进行分析。通过计算广义Hurst指数、尺度函数、多重分形谱,细致量化了风速序列的局部和不同层次的波动奇异性,并考察了多重分形参数对风速预测的影响。研究结果表明:风速时间序列的波动具有长程相关性,且呈现显著多重分形特征;多重分形参数与风速变化存在一定的关联性,采用多重分形谱可在一定程度上对风速的变化趋势进行预测,且风速波动量越大,预测的结果越准确。
[Abstract]:In order to explore the scaling invariance of wind speed time series in wind farm, the multifractal detrend fluctuation analysis method (MF-DFAA) is used to analyze the wind speed time series. By calculating generalized Hurst exponent, scale function and multifractal spectrum, the fluctuation singularity of local and different levels of wind speed series is quantified in detail, and the influence of multifractal parameters on wind speed prediction is investigated. The results show that the fluctuation of wind speed time series has a long range correlation, and has a significant multifractal feature, and there is a certain correlation between multifractal parameters and wind speed change. Multifractal spectrum can be used to predict the trend of wind speed to a certain extent, and the larger the fluctuation of wind speed, the more accurate the prediction results are.
【作者单位】： 东北电力大学能源与动力工程学院;
【基金】：中国电机工程学会电力青年科技创新项目(201002)资助
【分类号】：TM614

【参考文献】

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本文编号：1819034