时间序列模型在风场风速预测中的应用.pdf

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1、水利水电技术第47卷2016年第12期时间序列模型在风场风速预测中的应用张少济1，2，一，曾杰4，张华5，王晶5(1．国家电投湖南五凌电力有限公司博士后科研工作站，湖南长沙410004；2．华北电力大学动力工程及工程热物理博士后科研流动站，北京102206；3．国家电力投资集团公司，北京100033；4．长江勘测规划设计研究院，湖北武汉430010；5．华北电力大学可再生能源学院，北京102206)摘要：针对风速的特点，介绍了在风场风资源利用中几种较为常用的风速预测方法，并且结合实例详细叙述了时间序列法在风场风速预测中的应用。由实

2、例得到的预测模型所得的平均绝对百分比误差为15．7％，与实际风速分布特性较为吻合。研究结果验证了时间序列模型在风场风速预测中的可用性，为风能源的实际应用提供参考。关键词：风场；风资源；时间序列；风速预测doi：10．13928／j．cnki．wralle．2016．12．028中图分类号：TM614文献标识码：B文章编号：1000一0860(2016)12-0132一04AppUcationoftimeseriesmodeltopredictionofwindspeedinwind6eldzHANGshaoiil’2，3，zENG

3、Jie4，zHANGHua5，wANGJin，(1．Post．DoctoralScienti6cResearchWorkstationofWulingElectricPowerCo．，Ltd．，ChinaPowerInvestmentCorpomtion，Changsha410004，Hunan，China；2．Post-DoctoralScientmcResearchWorkstationofPowerEngineeringa11dEn百ne耐ngne瑚ophysics，NonhChinaElectricPowerUnivers

4、ity，Beijing102206，China；3．ChinaPowerInvestmentCorporation，Beijing100033，China；4．Chan舀iangInstituteofSu九『ey，Planning，DesignandResearch，Wuhan430010，Hubei，China；5．SchoolofRenewableEnergy，NorthChinaElectricPowerUIliversity，Beijing102206，China)Abstract：Aimingatthechamcteri

5、sticsofwindspeed，severalconventionalmethodsforpredictingwindspeedintheutilizationofthe诵ndresourceinwind6eldareintmducedherein，whilethe印plicationofthetimeseriestothepredictionofwindspeedin砸ndfielisdescribedindetailtllroughtheactualcaseconcemed．Thee兀．0rofthemeanabsolute

6、percentagegotf南mthepre—dictingmodelobtainedthroughtheactualcaseis15．7％，whichismoreinosculatedwiththatofthedistributioncharacteristicsoft11eactualwindspeed．7rhestudyresultveri矗estheusabilityofthetimeseriesmodelforthepredictionofwindspeed讷thinwindfield，andpmvideareferen

7、ceforthepracticalapplicationofwindenergy．Keywords：wind6eld；windresources；timeseries；windspeedprediction1研究背景风能资源是目前发展最快、最接近商业化的可再生能源之一。最近几年，全球风能市场每年的增长速度是40％。并且预计未来的20～25年时间里，全球的风能市场仍将以每年25％的速度递增。当前风能发电的成本仅为1980年发电成本的1／5，而伴随着技术的进一步革新，环境保护事业的进一步发展，在未来的商业竞争上，风能发电将与燃煤发电1

8、32同样具有竞争力。风速受地形、海拔、气压、纬度、温度等多种因素影响，具有很强的随机性，成为最难预测的气象参数之一。风电场风速预测的误差来源有风速预测的周期、预测使用的方法和预测地的风特性等。预测地风收稿日期：2016．08一09基金项目：国家自然