计及历史气象数据的短期风速预测

发布时间：2018-06-10 00:37

  本文选题：风电 + 风速　； 参考：《电力自动化设备》2014年10期

【摘要】：提出一种计及历史气象数据的短期风速预测方法。首先将历史风速数据和历史气象数据作为风速预测的原始输入,采用混合特征选择(HFS)方法对输入向量进行删选,选取与预测风速强相关的变量,生成预测模型的输入特征集;然后运用异方差高斯过程回归(HGP)模型进行建模,该模型能体现风速的随机性。根据某实测风速数据进行提前1 h风速预测,结果表明所提方法能提高风速预测精度。
[Abstract]:A short-term wind speed forecasting method considering historical meteorological data is proposed. Firstly, the historical wind speed data and historical meteorological data are taken as the original input of wind speed prediction, and the input vector is deleted by the mixed feature selection (HFS) method, and the input feature set of the prediction model is generated by selecting the variables which are strongly related to the predicted wind speed. Then the heteroscedasticity Gao Si process regression model is used to model the wind speed randomness. According to the measured wind speed data, the wind speed prediction is carried out 1 hour in advance. The results show that the proposed method can improve the accuracy of wind speed prediction.
【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;
【分类号】：TM614

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2001373