發(fā)布時(shí)間：2020-11-15 04:24

　　 風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)規(guī)劃設(shè)計(jì)和電力系統(tǒng)的運(yùn)行具有重要意義。但由于風(fēng)速序列的高度非平穩(wěn)性及方差時(shí)變性,要得到精度很高的風(fēng)速預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)比較困難。而風(fēng)速序列又具有時(shí)序性和自相關(guān)性,因此可建立ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。但該模型存在預(yù)測(cè)延時(shí)、多步預(yù)測(cè)精度較低的不足。為了解決該問(wèn)題,建立了小波變換和ARIMA模型相結(jié)合的混合算法,在一定程度上提高預(yù)測(cè)的精度。 為了進(jìn)一步提高模型預(yù)測(cè)精度,針對(duì)風(fēng)速序列的非平穩(wěn)性及方差隨時(shí)間而變化的特性,結(jié)合小波變換、ARIMA模型及異方差模型的優(yōu)點(diǎn),給出了小波ARIMA-ARCH風(fēng)速預(yù)測(cè)模型。首先,針對(duì)風(fēng)速序列的非平穩(wěn)性,利用小波分解重構(gòu)算法將其分解重構(gòu)成概貌部分和細(xì)節(jié)部分,得到的各部分序列近似為平穩(wěn)序列,再利用時(shí)間序列法分別對(duì)各部分進(jìn)行分析。針對(duì)風(fēng)速序列的方差時(shí)變性,在利用時(shí)間序列法對(duì)各部分建模時(shí),考慮模型殘差的異方差效應(yīng),建立ARIMA-ARCH模型。最后,將概貌風(fēng)速和細(xì)節(jié)風(fēng)速的預(yù)測(cè)結(jié)果求和即得模型的最終預(yù)測(cè)風(fēng)速。通過(guò)對(duì)樣本風(fēng)速序列分別建立傳統(tǒng)ARIMA模型、小波ARIMA模型、ARIMA-ARCH模型和小波ARIMA-ARCH模型進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)各模型的預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行分析,說(shuō)明利用小波變換處理風(fēng)速序列的非平穩(wěn)性并且考慮了風(fēng)速序列的異方差效應(yīng)的小波ARIMA-ARCH模型能有效提高風(fēng)速預(yù)測(cè)精度。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2012
【中圖分類(lèi)】：TK81
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景及研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)內(nèi)外對(duì)風(fēng)電研究狀況
        1.2.2 國(guó)內(nèi)外風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速預(yù)測(cè)的主要方法
    1.3 論文的主要工作
        1.3.1 論文的主要研究方法
        1.3.2 論文的內(nèi)容章節(jié)安排
第2章 基于ARIMA模型的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)
    2.1 時(shí)間序列法簡(jiǎn)介
    2.2 時(shí)間序列法的統(tǒng)計(jì)模型
        2.2.1 自回歸模型AR（p）
        2.2.2 移動(dòng)平均模型MA（q）
        2.2.3 自回歸移動(dòng)平均模型ARMA（p,q）
        2.2.4 求和自回歸移動(dòng)平均模型ARIMA（p,d,q）
    2.3 時(shí)間序列的平穩(wěn)性
        2.3.1 平穩(wěn)性的定義
        2.3.2 平穩(wěn)性的檢驗(yàn)
    2.4 模型定階及參數(shù)估計(jì)
        2.4.1 模型定階
        2.4.2 模型參數(shù)估計(jì)
    2.5 模型的適應(yīng)性檢驗(yàn)
    2.6 實(shí)例分析
        2.6.1 計(jì)算步驟
        2.6.2 建立ARIMA模型
        2.6.3 風(fēng)速預(yù)測(cè)及誤差分析
    2.7 本章小結(jié)
第3章 基于小波ARIMA模型的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)
    3.1 小波變換介紹
        3.1.1 小波變換簡(jiǎn)介
        3.1.2 小波分解與重構(gòu)算法
    3.2 小波ARIMA預(yù)測(cè)模型
    3.3 實(shí)例分析
        3.3.1 最佳小波分解層數(shù)的討論
        3.3.2 建立小波ARIMA模型
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于ARIMA-ARCH模型的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)
    4.1 異方差性介紹
        4.1.1 異方差的概念
        4.1.2 產(chǎn)生異方差性的原因
        4.1.3 忽視異方差的后果
    4.2 異方差性的檢驗(yàn)
        4.2.1 圖示法
        4.2.2 自相關(guān)性檢驗(yàn)
    4.3 自回歸條件異方差（ARCH）模型原理
    4.4 基于ARIMA-ARCH模型的風(fēng)速預(yù)測(cè)
        4.4.1 ARIMA-ARCH模型
        4.4.2 實(shí)例分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于小波ARIMA-ARCH模型的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)
    5.1 模型的建立步驟
    5.2 實(shí)例分析
        5.2.1 樣本風(fēng)速序列的小波分解與重構(gòu)
        5.2.2 對(duì)概貌信號(hào)、各細(xì)節(jié)信號(hào)建立ARIMA-ARCH模型
        5.2.3 小波ARIMA-ARCH模型最終風(fēng)速預(yù)測(cè)結(jié)果
    5.3 各模型預(yù)測(cè)效果分析比較
    5.4 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其他科研成果
致謝

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