风速预测

作品数：725被引量：4545H指数：38
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短期风速的Adaboost＿GRNN组合预测模型被引量：9
《电力系统及其自动化学报》2019年第4期70-76,共7页芦婧 曾明 
国家自然科学基金资助项目(61271321,61573253);天津市科技支撑计划重点资助项目(14ZCZDS F00025);太原工业学院科学基金资助项目(2018LG04)
对风电场风速进行准确预测对于风能的开发利用具有重要意义。为了克服单一预测方法的局限性并进一步提高预测精度,提出了基于Adaboost算法和广义回归神经网络的短期风速组合预测方法。首先,分别采用时间序列法、支持向量机法和神经网络...
关键词：风电场 短期风速预测 ADABOOST算法 广义回归神经网络 组合预测模型 
风电机组异常数据预处理的分类多模型算法被引量：14
《电力系统及其自动化学报》2018年第4期137-143,共7页陈伟 吴布托 裴喜平 
国家自然科学基金资助项目(51267012);甘肃省科技支撑工业计划资助项目(1504GKCA033);甘肃省自然科学基金资助项目(1308RJZA245;1310RJYA079)
针对风电机组异常风速-功率数据的产生原因和分布特点进行分析,提出一种异常数据分类多模型算法。对不同类别异常数据建立弃风、4分位和模糊C均值数据处理模型,识别弃风产生数据、离群孤立点数据、偏差簇数据,并利用3次样条方法修正异...
关键词：异常数据 数据预处理 4分位法 模糊C均值 风速预测 RBF神经网络 
信息粒化和相似数据结合的短期风速预测被引量：4
《电力系统及其自动化学报》2016年第4期12-17,共6页廖玲珑 李培强 唐捷 李欣然 李慧 李文英 
国家自然科学基金资助项目(51277055)
准确地短期风速预测对电网安全稳定具有重要意义。该文将信息粒化和相似数据搜索应用于风速预测中,实现对风速变化区间的预测。对原始风速数据用模糊信息粒化处理,在此基础上运用新的相似数据搜索法和支持向量机结合的模型进行预测,得...
关键词：风速变化区间 信息粒化 相似数据搜索 支持向量机 
风电场短期风速的集成学习预测模型被引量：11
《电力系统及其自动化学报》2016年第1期1-4,共4页胡倩 陈红坤 孙志达 
国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2012CB215200)
准确的风电场风速预测对含大规模风电的电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对时间序列法、卡尔曼滤波法、神经网络法等单一预测模型预测精度不高的问题,引入集成学习的分析方法,提出了一种基于Ada-boost算法改进的支持向量机(SVM)短...
关键词：短期风速预测 集成学习 动态权重 隶属度函数 支持向量机 
卡尔曼小波神经网络风速预测被引量：12
《电力系统及其自动化学报》2015年第12期42-46,共5页杨明莉 刘三明 王致杰 张卫 丁国栋 
上海市教育委员会科研创新重点资助项目(12ZZ197);上海市教育委员会重点学科资助项目(J51901);上海市自然科学基金资助项目(12ZR1411600);上海市区科委技术创新资助项目(2011MH065/2011MH089/2011MH097/2011MH099)
风速变化的随机性使得风电并网成为当今制约风电发展的瓶颈问题。如能预测风速,并提高风速预测精度,能够有助于调度部门对风电场积极进行规划和调度,减轻风电并网对电力系统产生的不利影响。用卡尔曼滤波算法建立数据滤波模型,对原始风...
关键词：卡尔曼 滤波 小波神经网络 风速预测 
风电场短期风速预测的MRA-SVM模型被引量：6
《电力系统及其自动化学报》2014年第5期44-49,共6页杨亚兰 徐耀良 钟绍山 谢江媛 
为了提高风电场短期风速的预测精度,提出了基于多分辨率分析和支持向量机(MRA-SVM)的预测模型。模型以历史风速序列为输入对数据进行多分辨率分析,用支持向量机对分解后的单支序列分别回归预测,叠加各序列的预测结果即为最终预测值。通...
关键词：短期风速预测 多分辨率分析 支持向量机 均方根误差 平均绝对百分比误差 
双加权最小二乘支持向量机的短期风速预测被引量：11
《电力系统及其自动化学报》2014年第1期13-17,66,共6页潘学萍 史宇伟 张弛 
国家自然科学基金项目(51207045)
提出了双加权最小二乘支持向量机的短期风速预测方法。考虑到离预测点越远的历史风速数据对预测值的影响越弱,对训练样本中输入向量数据进行第1次加权,以体现不同元素对预测影响的差异。同时为区分训练样本的差异性,降低异常样本的干扰...
关键词：风速预测 双加权方法 加权最小二乘支持向量机 短期预测 
基于Fast ICA和改进LSSVM的短期风速预测被引量：5
《电力系统及其自动化学报》2014年第1期22-27,共6页孙斌 姚海涛 李田 刘袖 刘博 
中国电机工程学会电力青年科技创新项目(201002)
对风速的准确预测能有效减轻风电场对整个电网的不利影响,同时能提高风电场在电力市场中的竞争能力。首先提出一种基于快速独立分量分析算法和改进最小二乘支持向量机的风速预测模型,对运用fast ICA算法对风速时间序列进行多层分解,得...
关键词：风电场 风速预测 FAST ICA算法 最小二乘支持向量机 
相空间重构的极端学习机短期风速预测模型被引量：15
《电力系统及其自动化学报》2013年第1期136-141,共6页武峰雨 乐秀璠 南东亮 
对风速进行快速、准确的预测,可以有效地减小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。根据风速具有混沌特性,提出一种相空间重构的极端学习机(extreme learningmachine,ELM)的短期风速预测模型,通过...
关键词：风力发电 短期风速预测 混沌特性 相空间重构 极端学习机 
人工神经网络预测技术在微网运行中的应用被引量：11
《电力系统及其自动化学报》2012年第2期83-89,共7页王越 卫志农 吴佳佳 
针对微网中用电高峰时期电能短缺的问题,提出根据预测系统控制微网的运行模式可以充分发挥分布式电源的优势,最大限度地利用网内资源供电,减轻主网压力。文中借助人工神经网络算法,预测微网中的微电源和负荷,以此分析和规划微网的运行...
关键词：微电网 风速预测 神经网络 误差反向传播算法 可靠性 
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