基于自回归滑动平均模型的风力发电容量预测

摘要

在大型并网型风力发电系统中，对发电容量的预测是非常重要的一个环节利用时间序列分析法对富锦风电场风机发电容量时间序列进行分析，通过长自同归模型法建立了基于这些数据的自回归模型(AR)和自回归滑动平均模型(ARMA)。在建模过程中，采用3种定阶方法分别建立了ARMA模型；并在应用所建模型进行预测时，通过加权平均处理，得到了比较理想的数学模型，使得风力发电容量一步预测的归一化平均绝对误差(NMAE)达到了6.19％。