时间序列法提升风电功率预测精度：实测数据分析与MATLAB应用

本文主要探讨了"基于时间序列法的风电功率预测"这一关键领域，由易春燕、李俊芳和张步涵三位作者共同完成。他们的研究基于国家自然科学基金重点项目（50837003）以及高等学校博士学科点专项科研基金的支持，展现了在电力系统分析领域的深入探索。文章的焦点在于利用时间序列分析方法预测风速和风电功率，这种方法特别适用于风速具有时间性和序列自相关性的特性。 研究过程中，作者首先运用时间序列法作为核心工具，通过对16台风电机组的实际风速和功率数据进行细致的统计分析。他们构建了一种基于实测数据的风速功率关系带，这一关系带对于提取历史上的有效功率点至关重要，有助于提升风电功率预测的精度。通过MATLAB软件进行编程实现预测模型，确保了计算的精确性和效率。 在误差评估环节，作者精心挑选了合适的误差衡量指标，对预测结果进行严谨的分析，旨在优化预测模型并确保预测的可靠性。此外，论文还涉及到中图分类号TM641，这表明该研究专注于风力发电技术中的风能预测技术，具体来说是针对风速和功率的数值预测方法。 总结来说，这篇首发论文深入剖析了时间序列法在风电功率预测中的应用，结合实际数据统计和精确的误差分析，为风电行业的电力系统分析、规划和电力市场等领域提供了有价值的预测策略和技术支持。通过易春燕、李俊芳和张步涵的研究，我们可以期待在未来风电发电效率的提升和可再生能源的管理上取得更大的突破。