短期风速

作品数：376被引量：2824H指数：32
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基于属性约简与加权最优层次聚类的短期风速混合预测被引量：1
《电网技术》2024年第5期2054-2063,I0067,共11页秦本双 杨子轶 李琼林 张朔严 张文燕 郭宇 
国家自然科学基金项目(52277082);河南省科技攻关计划项目(242102241059)。
准确的风速预测是提高风功率预测精度的重要保障。为此,提出一种基于互信息(mutualinformation,MI)属性约简与加权最优层次聚类(weighting optimal hierarchy clustering,WOHC)的离群鲁棒极限学习机(outlier robust extreme learning ma...
关键词：风速 混合预测 属性约简 WOHC ORELM 
基于时序残差概率的风电场超短期风速混合预测模型被引量：9
《电网技术》2023年第2期688-697,共10页戴剑丰 阎诚 汤奕 
国家自然科学基金项目(51877037)。
风速的准确预测对提升风电功率预测精度和电网稳定运行具有重要意义,预测模型残差的精准刻画是实现风电场风速序列准确预测的前提,提出一种基于时序残差概率的风电场超短期风速混合预测模型。首先,基于改进变分模态分解方法将风速分解...
关键词：风速预测 时间序列 条件核密度估计 残差 概率预测 
基于多模式分解和麻雀优化残差网络的短期风速预测模型被引量：17
《电网技术》2022年第8期2975-2985,共11页陈臣鹏 赵鑫 毕贵红 谢旭 高敬业 骆钊 
国家自然科学基金项目(51907084)。
为提高风速预测的精度,提出一种基于多模式分解、麻雀优化算法(sparrow search algorithm,SSA)、残差网络(residual neural network,ResNet)和门控循环单元网络(gated recurrent units,GRU)的短期风速预测模型。该模型首先利用小波分解(...
关键词：风速短期预测 信号分解技术 残差网络 GRU神经网络 麻雀优化 
基于Stacking融合的短期风速预测组合模型被引量：32
《电网技术》2020年第8期2875-2882,共8页李永刚 王月 刘丰瑞 吴滨源 
国家自然科学基金项目(51777075)。
大规模风电并网时,准确的风速预测对电网稳定运行具有重要意义。为提高风速预测精度及预测模型泛化能力,提出基于改进Stacking算法的风速组合预测模型。首先建立基于不同核函数的核岭回归模型;然后利用改进的萤火虫算法对模型关键参数...
关键词：风速预测 核岭回归 改进萤火虫算法 Stacking算法 交叉验证 
基于递归量化分析的COA-SVR短期风速混合预测模型被引量：18
《电网技术》2018年第8期2373-2381,共9页潘超 谭启德 蔡国伟 张子信 
国家重点研发计划项目(2016YFB0900100);国家自然科学基金项目(51507028)~~
风电规模化并网对电力系统规划与运行的影响日益严重。针对风速波动的随机性和不确定性特点,提出了一种递归量化分析方法。根据风速序列的递归率及确定性组成的联合指标对风速系列的可预测性进行量化评价,利用联合指标优选的重构参数对...
关键词：风速预测 递归量化分析 相空间重构 支持向量回归 
基于修正后ARIMA-GARCH模型的超短期风速预测被引量：65
《电网技术》2017年第6期1808-1814,共7页丁藤 冯冬涵 林晓凡 陈靖文 陈丽霞 
国家自然科学基金项目(51007058;51477097;51677115)~~
精准的风速预测对于降低风功率波动对电网稳定性的影响具有重大意义。为此,基于时间序列分析方法中的自回归差分移动平均模型(auto regressive integrated moving average,ARIMA)和广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive...
关键词：时间序列 模糊控制 风电 预测 
采用最近历史观测值和PLSR进行空间相关性超短期风速预测被引量：24
《电网技术》2017年第6期1815-1822,共8页杨正瓴 刘阳 张泽 朱新山 张军 
为提高超短期风速预测的可靠性和准确性,将被预测地点(本地)周边测风塔风速风向等当前和最近历史观测值作为基础数据,采用空间相关性来预测本地的未来风速。首先,依据风向和风速的延迟相关性,挑选出上游测风塔。之后,结合最优延迟时间,...
关键词：超短期 风速 空间相关性 季风 偏最小二乘 样本容量 
基于谱聚类和优化极端学习机的超短期风速预测被引量：32
《电网技术》2015年第5期1307-1314,共8页王辉 刘达 王继龙 
国家自然科学基金项目(70901025);中央高校基本科研业务费专项资金资助(13MS32);北京市哲学社会科学规划项目(13JDJGC055)~~
较高精度的超短期风速预测是并网运行风电场风电功率预测预报系统建立和运行的必要前提及保证。由于风速影响因素众多,具有较大的波动性和随机性,并具有高度的自相关性,给传统的风速预测方法带来了极大的挑战。提出一种基于谱聚类和极...
关键词：超短期风速预测 谱聚类 极端学习机 
基于Adaboost的BP神经网络改进算法在短期风速预测中的应用被引量：62
《电网技术》2012年第9期221-225,共5页吴俊利 张步涵 王魁 
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2010CB227206);国家863高技术基金项目(2011AA05A101)~~
进行较准确的风速预测对含大规模风电场的电力系统进行经济调度具有重要意义。针对目前神经网络法、时间序列法、卡尔曼滤波法等算法在短期风速预测上精度不高的缺陷,引入Adaboost算法对前馈(back propagation,BP)神经网络算法进行改进...
关键词：风速预测 ADABOOST BP神经网络 
基于小波分解和最小二乘支持向量机的短期风速预测被引量：92
《电网技术》2010年第1期179-184,共6页王晓兰 王明伟 
甘肃省自然科学基金资助项目(0710RJZA054)
短期风速预测对并网风力发电系统的运行有重要意义。对风速进行较准确地预测,可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争能力。简述了短期风速预测的价值和方法,提出了基于小波分解(wavelet decom...
关键词：风速预测 风力发电 风电场 小波分解 最小二乘支持向量机 
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