基于ARMA-ARCH模型和BP模型的短期风速组合预测方法研究

随着风力发电的大规模并网,由风速的波动引起的网侧不稳定现象越来越显著。为了提高风电场风速预测的精度,首先建立了ARMA模型,利用拉格朗日乘数法检验ARMA模型残差的条件异方差效应,从而建立ARMA-ARCH模型;其次建立BP神经网络预测模型;最后分别以固定权和时变权方差-协方差（MV）法将ARMA-ARCH模型和BP模型进行优选组合预测。为验证模型的适应性,分别以西班牙某风电场2016年8月和2017年1月的风速数据进行建模仿真。仿真结果表明：组合预测模型的预测结果更优,且时变权组合预测精度更高;对于单一模型来说ARMA-ARCH模型的预测精度要高于BP模型,而ARMA模型的预测精度最低。