概率测度变换提升风电场风速时间序列建模的准确性

本文主要探讨了一种创新的风速时间序列建模方法——基于概率测度变换的建模策略。该研究由中国东北某风电场的实际数据驱动，通过对多年测风数据的深入分析，发现同一时刻的风速在月度尺度上遵循Weibull分布。这种方法的核心思想是将实际风速序列与传统的回归分析模型（如自回归滑动平均模型ARMA和向量自回归模型VAR）相结合。 首先，作者利用概率测度变换技术，将风速数据转化为更易于处理的形式，这有助于捕捉数据中的潜在模式和动态特性。这种变换使得原本可能复杂的风速分布变得更容易建模，提高了模型的准确性。通过ARMA模型，研究人员针对单一风电场的风速序列进行了建模，这种模型能够考虑到风速随时间的变化趋势以及其内部的自相关结构。 其次，对于多风电场间的风速相关性问题，文章提出了向量自回归模型，它考虑了不同风电场之间的相互影响，为多源风速数据的集成提供了有效工具。通过这个模型，研究者不仅能够模拟单个风电场的风速序列，还能预测多个风电场整体的风速动态，这对于风电并网规划、电力系统仿真和可靠性分析等领域具有重要意义。 最后，通过对实际风速数据和模拟结果的对比，验证了基于概率测度变换的方法在风速时间序列建模上的有效性。研究结果显示，这种方法能够生成与实际数据相一致的风速序列，从而为风电场的运行管理和决策提供可靠的依据。 这篇文章不仅介绍了新的建模技术，还展示了其在实际应用中的可行性，对于提升风电场的运营效率和电力系统的整体规划具有重要的理论支持和技术指导作用。此外，由于研究得到了国家高技术研究发展计划（863计划）的资助，表明这项工作具有较高的科研价值和实践应用前景。