风电功率短期预测：灰色辨识模型与FIR-MA应用

"基于灰色辨识模型的风电功率短期预测 - 王子赟，纪志成 - 国家自然科学基金项目 - 高等学校博士学科点优先发展领域科研基金" 文章详细介绍了基于灰色辨识模型的风电功率短期预测技术，这是一种结合灰色理论与辨识模型的创新预测方法。在风能领域，短期风电功率预测对于优化电力系统的运行和调度至关重要，因为它可以帮助减少由于风能的不确定性对电网稳定性的潜在影响。 文章中提到，首先利用GM(2,1)灰色模型来构建一个具有新陈代谢功能的风速预测模型。GM(2,1)模型是一种常见的灰色预测模型，它能够处理非完整数据序列，通过一次差分将非线性序列转化为近似的线性关系，从而实现对非线性系统的行为预测。在风电功率预测中，风速是关键的输入变量，因此建立准确的风速预测模型对于后续的功率预测至关重要。 接着，文章引入FIR-MA（有限冲击响应-移动平均）非线性辨识模型来研究风电特性曲线的建模。FIR滤波器用于模拟离散时间系统的线性行为，而MA模型则考虑了随机过程的影响。通过随机梯度搜索算法，可以优化模型参数，以更好地适应风电功率的非线性和随机性。 作者们提出的预测方法是将FIR-MA辨识模型应用到风电功率特性曲线的实时建模中，以此提高预测的精度。这种方法能够动态地调整模型参数，以应对风电机组输出功率的变化，从而提高了风电功率短期预测的精确性和有效性。 实验结果表明，该方法对于实际风场采样数据的拟合度高，能够准确预测风电机组的输出功率，证明了其在风电功率预测领域的实用价值。关键词包括风速预测、GM(2,1)模型、FIR-MA辨识模型和随机梯度，这些都是该研究的核心技术。 这项工作为风电功率预测提供了一种新的方法，利用灰色理论和非线性辨识模型相结合，改善了预测性能，对于提升风电并网的可靠性和电力系统的稳定性具有积极意义。同时，该研究也对未来风能领域中模型的改进和优化提供了参考。