基于状态空间模型的风速预测研究

发布时间：2017-08-13 10:13

  本文关键词：基于状态空间模型的风速预测研究

  更多相关文章： 风速预测 状态空间模型 copula函数 关联度 支持向量机回归 无迹卡尔曼滤波

【摘要】：风能已成为当今全球新能源开发中备受关注的一种能源,但在风力发电及其并网的进程中还面临很多挑战性问题,风电功率预测是其中的关键问题之一。本文针对风电场的相关实测数据,运用统计方法分析风电数据的特点,进而建立风速和风电功率预测模型,实现了对风电功率的短期预测。本文给出了基于copula函数和灰色关联度的风电场数据选择方法。首先对目标风电场全年原始数据中的缺失数据做预处理,然后利用copula函数计算目标风电场和其它风电场在全年中的同一时间段数据的秩相关系数,并以秩相关系数为标准选择与目标风电场数据空间相关性最强的风电场数据。进一步计算目标风电场全年的某段数据与所选风电场三年内同一时间段数据的灰色关联度,按照灰色关联度的大小选择最终的输入数据,该方法选定的数据同时考虑了数据间的空间相关性和时间相关性。本文建立了基于状态空间模型的风速预测模型。其中利用时间序列建立了线性状态空间模型,利用支持向量回归机建立了非线性状态空间模型,并在非线性状态空间模型预测中选用无迹卡尔曼滤波,预测过程中对无迹卡尔曼滤波的尺度参数进行局部优化。通过仿真结果比较分析,采用无迹卡尔曼滤波预测的非线性状态模型在预测精度上有一定的提高,是一种实时的预测方法,且对数据量要求不大。
【关键词】：风速预测 状态空间模型 copula函数 关联度 支持向量机回归 无迹卡尔曼滤波
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符号对照表9-10
• 缩略语对照表10-13
• 第一章 绪论13-21
• 1.1 风电发展及其前景13-14
• 1.2 风电发展的挑战及功率预测意义14-16
• 1.3 风电功率预测综述16-20
• 1.3.1 基于物理模型的研究16-17
• 1.3.2 基于统计模型的研究17-20
• 1.4 本论文的主要工作20-21
• 第二章 预备知识21-27
• 2.1 状态空间模型及其滤波算法21-23
• 2.1.1 状态空间模型简介21-22
• 2.1.2 滤波算法22-23
• 2.2 copula函数简介23-24
• 2.2.1 copula函数的概念23-24
• 2.2.2 基于copula函数的相关性测度24
• 2.3 相似性灰色关联度介绍24-25
• 2.4 风电数据预处理方法25-27
• 第三章 风电场数据的空间相关性分析27-41
• 3.1 传统的空间相关法28-29
• 3.1.1 统计方法28
• 3.1.2 物理方法28-29
• 3.2 基于copula函数的空间相关性判断29-37
• 3.2.1 数据预处理29-32
• 3.2.2 秩相关系数的计算32-37
• 3.3 基于灰色关联度的数据选取方法37-38
• 3.4 本章小结38-41
• 第四章 基于状态空间模型的风速预测41-57
• 4.1 状态空间模型的建立41-49
• 4.1.1 线性状态空间模型的建立41-43
• 4.1.2 非线性状态空间模型的建立43-49
• 4.2 预测结果与误差分析49-54
• 4.2.1 预测结果49-51
• 4.2.2 误差分析51-54
• 4.3 本章小结54-57
• 第五章 结束语57-59
• 5.1 本文总结57-58
• 5.2 风速预测未来发展方向58-59
• 参考文献59-63
• 致谢63-65
• 作者简介65-67

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本文编号：666744