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INT-WPFS风电功率预测系统

在预测方法上,采用基于中尺度数值天气预报的物理方法和统计方法相结合的预测方法,在新建风电场缺少历史数据时可以使用物理方法预测,而在历史数据较完备时使用准确度较高的统计方法预测,因而可以满足不同情况下的预测要求,具有良好的适应性;

在统计预测算法上,提供差分自回归移动平均模型(ARIMA)、混沌时间序列分析、人工神经网络(ANN)等多种算法,根据预测时间尺度的不同使用上述算法构成组合预测模型,对每一种算法的预测结果选取适当的权重进行加权平均从而得到最终预测值,权重的选择可以采用等权平均法、最小方差法。在采用最小方差法确定权重时,可使用最近时间段数据计算权重系数。使用组合预测模型可以使预测模型具有更好的适应能力,提高风电功率预测的精度。


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