基于Kalman濾波的風速預測和分析.pdf

1、能源是人類賴以生存的基礎。然而隨著人口增加，經(jīng)濟發(fā)展，人類面臨著前所未有的能源危機和環(huán)境危機。傳統(tǒng)能源已經(jīng)不能滿足人類社會的需要。風能因為可獲得范圍廣，清潔，開發(fā)成本低廉，技術較為成熟等優(yōu)點，已經(jīng)成為新能源領域研究的重點，但是風能自身存在固有的缺陷：隨機性、波動性以及間歇性。因此，要合理利用風能，就需要對風速進行準確預測，這樣才能最大限度利用風能資源和保護風電系統(tǒng)。為了使風速的預測更加準確，本文用Kalman濾波方法對風速進行預測優(yōu)化，

2、主要內(nèi)容如下：
　　1、介紹Kalman濾波方法。Kalman濾波是一種比較高級的數(shù)據(jù)同化方法，主要分為：標準Kalman濾波、擴展Kalman濾波、集合Kalman濾波。本文對Kalman濾波進行介紹，從數(shù)學方面對Kalman濾波進行推導，為后面的應用分析提供理論基礎。
　　2、運用Kalman濾波對對流擴散方程數(shù)值解進行優(yōu)化。首先，利用有限差分法建立Kalman濾波的狀態(tài)方程和觀測方程，然后對方程不斷迭代預報，在這個過程

3、中不斷加入帶有噪聲的觀測值，最后實現(xiàn)了預報-優(yōu)化不斷循環(huán)的過程，從而得到較為合理的數(shù)值解。
　　3、運用Kalman濾波方法對空間單點的風速進行預測優(yōu)化。首先用時間序列分析方法建立風速預測的狀態(tài)方程和觀測方程，把BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測出來的風速作為觀測值，然后通過Kalman濾波進行不斷預報優(yōu)化，實現(xiàn)對風速預測。通過預測風速與實測風速的整體比較和局部比較，分析ARIMA模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡、混合Kalman濾波、優(yōu)化Kalman濾波方法的