基于h滤波的风速预测方法
【专利摘要】本发明研究一基于H滤波的风速预测方法，通过ARIMA模型建立风速时间序列，然后建立风速时间序列的状态方程，根据状态议程中的状态矩阵，观测矩阵，并结合H滤波方法的5个递推方程进行风速预测，H滤波方法在处理噪声未知等环境因素上要优于Kalman滤波方法，并将预测结果对比Kalman滤波效果，可得出H滤波方法可实现风速序列的预测，具有一定的理论及应用价值。
【专利说明】基于H滤波的风速预测方法
【技术领域】
[0001]本发明属于可在生能源领域，涉及一种基于H滤波的风速预测方法。
【背景技术】
[0002]风能是可在生能源之一。风速直接影响着风能的获取，而风速存在不确定性，所以风能的控制较难，所以有必要对风速进行预测。近年来，关于风速预测的方法很多，如物理方法需要更多的环境信息，统计类的方法需要风速预测模型，如NWP模型、ARIMA模型。还有借助人工智能算法，如神经网络、模糊控制、支持向量机，还有结合上述方法的综合方法。ARIMA方法与kalman滤波方法相结合的预测方法是目前使用较多的一种方法，kalman滤波更好的处理线性系统，且要求噪声已知，而H滤波方法在这两方法都优于kalman滤波，因此本发明提出采用H滤波与ARIMA模型相结合的风速预测方法，具有理论与应用的价值。
【发明内容】
[0003]本发明研究一种基于H滤波的风速预测方法。通过H滤波并结合ARIMA模型实现风速预测。主要内容如下:
[0004]I) ARIMA风速模型建立
[0005]2) H滤波实现风速预测
【具体实施方式】
`[0006]主要环节的具体设计思路如下:
[0007](I) ARIMA风速模型建立
[0008]ARIMA风速模型如式I所示
[0009]Y (t+T) = aj (t) +a2y (t_T) ++amy (t_ (m_l) T) +Id1U (t+T) +...bmy (t_nT)(I)
[0010]+cpCt+T)
[0011]式I中，a1......1vc1为模型系数，m> l，n> I，预测值Y (t+T)由以前的观测值Y(t-nT)和输入量u(t-nT)及误差errore(t+T)预测。
[0012](2) H 滤波
[0013]H滤波公式包括如下5个方程:
【权利要求】
1.一种基于H滤波的风速预测方法。其特征在于(I)提出一种利用H滤波的风速预测的方法(2)采用H滤波，并结合ARIMA模型对风速进行预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于H滤波的风速预测方法，其特征在于利用ARIMA模型建立风速预测的时间序列，然后根据H滤波递推方程进行迭代，从而实现风速预测。
【文档编号】G06F19/00GK103605906SQ201310647587
【公开日】2014年2月26日 申请日期:2013年12月3日 优先权日:2013年12月3日
【发明者】成怡 申请人:天津工业大学