【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风速预测，具体地，涉及一种基于低频滤波和自相关性的中长期风速预测方法。
技术介绍
1、风能是最重要、应用最广泛的可再生能源之一。由于风力的随机性和间歇性，风力发电的普及给全球电力系统的运行和规划带来了诸多挑战。为了应对这些挑战，有必要开发更精确的风力预测模型和方法。风机功率输出与风速有很强的关联。在已知风速时，可以拟合出对应的功率曲线，因而如果可以准确预测风速，就基本可以准确预测风机功率。由于风速预测的小误差可能导致风功率预测上的大误差，对风力发电预测有重大影响，精确的风速预测也成为了一个非常重要的研究课题。
2、采用各种预测方法和模型对风速进行预测，预测成功率不一。这些方法包括物理方法、统计方法和基于深度学习的方法。物理方法利用风电场的气象数据，如大气温度、压力、表面粗糙度、障碍物等来预测风速。进一步可以用风速预测结果绘制风功率涡轮机功率曲线。以往的研究表明，物理模型在中长期风速预测中具有较好的性能，但是这些物理方法需要深入的计算和大量的时间。统计方法和基于深度学习的方法都是数据驱动的模型，可以利用任何位置的...
【技术保护点】
1.一种基于低频滤波和自相关性的中长期风速预测方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：在步骤1中，
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于：在步骤2中，
6.根据权利要求5所述方法，其特征在于：在步骤3中，
7.根据权利要求6所述方法，其特征在于：
8.一种用于执行权利要求1至7中任意一项所述的基于低频滤波和自相关性的中长期风速预测方法的预测系统，其特征在于：
9.一种电...
【技术特征摘要】
1.一种基于低频滤波和自相关性的中长期风速预测方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：在步骤1中，
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于：在步骤2中，
6.根据权利要求5所述方法，其特征在于：在步骤3中，
7.根据权利要求6所述方法，其特征在于：
...【专利技术属性】
技术研发人员：叶允明，李旭涛，韩雪婷，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学深圳哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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