卡尔曼滤波与神经网络结合的风电功率短期预测研究

"基于卡尔曼滤波和神经网络的短期风电功率预测" 这篇研究论文主要探讨了如何运用卡尔曼滤波和人工神经网络进行短期风电功率预测，以应对风力发电在电力系统中日益增长的重要性及所带来的挑战。风电的不稳定性对电网的安全运行产生了显著影响，而准确的风电功率预测则有助于优化调度计划，降低运行成本，提升电网性能。 首先，论文分析了当前国内外风能发展的情况，特别关注了风电功率短期预测的各种算法，这是理解风电预测技术的基础。它指出，由于风力发电的随机性和波动性，需要有效的预测工具来减小不确定性。 其次，论文深入探讨了博克斯-詹金斯（Box-Jenkins）方法，这是一种常用的时间序列分析框架，用于建模和预测周期性或非周期性的数据序列。通过程序框图详细阐述了这种方法的具体实施步骤，这对于理解和应用该方法至关重要。 接着，论文选取了实验型风电机和海上风电场的实测功率数据作为案例，分别运用ARMA模型和基于ARMA的卡尔曼滤波算法进行风电功率预测。卡尔曼滤波是一种在存在噪声干扰的情况下估计动态系统状态的最优方法，它能够处理非线性系统中的不确定性，因此对于风电这种非平稳且有噪声的数据非常适用。 此外，论文还构建了一个基于移动数据窗的时变线性系统，这一创新性的方法允许模型随着环境变化进行自我调整，以适应风电功率的动态特性。并采用了自适应神经模糊推理系统（ANFIS）结合卡尔曼滤波，进一步提高了预测精度。 最后，通过对比和评估不同预测方法的结果，论文得出了结论，即结合卡尔曼滤波与神经网络的预测策略能够显著提升短期风电功率预测的准确性，从而对电力系统的规划和运行提供更可靠的依据。 这篇论文为风电功率预测提供了一种新的、综合性的方法，它不仅利用了统计学的理论，还结合了机器学习的先进技术，对于解决大规模风电并网带来的挑战具有重要的实践意义。