基于Volterra自适应滤波器的风电功率混沌预测

《基于Volterra自适应滤波器的风电功率混沌预测(共6页)》是一篇探讨风电功率预测方法的研究论文。文章主要针对风力发电系统中功率输出的非线性、不确定性和复杂性问题，提出了一种基于Volterra自适应滤波器的混沌预测方法。该方法利用Volterra级数对非线性系统进行建模，并结合自适应滤波技术，提高预测精度。

风电功率预测是风力发电领域的重要研究方向，其准确程度直接影响电网调度和能源管理。由于风速、风向等自然因素的随机性和不确定性，风电功率呈现出显著的波动性，使得传统线性预测模型难以满足实际需求。本文引入混沌理论，认为风电功率的变化具有一定的混沌特性，可以通过非线性模型进行更精确的预测。

Volterra自适应滤波器是一种能够处理非线性动态系统的有效工具，它通过构建多阶Volterra级数来逼近复杂的非线性关系。在本文中，作者将该滤波器应用于风电功率序列的建模与预测，通过调整滤波器的参数，实现对风电功率变化趋势的捕捉和预测。

文章首先介绍了风电功率混沌预测的基本原理，然后详细描述了Volterra自适应滤波器的结构和工作原理。接着，通过实验验证了该方法的有效性，结果表明，相较于传统的线性模型，基于Volterra自适应滤波器的方法在预测精度上有了明显提升。此外，文章还讨论了该方法在实际应用中的可行性与局限性。

总的来说，《基于Volterra自适应滤波器的风电功率混沌预测(共6页)》为风电功率预测提供了一种新的思路和方法，具有较高的理论价值和实际应用前景。对于从事风力发电、电力系统优化以及非线性系统研究的人员来说，这篇论文具有重要的参考意义。