基于ARMA和卡尔曼滤波的风电场风电功率预测研究

摘要：

风电场风电功率预测对优化电网调度、提高风电场容量系数具有重要意义。对采样时间为10min的风电功率时间序列建立自回归移动平均(ARMA)模型,并对风电功率进行预测。由ARMA方程推导卡尔曼滤波的状态方程和测量方程,利用卡尔曼递推计算公式预测风电功率,并比较二者的预测效果。

关键词： 风力发电 卡尔曼滤波 风电场 功率预测 电网调度

作者: 时庆华 高山

作者单位: 东南大学电气工程学院 江苏 南京 210096

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2009-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）