风电功率预测问题摘要本文研究了风电功率预测的问题。问题1中，首先通过聚类分析选出与预测日相似度最大的历史日数据，将它们作为建模预测用的新训练样本，然后分别建立基于ARMA的卡尔曼滤波模型、GARCH模型、固定权系数组合模型对风电功率进行预测，检验均通过。与单一预测模型相比，固定权系数组合模型实现了前两种模型的优缺点互补，并降低了预测后滞效应，功率预测曲线平均准确率为90.75%,平均合格率为98.09%，均高于前两种模型，预测效果比较理想。问题2中，通过比较单台与多机风电机组功率预测的相对误差，除PA误差偏大之外，其它多机风电功率预测误差均稍大于单台功率预测误差，单台风电机组功率预测的相对误差之间相差不大。分析得出，风电机组汇聚会改变电功率波动的属性，使预测误差偏大。平均误差PAPBPCPDP4P58模型一20.24%13.17%13.08%15.25%15.97%17.63%模型二15.62%14.77%14.08%16.13%16.57%19.07%模型三11.78%10
