基于概率测度变换的风速时间序列建模方法

被引：12

作者：

张宏宇 ^{[1
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印永华 ^{[1
]}

申洪 ^{[1
]}

张明 ^{[2
]}

王皓怀 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国电力科学研究院

[2] 东北电力大学电气工程学院

来源：

电力系统自动化 | 2013年 / 37卷 / 02期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

风速时间序列; 测度变换; 自回归滑动平均(ARMA); 向量自回归(VAR); 相关性;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

结合中国东北某实际风电场多年测风数据,分析风电场风速的统计特性,得出多年月内同一时刻风速同样服从Weibull分布。通过概率测度变换衔接实际风速序列与回归分析模型时间序列,基于自回归滑动平均(ARMA)模型,建立单一风电场风速时间序列模型;基于向量自回归(VAR)模型,给出了不同风电场间风速相关性考虑方法,分别给出了模拟风速时间序列的模型及参数。通过对比得知,实际风电场风速数据与模拟得到的风速时间序列具有较好的一致性,基于概率测度变换构建模拟风速时间序列是可行、有效的。

引用

页码：7 / 10 +17

页数：5

共 8 条

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