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】：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

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 ;時(shí)間序列分析在機(jī)械工程中的應(yīng)用學(xué)術(shù)討論會(huì)在我院舉行[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1984年01期

2 王百益;吳業(yè)森;;路面不平度的AR(P,O)序列模擬法[J];武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版);1987年02期

3 楊建東;于化東;譚云成;;時(shí)間序列分析中一些特殊情況的探討[J];長(zhǎng)春理工大學(xué)學(xué)報(bào);1988年02期

4 馮鐵城;吳善勤;周宏;雷振華;;海浪測(cè)量的一種新方法[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);1990年04期

5 李鴻杰;杜歷;;土壤水、鹽、入滲變異特性及其相互關(guān)系的空間序列分析[J];水資源與水工程學(xué)報(bào);1990年03期

6 劉毅;李愛群;費(fèi)慶國(guó);丁幼亮;;一種利用時(shí)間序列分析的特征提取與損傷預(yù)警方法(英文)[J];Journal of Southeast University;2007年01期

7 劉娜;鄭小洋;李為平;;基于小波分析的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)[J];重慶工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年11期

8 李小姣;;基于協(xié)整分析的我國(guó)貨運(yùn)量預(yù)測(cè)[J];物流科技;2010年04期

9 陳青;羅志清;吳蕓蕓;;時(shí)間序列在變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J];江西科學(xué);2011年02期

10 吳雅,楊叔子;時(shí)間序列分析及其在機(jī)床工業(yè)中的應(yīng)用[J];制造技術(shù)與機(jī)床;1989年06期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 聶淑媛;時(shí)間序列分析的早期發(fā)展[D];西北大學(xué);2012年

2 王棟;隨機(jī)與混沌神經(jīng)放電節(jié)律的時(shí)間序列分析[D];陜西師范大學(xué);2010年

3 曾高;顱高壓數(shù)學(xué)模型的建立研究[D];北京大學(xué);2008年

4 董科強(qiáng);分形理論和時(shí)間序列分析若干問題研究[D];北京交通大學(xué);2011年

5 金菊良;遺傳算法在水資源工程中的應(yīng)用研究[D];四川大學(xué);2000年

6 岳東杰;水利水電工程變形監(jiān)測(cè)中GPS技術(shù)與數(shù)據(jù)處理研究[D];河海大學(xué);2006年

7 胡錫健;股票量?jī)r(jià)漸近分布及其變點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)過程控制監(jiān)測(cè)[D];新疆大學(xué);2008年

8 譚泗橋;支持向量回歸機(jī)的改進(jìn)及其在植物保護(hù)中的應(yīng)用[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年

9 齊龍;基于多光譜視覺的稻瘟病檢測(cè)技術(shù)研究[D];吉林大學(xué);2009年

10 朱江;頻譜感知算法及授權(quán)用戶用頻行為研究[D];華中科技大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 梁海嘯;青藏鐵路大風(fēng)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)風(fēng)速預(yù)測(cè)算法研究[D];中南大學(xué);2010年

2 張盼;長(zhǎng)武塬區(qū)地下水位變化特征研究[D];西北農(nóng)林科技大學(xué);2010年

3 劉菊艷;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的短期風(fēng)速預(yù)測(cè)[D];西安科技大學(xué);2010年

4 李程;三峽庫(kù)區(qū)水質(zhì)時(shí)間序列分析與發(fā)布[D];武漢大學(xué);2005年

5 岳莉莉;基于時(shí)間序列分析的風(fēng)速短期預(yù)測(cè)方法研究[D];華北電力大學(xué);2012年

6 孫娜;時(shí)間序列分析在教育投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面的研究應(yīng)用[D];遼寧師范大學(xué);2012年

7 仉新;時(shí)間序列分析在經(jīng)濟(jì)投資中的研究與應(yīng)用[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2013年

8 郝博乾;基于時(shí)間序列分析的股票預(yù)測(cè)模型研究[D];電子科技大學(xué);2011年

9 胡偉明;基于小波和時(shí)間序列分析的高速鐵路沉降預(yù)測(cè)方法研究[D];西南交通大學(xué);2011年

10 趙瑋英;時(shí)間序列分析在氣象中的應(yīng)用[D];揚(yáng)州大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2884334