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题名基于最优权系数的风电功率组合预测方法
被引量：4
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作者
陈道君
李磊
杨楠
林燕贞
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机构
国网湖南省电力公司电力科学研究院
国网江苏省电力公司徐州供电公司
新能源微电网湖北省协同创新中心(三峡大学)
武汉大学电气工程学院
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出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2016年第4期99-105,125,共8页
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基金
国家科技支撑项目(2013BAA02B01)
国家自然科学基金(51207113)~~
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文摘
风电功率的短期预测对于电力系统的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于最优权系数的风电功率短期预测组合方法,该方法将ARIMA时间序列、BP神经网络、RBF神经网络和支持向量回归机这4种单一预测模型进行综合,并根据预测误差信息矩阵,以误差平方和最小为原则得到组合预测模型中的最优权系数,以此构成组合预测模型,该模型能够有效地综合各单一预测模型的优势,降低预测风险。仿真实例表明:所提组合预测模型预测精度高,能够方便快速地确定最优权重系数值,降低预测误差。
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关键词
风电功率
组合预测
最优权系数
误差信息矩阵
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Keywords
wind power
combination forecasting
optimal weight coefficient
error information matrix
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分类号
TK89
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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题名基于诱导有序加权平均算法的风电场短期功率的预测
被引量：3
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作者
王硕禾
陈祖成
张国驹
刘治聪
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机构
石家庄铁道大学电气与电子工程学院
新疆金风科技股份有限公司
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出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2019年第4期319-325,共7页
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基金
北京市科技计划项目(D17110300430000)
河北省教育厅重点科研项目(ZD2018217)
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文摘
为了提高风电场发电功率的预测精度,提出一种基于诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,IOWA)算法的风电场功率组合预测模型;该方法通过误差信息矩阵法筛选出优选模型进行组合,消除了冗余模型对预测精度的影响;结合华北某风电场历史功率数据及该地区的数值天气预报数据建立了风电场短期功率预测模型,以误差平方和最小值为准则,对未来48 h的风电场发电功率进行预测。结果表明:经优选后的组合预测模型降低了预测误差,提高了预测精度,缩短了预测时间。
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关键词
风电场功率预测
组合预测
误差信息矩阵
诱导有序加权平均算法
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Keywords
power prediction of wind farm
combined forecasting
error information matrix
induced ordered weighted averaging algorithm
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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