短期风速预测

作品数：255被引量：2159H指数：28
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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 
基于最小二乘支持向量机的风电场短期风速预测被引量：131
《电网技术》2008年第15期62-66,共5页杜颖 卢继平 李青 邓颖玲 
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2004CB217908)。~~
提出了一种基于最小二乘支持向量机的风电场风速预测方法。以历史风速数据、气压、温度作为输入,对风速和环境条件进行训练,建立预测模型,并且运用网格搜索法确定模型参数。算例结果表明,使用上述方法预测的风速与真实值基本一致。将本...
关键词：风力发电 风速预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) 网格搜索 BP神经网络 
时间序列与神经网络法相结合的短期风速预测被引量：94
《电网技术》2008年第8期82-85,90,共5页蔡凯 谭伦农 李春林 陶雪峰 
利用时间序列-神经网络法研究了短期风速预测。该方法用时间序列模型来选择神经网络的输入变量,选用多层反向传播(back propagation,BP)神经网络和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)分别对采样时间间隔为10...
关键词：短期风速预测 风力发电 时间序列 人工神经网络 
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