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基于噪声场合下ARMA模型的风力发电量预测
被引量：
20
1
作者
高阳
朴在林
+2 位作者
张旭鹏
冬雷
郝颖
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010年第20期164-167,共4页
针对普通的ARMA模型的预测质量由于各种原因会大大降低的情况,依据富锦风电场风力发电量的时间序列,基于HOYW定阶方法建立了噪声场合下的ARMA模型。通过对模型残差白噪声性能的分析,验证了模型的适用性。应用此模型进行了预测分析,得到...
针对普通的ARMA模型的预测质量由于各种原因会大大降低的情况,依据富锦风电场风力发电量的时间序列,基于HOYW定阶方法建立了噪声场合下的ARMA模型。通过对模型残差白噪声性能的分析,验证了模型的适用性。应用此模型进行了预测分析,得到的归一化平均绝对误差(NMAE)为0.0658。通过与普通的ARMA模型预测精度方面的对比,进一步验证了噪声场合下基于ARMA模型风力发电量预测的优越性。
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关键词
风力发电量预测
ARMA模型
噪声
HOYW法
模型适用性
归一化平均绝对误差
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职称材料
题名
基于噪声场合下ARMA模型的风力发电量预测
被引量：
20
1
作者
高阳
朴在林
张旭鹏
冬雷
郝颖
机构
沈阳农业大学
沈阳工程学院
辽宁电力勘测设计院
北京理工大学自动化学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010年第20期164-167,共4页
基金
辽宁省教育厅资助项目(2008z165)
沈阳工程学院2009年科技项目(LGYB-Y0918)~~
文摘
针对普通的ARMA模型的预测质量由于各种原因会大大降低的情况,依据富锦风电场风力发电量的时间序列,基于HOYW定阶方法建立了噪声场合下的ARMA模型。通过对模型残差白噪声性能的分析,验证了模型的适用性。应用此模型进行了预测分析,得到的归一化平均绝对误差(NMAE)为0.0658。通过与普通的ARMA模型预测精度方面的对比,进一步验证了噪声场合下基于ARMA模型风力发电量预测的优越性。
关键词
风力发电量预测
ARMA模型
噪声
HOYW法
模型适用性
归一化平均绝对误差
Keywords
wind power generation prediction
ARMA model
noise
HOYW method
model applicability
normalized mean absolute error（nmae）
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于噪声场合下ARMA模型的风力发电量预测
高阳
朴在林
张旭鹏
冬雷
郝颖
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2010
20
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