基于函数系数自回归模型的风速时间序列预测

发布时间：2018-04-08 12:00

  本文选题：函数系数模型　切入点：非线性　出处：《数学的实践与认识》2017年08期

【摘要】：准确预测风电场风速是解决风能对电力系统所造成的安全、稳定运行和电能质量等问题的有效途径之一.风速的难以预测是由于它的高度随机和非线性.基于一种非参数的非线性自回归随机模型来预测风速,模型的自回归系数随模型依赖变量的变化而变化,因而它有灵活的非线性结构.数值实验和比较结果表明了这种函数系数自回归模型在风电场风速预测中的有效性.
[Abstract]:Accurately predicting wind speed of wind farm is one of the effective ways to solve the problems of safety, stable operation and power quality caused by wind energy to power system.Wind speed is difficult to predict because of its high degree of randomness and nonlinearity.A nonparametric nonlinear autoregressive stochastic model is used to predict wind speed. The autoregressive coefficient of the model varies with the dependent variables of the model, so it has a flexible nonlinear structure.The results of numerical experiments and comparison show that the model is effective in wind speed prediction of wind farm.
【作者单位】： 广东青年职业学院计算机工程系;长沙学院电子与通信工程系;福州大学数学与计算机科学学院;
【基金】：湖南省自然科学基金(14JJ2134) 国家自然科学基金(61673155)
【分类号】：O211.61

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本文编号：1721519