基于递归最小二乘的自适应短期风速预测方法

"自适应短期风速预测 - 张小栋，张建文 - 中国矿业大学信息与电气工程学院" 自适应短期风速预测是针对风力发电领域中的一项关键技术，旨在提高风能利用的效率和可靠性。文章的作者张小栋和张建文提出了一种基于递归最小二乘算法的预测方法，该方法专门设计用于解决短期风速预测的准确性问题。 在风能转换为电能的过程中，准确预测未来的风速至关重要，因为这直接影响到风力发电机的功率输出和电网的稳定性。传统的风速预测方法可能无法有效应对风速的不稳定性，特别是在短期预测中，风速变化的复杂性使得预测更具挑战性。 张氏提出的自适应预测方法首先对逐时风速数据进行处理。通过对风速数据进行变换，使其接近高斯分布，这一步骤有助于减少数据的偏态和异常值，使得数据更加符合统计分析的一般假设。随后，对处理后的数据进行标准化，目的是消除由于昼夜周期性变化导致的非稳态特性，使得数据在统计上具有可比性。 接下来，文章采用自回归（AR）模型来对标准化后的风速数据进行建模。AR模型是一种常用的时间序列分析模型，能够捕捉到数据间的动态关联和依赖关系。通过AR模型，可以建立一个数学框架，以描述风速变化的规律。 关键创新在于利用递归最小二乘算法（RLS）对AR模型的参数进行在线更新。递归最小二乘法是一种优化算法，它能够在新数据到来时实时调整模型参数，以最小化预测误差。这种方法的优势在于它能够适应风速数据的动态变化，不断更新模型以提高预测的精度。 实验部分，作者使用香港风电站的逐时风速数据验证了自适应AR模型的性能。结果表明，该模型能够有效地预测未来几小时的风速，这对于风电场的运行管理和调度决策具有重要的实用价值。 关键词：风力发电，风速预测，递归最小二乘算法，时间序列分析。该研究的贡献在于提供了一个能够适应风速变化特性的预测工具，对于提升风能资源的利用效率和风电行业的可持续发展具有积极意义。