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利用卡尔曼滤波对风电功率进行预测

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摘要摘要本文着力研究了风电功率的预测问题，主要利用卡尔曼滤波预测模型对该风电场的风电功率进行预测，通过与ARMA模型的预测结果进行对比分析发现ARMA模型的预测精确度为75.4%—79.3%，卡尔曼滤波模型的预测精确度为81.3%-95%，卡尔曼滤波模型很好的提高了风电功率的预测精度，而且在一定程度上解决了时间序列分析法的预测时延问题；比较单台机组与多台机组的风电功率预测误差及精确度等，可以看出多台机组的预测精度更高。

DOI 54kr1k02jk/3355033

作者王中玉1王文涛2王婷2

机构地区（1.河南省交通运输厅高速公路洛阳管理处河南洛阳471023；2.长安大学陕西西安710064）

出处《电力设备》 2015年6期

关键词 ARMA 卡尔曼滤波遗传神经网络

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2015年06月16日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）