风速时间序列混沌特征分析及非线性短期预测

论文摘要

针对风能发电及天气预报等领域中一直是难点和重点的风速时间序列预测问题,首先分别通过相图法和最大Lyapunov指数法定性定量确定风速时间序列具有混沌特征;在此基础上,针对风速时间序列混沌特征结合相空间重构理论进行预测,根据C-C算法确定嵌入维数及延迟时间,将混沌理论应用于Volterra自适应模型,建立新的风速预测模型;以Lorenz方程为例验证该预测模型的准确性,并通过预测风速对比实测风速,进行误差分析。结果表明:风速时间序列具有明显的混沌特征;风速时间序列的混沌特征表明其长期预测是不现实的,但其确定性结构表明其具有短期可预测性;以预测Lorenz方程数值解的方式验证了Volterra自适应预测模型的准确性,其预测误差控制在10-4以内;Volterra自适应预测模型可以对实测风速时间序列进行准确的预测,预测误差控制在0.1 m/s内。

论文目录

• 0 引 言
• 1 理论基础
•   1.1 相图法
•   1.2 最大Lyapunov指数法
•   1.3 Volterra自适应模型
• 2 风速时间序列混沌特征判定
•   2.1 相图法判定
•   2.2 最大Lyapunov指数法判定
• 3 风速时间序列Volterra自适应预测模型
•   3.1 Volterra自适应预测模型验证
•   3.2 基于Volterra自适应预测模型的风速时间序列预测
• 4 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 罗帅,丁勤卫,李春,黄致谦

关键词: 风速,时间序列,混沌,短期预测

来源: 能源工程 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 上海理工大学能源与动力工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(51676131,51811530315,51176129)

分类号: TM614

DOI: 10.16189/j.cnki.nygc.2019.05.010

页码: 50-56

总页数: 7

文件大小: 1525K

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