基于线性回归的风电功率预测误差修正方法

《基于线性回归的风电功率预测误差修正方法》是一篇关于风电功率预测误差修正的研究性文章，全文共4页。文章主要探讨了如何利用线性回归模型对风电功率预测结果进行误差修正，以提高预测精度和可靠性。随着风力发电在能源结构中的比重不断上升，准确的功率预测对于电网调度和能源管理具有重要意义。

文章首先介绍了风电功率预测的基本原理和常用方法，指出传统预测模型在面对复杂气象条件和风机运行状态变化时存在一定的局限性。随后，作者提出了一种基于线性回归的误差修正方法，该方法通过分析历史预测数据与实际功率之间的偏差，建立误差修正模型，并利用线性回归算法对预测结果进行调整。

研究过程中，作者选取了多个风电场的实际运行数据作为实验样本，验证了所提方法的有效性。实验结果表明，经过误差修正后的预测结果在均方根误差、平均绝对百分比误差等指标上均有明显改善，说明该方法能够有效提升风电功率预测的准确性。

文章还讨论了该方法的应用前景，认为其在实际风电场运营和电力系统调度中具有较高的实用价值。同时，作者也指出了该方法在处理非线性关系和多变量影响方面仍存在一定局限性，为后续研究提供了方向。