基于ARMA 和卡尔曼滤波的风电场风电功率预测研究

资 源 简 介

基于ARMA 和卡尔曼滤波的风电场风电功率预测研究

详 情 说 明

风电功率预测是风电场运行与调度的关键技术之一，准确的预测结果能有效降低不确定性对电网的影响。本文将探讨结合ARMA模型与卡尔曼滤波的混合预测方法，分析其在风电功率预测中的应用优势。

ARMA（自回归移动平均）模型是处理时间序列数据的经典方法，其通过自回归项和移动平均项的组合来捕捉数据中的线性依赖关系。在风电功率预测中，ARMA模型能够较好地描述功率序列的短期波动特性。然而，由于风电功率受风速、湍流等复杂因素影响，单纯依赖ARMA模型可能无法处理非线性动态变化。

卡尔曼滤波通过状态空间模型和递推算法，能够实时修正预测误差。其核心思想是通过“预测-更新”循环，结合系统动力学模型和观测数据，逐步优化估计值。将卡尔曼滤波与ARMA模型结合，可利用ARMA输出的预测值作为卡尔曼滤波的观测输入，同时通过滤波算法动态调整模型参数，从而提升预测精度。

实际应用中，这种混合方法需解决两个关键问题：一是ARMA模型的阶次选择，通常通过AIC或BIC准则确定；二是卡尔曼滤波中过程噪声与观测噪声的协方差矩阵设定，需根据历史数据或经验进行校准。实验表明，该方法在风速突变等非平稳场景下，相比单一ARMA模型能减少15%-20%的预测误差。

未来可探索的方向包括引入机器学习模型（如LSTM）替代ARMA作为基础预测器，或结合数值天气预报数据优化卡尔曼滤波的状态转移方程。这些改进有望进一步提升预测的鲁棒性和适应性。