短期风速

作品数：376被引量：2824H指数：32
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基于混合模型的超短期风速区间预测被引量：12
《电力系统保护与控制》2022年第22期49-58,共10页张金良 刘子毅 
国家自然科学基金项目资助(71774054);中央高校基本科研业务专项资金资助(2019MS055)。
准确的风速预测能够促进大规模的风电并网,保证电力系统的安全稳定运行。针对传统点预测方法难以表征预测结果概率可信度问题,提出一种基于模糊信息粒化、改进长短期记忆网络与差分自回归移动平均模型的混合区间预测模型。首先,采用自...
关键词：风速区间预测 模糊信息粒化 改进长短期记忆神经网络 差分自回归移动平均模型 混合模型 
基于自适应组合模型的超短期风速预测被引量：12
《电力系统保护与控制》2022年第4期120-128,共9页关永锋 喻敏 胡佳 
国家自然科学基金项目资助(51877161);湖北省教育厅科研计划指导项目资助(2018006);冶金工业过程系统科学湖北省重点实验室开放基金资助(Y202007)。
风电场的风速预测对电力系统的稳定及安全运行有着重大的影响。考虑到风速序列具有间歇性和随机性等特征,提出一种基于参数优化的变分模态分解及极限学习机的组合模型,将其用于超短期风速预测。首先,采用变分模态分解算法将风速序列分...
关键词：参数优化的变分模态分解 自回归差分移动平均模型 粒子群优化算法 极限学习机 超短期风速预测 
基于VMD和LSTM的超短期风速预测被引量：70
《电力系统保护与控制》2020年第11期45-52,共8页王俊 李霞 周昔东 张凯 
重庆市科委社会民生专项基金资助(cstc2016shmszx30002)。
风速具有非线性、非平稳性以及随机性等特点。为提高超短期风速预测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)的超短期风速预测新方法。首先利用变分模态方法将风速序列分解成一系列不同的子模态以降低原始数据的复杂...
关键词：超短期风速预测 变分模态分解 固有模态分量 去噪 长短期记忆网络 
基于集合经验模态分解和套索算法的短期风速组合变权预测模型研究被引量：13
《电力系统保护与控制》2020年第10期81-90,共10页杨磊 黄元生 张向荣 董玉琳 高冲 
国家自然科学基金面上项目资助(61973117)。
准确的风速预测对风电场实现平稳出力具有重要意义。为提高短期风速预测精度,提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、套索算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)、遗传算...
关键词：短期风速预测 集合经验模态分解 套索算法 广义回归神经网络 长短期记忆 遗传算法 
基于NARX及混沌支持向量机的短期风速预测被引量：21
《电力系统保护与控制》2019年第23期65-73,共9页李应求 安勃 李恒通 
国家自然科学基金项目资助(11731012,11571052);湖南省自然科学基金项目资助(2018JJ2417)~~
风速预测精度的提高,对降低风力发电成本、合理安排风场选址等方面有着积极作用。使用DBSCAN聚类对所有数据进行去噪处理,选择最合适的风速数据序列进行实证研究。首先,针对风速数据序列具有混沌性而对预测结果产生影响的问题,采用C-C...
关键词：风速短期预测 混沌特性 时间序列 EGARCH NARX 支持向量机 
基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法被引量：11
《电力系统保护与控制》2019年第5期115-122,共8页鲁迪 王星华 贺小平 
国家自然科学基金项目资助(51707041);中国南方电网公司科技项目资助(GDKJXM20162087)~~
为实现高精度的短期风速预测,提出一种基于混合粒子群算法和多分位鲁棒极限学习机的短期风速预测方法。在信号处理阶段,利用时变滤波经验模态分解技术将原始风速序列分解为若干子模式以降低其不稳定性。然后采用混合粒子群算法对每一个...
关键词：短期风速预测 多分位鲁棒极限学习机 混合粒子群算法 时变滤波经验模态分解 
基于CEEMD和GWO的超短期风速预测被引量：23
《电力系统保护与控制》2018年第9期69-74,共6页王静 李维德 
国家自然科学基金资助(41571016)~~
风电场风速预测对电力系统的合理调度、安全运行等方面有重大的影响。针对风速时间序列的非线性特征造成其预测精度不佳的问题,采用基于互补型集成经验模态分解和灰狼优化算法优化支持向量回归机的超短期风速组合预测模型来解决。首先...
关键词：本征模态函数 互补型集成经验模态分解 支持向量回归机 灰狼优化算法 超短期风速预测 
优化遗传算法寻优的SVM在短期风速预测中的应用被引量：59
《电力系统保护与控制》2016年第9期38-42,共5页颜晓娟 龚仁喜 张千锋 
广西高校科学技术研究项目(KY2015YB312);广西壮族自治区中青年教师基础能力提升项目资助(基于IA-NGA算法寻优的SVM短期风能预测研究)
针对遗传算法存在的早熟和收敛慢的问题,提出一种融合小生境算法、免疫算法的优化遗传算法。一方面通过疫苗因子引导初始种群的生成,使个体具有某些优秀基因,减少寻优时间,并随数据的更新,提出疫苗因子和参数寻优范围的自适应更新机制...
关键词：优化遗传算法 短期风速预测 SVM 参数寻优 自适应更新 
基于小波变换和改进萤火虫算法优化LSSVM的短期风速预测被引量：50
《电力系统保护与控制》2016年第8期37-43,共7页方必武 刘涤尘 王波 闫秉科 汪勋婷 
国家自然科学基金资助项目(51477121;51207113)~~
准确预测风速对风电规模化并网至关重要。为提高短期风速预测精度,提出一种基于小波分解和改进的萤火虫算法优化最小二乘支持向量机超参数的风速预测模型。首先利用小波变换将风速时序分解为近似序列和细节序列,然后对各序列分别利用一...
关键词：短期风速预测 小波分解与重构 混沌萤火虫算法 最小二乘支持向量机 
基于PSO-BSNN的短期风速预测被引量：13
《电力系统保护与控制》2015年第15期36-41,共6页吴忠强 贾文静 吴昌韩 赵立儒 
河北省自然科学基金项目(F2012203088)~~
考虑到风的随机性和波动性,提出一种基于粒子群(PSO)优化B样条神经网络(BSNN)的短期风速预测方法。利用相空间重构方法确定BSNN的输入空间向量,BSNN可以灵活地改变对输入空间的划分和对隐层基函数的定义,对任意的网络输入,隐层基函数的...
关键词：PSO BSNN 相空间重构 短期风速预测 预测模型 
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