【摘要】：提出一種基于隨機(jī)過(guò)程自相關(guān)性的風(fēng)速預(yù)測(cè)模型,在傳統(tǒng)概率模型分析的基礎(chǔ)上引入了隨機(jī)過(guò)程的概念,將每個(gè)時(shí)刻的風(fēng)速均看作是一個(gè)隨機(jī)變量,利用隨機(jī)過(guò)程多維分布函數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性描述風(fēng)速過(guò)程。為了表征風(fēng)速在時(shí)間上的自相關(guān)特性,引入連續(xù)馬爾科夫模型,依據(jù)前述隨機(jī)過(guò)程模型,求解馬爾科夫模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù),從而表征風(fēng)速相鄰時(shí)刻間的演化規(guī)律,并從理論上證明了該模型具有較好保持自相關(guān)特性的能力。仿真表明,利用該模型能夠更好地模擬風(fēng)速分布,預(yù)測(cè)風(fēng)速大小,并且具有良好的置信度。
[Abstract]:A wind speed prediction model based on autocorrelation of stochastic process is proposed. The concept of stochastic process is introduced on the basis of traditional probability model analysis. The wind speed at each moment is regarded as a random variable. The wind speed process is described by using the statistical characteristics of the multidimensional distribution function of stochastic processes. In order to characterize the autocorrelation of wind speed in time, a continuous Markov model is introduced. According to the stochastic process model mentioned above, the state transfer function of the Markov model is solved to represent the evolution law of the wind speed between adjacent moments. It is proved theoretically that the model has the ability to maintain the autocorrelation characteristics. The simulation results show that the model can better simulate the wind speed distribution, predict the wind speed and have good confidence.
【作者單位】： 國(guó)網(wǎng)陜西省電力公司;新能源電力系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(華北電力大學(xué));國(guó)網(wǎng)甘肅省電力公司;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2015BAA01B04) 國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(522727160002)~~
【分類號(hào)】：TM614

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本文編號(hào)：2194099