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基于熵权时序模型的超短期风电功率预测
1
作者
靳冰洁
张步涵
+3 位作者
邓韦斯
吴俊利
张凯敏
邵剑
《水电能源科学》
北大核心
2014年第8期189-192,共4页
针对风电具有较强的随机性和波动性,传统的单一预测方法难以准确描述其规律且预测精度较低的问题,提出风速熵和功率熵的概念,在时间序列法的基础上分别采用基于风速和基于功率的预测方法,并根据风速熵和功率熵的计算结果动态设置预测点...
针对风电具有较强的随机性和波动性,传统的单一预测方法难以准确描述其规律且预测精度较低的问题,提出风速熵和功率熵的概念,在时间序列法的基础上分别采用基于风速和基于功率的预测方法,并根据风速熵和功率熵的计算结果动态设置预测点的权值,建立风电功率的熵权时序模型。算例分析结果表明,所提方法能有效提取风速及功率历史数据中的有用信息,提高超短期风电功率预测精度,预测结果的准确率和合格率均优于神经网络法、时间序列法和基于风速法。
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关键词
熵权时序模型
功率预测
时间序列
风速
熵
功率
熵
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职称材料
题名
基于熵权时序模型的超短期风电功率预测
1
作者
靳冰洁
张步涵
邓韦斯
吴俊利
张凯敏
邵剑
机构
华中科技大学强电磁工程与新技术国家重点实验室
出处
《水电能源科学》
北大核心
2014年第8期189-192,共4页
基金
国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2011AA05A101)
国家电网公司科技项目(dz71-13-036)
文摘
针对风电具有较强的随机性和波动性,传统的单一预测方法难以准确描述其规律且预测精度较低的问题,提出风速熵和功率熵的概念,在时间序列法的基础上分别采用基于风速和基于功率的预测方法,并根据风速熵和功率熵的计算结果动态设置预测点的权值,建立风电功率的熵权时序模型。算例分析结果表明,所提方法能有效提取风速及功率历史数据中的有用信息,提高超短期风电功率预测精度,预测结果的准确率和合格率均优于神经网络法、时间序列法和基于风速法。
关键词
熵权时序模型
功率预测
时间序列
风速
熵
功率
熵
Keywords
entropy weight time-series model
power prediction
time series
wind speed entropy
power entropy
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
基于熵权时序模型的超短期风电功率预测
靳冰洁
张步涵
邓韦斯
吴俊利
张凯敏
邵剑
《水电能源科学》
北大核心
2014
0
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