基于灰色－辨识模型的风电功率短期预测

《基于灰色－辨识模型的风电功率短期预测》是一篇关于风电功率预测方法的研究论文，全文共7页。该文主要探讨了如何利用灰色系统理论与辨识模型相结合的方法，对风电功率进行短期预测。随着可再生能源的快速发展，风力发电在能源结构中的比重逐渐增加，而风电功率具有较强的波动性和不确定性，这对电网调度和运行提出了更高的要求。

文章首先介绍了灰色系统理论的基本原理及其在电力系统中的应用背景。灰色系统理论是一种处理小样本、贫信息不确定问题的有效方法，特别适用于数据不完整或信息不明确的场合。结合风电功率预测的特点，作者提出将灰色模型与辨识模型进行融合，以提高预测精度和稳定性。

在模型构建方面，文章详细描述了灰色模型的建立过程，并引入了辨识模型对模型参数进行优化调整。通过对比实验，验证了该方法在风电功率短期预测中的有效性。研究结果表明，与传统预测方法相比，该模型能够更准确地反映风电功率的变化趋势，从而为风电场的运行管理提供可靠的数据支持。

此外，文章还讨论了模型的实际应用价值，指出该方法不仅适用于风电功率预测，还可以推广到其他具有类似特征的能源系统中。最后，文章总结了研究的主要成果，并对未来的研究方向进行了展望，强调了进一步完善模型、提升预测精度的重要性。