基于MATLAB系统辨识工具箱的风信号预测.pdf

本文详细阐述了利用MATLAB系统辨识工具箱中ARMA模型进行风信号预测的方法，并介绍了其在风电场风信号预测中的应用。文章首先讨论了风信号预测的重要性，特别是风电穿透功率对电网质量及运行的影响，随后介绍了几种常见的风信号预测方法。重点放在使用ARMA模型预测风速和风向，并展示了如何将MATLAB系统辨识工具箱应用于模型的建立与参数估计。 知识点包括以下几个方面： 1. 风信号预测的必要性 自然界中的风具有高度的非线性和不稳定性，这使得风电场的输出功率波动较大。当风电穿透功率超过一定值时，可能严重影响电能质量和电力系统的稳定运行。准确的风信号和风力发电功率预测，可以帮助电力系统调度部门及时调整调度计划，减轻风电对电网的负面影响，降低电力系统运行成本，并有助于提高风电穿透功率的极限。 2. 风信号预测的方法 风信号预测的方法多种多样，包括神经网络法(ANN)、时间序列法即自回归滑动平均模型(ARMA)、卡尔曼滤波法(Kalman Filters)、模糊逻辑法(Fuzzy Logic)和时间相关法(Spatial Correlation)等。其中，ARMA模型能够利用风电场的单一风速或风向数据建立短期或长期的预测模型，并且可以达到较好的预测效果。 3. ARMA模型的建立与原理 ARMA模型是风电场短、长期风信号预测的主要方法之一。它通过使用大量历史数据建模，利用模型识别、参数估计和模型检验，确定描述研究时间序列的数学模型，并推导出预测模型以达到预测的目的。ARMA模型的一般形式为ARMA(P, q)，它是P阶自回归与q阶滑动平均的混合模型。当P或q为0时，模型退化为AR或MA模型。ARMA模型适用于描述平稳时间序列。 4. ARMA模型参数的识别和估计 在建立ARMA模型时，首先要对时间序列进行相关性分析，判断其自相关函数和偏自相关函数的截尾性和拖尾性，从而初步确定模型属于AR、MA还是ARMA类型。然后，使用样本自协方差函数或样本自相关函数估计模型参数，并通过筛选一系列候选模型，选择最优模型进行预测。 5. MATLAB系统辨识工具箱的应用 MATLAB系统辨识工具箱是一个强大的工具，它提供了多种系统辨识方法，包括ARMA模型。利用这个工具箱可以简单地通过几行程序代码来建立ARMA模型，进行风信号预测。这表明MATLAB系统辨识工具箱在风信号预测领域的应用是合理的，并且能够有效地反映风电场未来的风速和风向分布特性。 6. 实际应用展望 本文的研究表明，使用ARMA模型和MATLAB系统辨识工具箱进行风信号预测能够实现较好的预测效果。这不仅有助于提高风电场的运行效率和稳定性，还为风电场参与电力市场竞争提供了技术支持。随着风电场规模的不断扩大和电网智能化水平的提升，这种预测方法将具有更加广阔的应用前景。