基于贝叶斯-克里金-卡尔曼模型的多风电场短期风速预测

简介：
本研究提出了一种结合贝叶斯、克里金及卡尔曼滤波技术的创新算法，用于优化多个风电场所面临的短期风速预测挑战。该方法通过融合空间数据插值与动态系统估计策略，有效提升了预测精度和可靠性。 精确的短期风速预测对于电力系统的可靠性和安全性至关重要。传统的预测方法并未考虑相邻风电场之间的空间关系，然而多个风电场所处位置的风速在时间和空间上存在相关性。本段落提出了一种基于贝叶斯克里金卡尔曼模型进行短期风速预测的方法。该方法通过主克里金函数构建空域结构，并采用贝叶斯层次建模来处理这一部分；同时，使用状态空间模型对时间动态特性进行了建模。文中还采用了变分贝叶斯方法以提高计算效率，从而更有效地逼近推断和学习模型参数。在公开的多风电场数据集上进行的一小时风速预测性能评估表明，在均方根误差评价指标方面，本段落提出的方法相较于持续性预报算法显示出显著改善。