基于分形理论风速时间序列分析及预测

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1、学术论文自勺主要仓IJ新点＼嘲燃全球化石燃料的过度消耗使环境污染加剧，特别是我国最近雾霾天频繁出现，寻求安全清洁的可再生能源势在必行，风电无疑是非常巨大和重要的资源，也是目前为止可再生能源中利用最为广泛、最具前景的领域之一。但是由于自然界的风具有间歇性、随机性和不稳定性等问题，导致风功率具有较强的不可控性以及波动性，大规模并入电网势必会给电力系统的安全稳定运行带来巨大挑战。高效准确的风速预测有助于电力部门正确及时的制定电能交换计划，保证电网的电能质量，降低电网所需的储备电能，对风电并网后电网的安全经济运行具有重要的

2、意义。目前关于风速时间序列的预测方法以及数学模型有很多种，它们分别从不同的角度对风速时间序列进行了分析。本论文的创新点如下：(1)对Hurst指数接近1的风速序列提出一种改进的分形插值预测方法。将分形插值迭代函数系的垂直比例因子的约束条件和分形插值的内插误差共同构成优化函数，利用混沌搜索算法对该优化函数进行寻优，求得最佳垂直比例因子，从而确定分形插值迭代函数系。利用分形结构的自相似性和标度不变性将内区间分形特性向外区间延拓，从而实现分形插值外推预测；(2)将基于分形理论的分形外延预测法与ARIMA模型法相融合，构造

3、出一种混合预测方法，通过混沌优化确定融合参数。由于基于分形理论的风速时间序列预测法和ARIMA模型法的预测机理不同，将两种不同机理预测法所得预测结果进行融合，可以减少因单一机制造成的持续误差，进而提高预测精度。仿真结果表明：混合预测方法的性能优于单一预测方法，能够进一步提高预测精度，降低预测误差。摘要由于全球能源危机以及空气污染加剧，许多国家都在研发利用可再生能源，而安全、清洁的风能无疑是非常重要的可再生能源。风电场风速较准确的预测和评估有利于合理规划风电场调度以及对风功率的控制，保证电网的电能质量，对风电并网后电

4、网的安全经济运行具有重要的意义。而目前的风速预测误差依然较大，不能够满足实际需求。因此，风速时间序列的预测研究仍然是当前研究的热点和前沿问题之一。本论文采用了一种比较新颖的风速时间序列预测方法，即基于分形理论的分形外延预测法，将分形插值理论引入。通过程序判断样本风速时间序列是否具有自相似性及标度不变性，即分形结构。对于具有分形结构的风速时间序列，由样本风速时间序列的主要波峰波谷点组成初始插值点构造IFS迭代函数系统，由分形迭代算法经过若干次迭代得到IFS迭代系统的吸引子；其中垂直比例因子反是一个非常关键的参数，它决

5、定着IFS中的其它的四个参数，本论文提出一种新的求取垂直比例因子西的方法：改进的混沌优化算法。并且就混沌算法本身的不足而做了一些改进：算法在目标函数的设定过程中进行了改进。改进后的混沌优化算法，程序变得稍有复杂，但是垂直比例因子讲优化了。为了进一步提高网络的预测性能，本文将基于分形理论的风速时问序列预测法与ARINt模型法相融合，构造出一种混合预测方法，通过混沌优化方法确定融合参数。仿真结果表明：混合预测方法的性能优于单一预测方法，能够进一步提高预测精度，降低预测误差。关键词：风速预测；自相似性；垂直比例因子；分形

6、插值；混合预测AbstractDuetotheglobalenergycrisisandairpollution，manycountriesareindevelopmentandutilizationofrenewableenergy，obviously，safeandcleanwindenergysourceisonekindofveryimportantrenewableenergy．Predictionandassessmentofwindspeedaccuratelyisconducivetoschedul

7、ingandcontrollingthewindpowerofthefarmsrationally，andisveryimportanttoguaranteetheelectricalenergyquality，thesafeandeconomicaloperationingridconnectionspowersystems．Whilethewindspeedforecasterrorisstilllarge，cannotmeettheactualdemand．Therefore，studyonpredictio

8、nofwindspeediSstilloneofthehotissuesincurrentresearch．Thisthesisadoptsanovelmethodforthepredictionofwindspeedtimeseries，whichiSthefractaldenotationofforecastmethodbasedonfractalthe