风速预测

作品数：725被引量：4545H指数：38
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贝叶斯优化超参数的空时融合压缩残差网络在风速区间预测中的研究
《电力系统保护与控制》2025年第1期13-23,共11页伍耘 葛佳敏 王文烨 李小勇 车亮 
国家重点研发计划项目资助(2021YFB2601504)。
针对风电场规划中风速的高随机性问题,提出了一种基于小样本空时融合压缩残差网络点预测(spatio-temporal integration and compression deep residual,STiCDRS)模型。该模型旨在深入挖掘风速序列中的空间和时间特征,以提升点预测精度...
关键词：风速预测 时序卷积网络 STiCDRS模型 GPR区间预测 贝叶斯优化 
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PSOGSA全参数连分式的风速预测模型被引量：12
《电力系统保护与控制》2020年第23期100-107,共8页张旭 张宏立 王聪 
国家自然科学基金项目资助(51767022、51967019,51575469);新疆维吾尔自治区自然科学基金项目资助(2019D01C082)。
风的间歇性和时变性限制了风电场的发电能力,准确的风速预测有助于减小风力发电入网对电力系统的运行方式安排带来的影响。针对风速时间序列存在的复杂变化和混沌特性,为了提高预测精度和简化预测数学模型结构,提出一种结合万有引力搜...
关键词：风速预测 混沌特性 全参数连分式 PSOGSA 多时间尺度 
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CEEMDAN与回声状态网络的风速预测方法被引量：20
《电力系统保护与控制》2020年第12期90-96,共7页韩宏志 唐振浩 
国家重点研发计划项目资助(2018YFB1500803)。
为了对风速进行准确预测,结合分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)、自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、回声状态网络与非线性误差修...
关键词：风速预测 回声状态网络 CEEMDAN CART 预测值修正 
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 
基于CEEMD和膜计算优化支持向量机的风速预测被引量：14
《电力系统保护与控制》2017年第21期27-34,共8页殷豪 董朕 陈云龙 
广东省科技计划项目(2016A010104016);广东电网公司科技项目(GDKJQQ20152066)
为提高预测的可靠性和准确性,提出一个基于模态分解理论和膜计算优化算法的混合模型用于风速预测。与现有的风速预测方法相比,该模型提高了预测精度。该模型包括3个主要步骤:为了简化数据的复杂度,通过互补集合经验模式分解(CEEMD)将原...
关键词：互补经验模态分解 膜计算优化算法 支持向量回归机 风速预测 
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