本发明公开了一种基于复合数据源自回归模型的风电功率超短期预测方法，包括输入数据得到自回归模型参数；以及输入风电功率预测所需输入数据到根据自回归模型的参数确定的自回归模型中得到预测结果；输入数据得到自回归模型参数具体包括，输入模型训练基础数据，采用残差方差图法对自回归模型AR(p)定阶，采用矩估计方法对定阶的AR(p)模型参数进行估计。对风力发电过程中的风电功率进行预测，为新能源发电实时调度、新能源发电日前计划、新能源发电月度计划、新能源发电能力评估和弃风电量估计提供关键信息。引入复合数据源有效提高风电功率超短期预测精度，从而实现在保障电网安全稳定经济运行的前提下有效提高新能源上网电量目的。
声明：
“基于复合数据源自回归模型的风电功率超短期预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
1152
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
