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几种短期风速时间序列预测技术的比较. 杨小强 韩亚军 刘静. 【摘要】： 对风速进行准确的预测可以减轻对电力系统的不利影响,提高风电场在电力市场中的竞争力。. 比较了几种不同的风速预测方法,它们都是采用时间序列分析短期风速数据。. 讨论传统的线性自 ...
随着对风力发电技术的研究，国内外学者对风速的模拟和预测提出了比较多的方法。. 主要的方法概括起来有以下几种：1）组合风速法也就是组合风速模型；2）基于统计规律分布的风速分布模型；3）基于功率谱密度的风速模型。. 2.2基于功率谱密度的风速模型 ...
基于数值天气预报的短期风电功率预测研究--中国期刊网. 苏婷. （国网宁夏电力公司经济技术研究院 宁夏银川市 750002）. 摘要：该文根据风电场输出功率的影响因素，在Matlab平台下建立了基于数值天气预报的反向传播神经网络，采用宁夏某风电场实测数据实现了 ...
基于时空神经网络的风电场超短期风速预测模型凡航1，2，张雪敏1，2，梅生伟1，2，杨忠良3（1.清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市100084；2.电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室，清华大学，北京市100084；3.清华大学 ...
With the large-scale development of wind energy, wind power forecasting plays a key role in power dispatching in the electric power grid, as well as in the operation …
基于高斯过程回归的短期风速预测. 【摘要】： 准确预测风速能有效减轻风电场对整个电网的不利影响,提高风电场在电力市场中的竞争能力。. 为了提高风速预测的精度,提出一种基于高斯过程 (Gaussian processes,GP)的风速预测模型。. 首先运用自相关法和假近邻法 ...
为了提高风速的预测性能，提出了基于多通道长短期记忆网络和卷积网络相结合的风速预测方法。预测模型由多个长短期记忆子网络及卷积网络组成。各子网络选择不同长度的历史数据作为输入，分别实现未来风速值的计算，避免了单一网络输入数据长度参数难于确定的问题。
可再生能源杂志2020年第11期基于改进深度信念网络的风电场短期风速预测. 本论文发表于可再生能源杂志，属于科技相关论文范文材料。. 仅供大家论文写作参考。. .11.0110引言线性信息处理方法来进行识别特征、分类数据风能是一种可再生能源。. 近年来随着风力 ...
小弟有篇关于风电功率预测的文章，之前投了《RenewableEnergy》，结果两个月后被拒了。第二个审稿专家给了30条comments,30条。然后，我认真的对照每一条改正了。貌似很不一样了，自己又想换个期刊投下。不久前投了《AppliedEnergy》，貌似很快退回来 ...
为了提高风电场短期风速预测的精度，提出了一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)和量子遗传算法(QGA)优化BP神经网络的短期风速预测模型。首先采用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解，降低不同特征尺度序列间的相互 ...
几种短期风速时间序列预测技术的比较. 杨小强 韩亚军 刘静. 【摘要】： 对风速进行准确的预测可以减轻对电力系统的不利影响,提高风电场在电力市场中的竞争力。. 比较了几种不同的风速预测方法,它们都是采用时间序列分析短期风速数据。. 讨论传统的线性自 ...
随着对风力发电技术的研究，国内外学者对风速的模拟和预测提出了比较多的方法。. 主要的方法概括起来有以下几种：1）组合风速法也就是组合风速模型；2）基于统计规律分布的风速分布模型；3）基于功率谱密度的风速模型。. 2.2基于功率谱密度的风速模型 ...
基于数值天气预报的短期风电功率预测研究--中国期刊网. 苏婷. （国网宁夏电力公司经济技术研究院 宁夏银川市 750002）. 摘要：该文根据风电场输出功率的影响因素，在Matlab平台下建立了基于数值天气预报的反向传播神经网络，采用宁夏某风电场实测数据实现了 ...
基于时空神经网络的风电场超短期风速预测模型凡航1，2，张雪敏1，2，梅生伟1，2，杨忠良3（1.清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市100084；2.电力系统及大型发电设备安全控制和仿真国家重点实验室，清华大学，北京市100084；3.清华大学 ...
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基于高斯过程回归的短期风速预测. 【摘要】： 准确预测风速能有效减轻风电场对整个电网的不利影响,提高风电场在电力市场中的竞争能力。. 为了提高风速预测的精度,提出一种基于高斯过程 (Gaussian processes,GP)的风速预测模型。. 首先运用自相关法和假近邻法 ...
为了提高风速的预测性能，提出了基于多通道长短期记忆网络和卷积网络相结合的风速预测方法。预测模型由多个长短期记忆子网络及卷积网络组成。各子网络选择不同长度的历史数据作为输入，分别实现未来风速值的计算，避免了单一网络输入数据长度参数难于确定的问题。
可再生能源杂志2020年第11期基于改进深度信念网络的风电场短期风速预测. 本论文发表于可再生能源杂志，属于科技相关论文范文材料。. 仅供大家论文写作参考。. .11.0110引言线性信息处理方法来进行识别特征、分类数据风能是一种可再生能源。. 近年来随着风力 ...
小弟有篇关于风电功率预测的文章，之前投了《RenewableEnergy》，结果两个月后被拒了。第二个审稿专家给了30条comments,30条。然后，我认真的对照每一条改正了。貌似很不一样了，自己又想换个期刊投下。不久前投了《AppliedEnergy》，貌似很快退回来 ...
为了提高风电场短期风速预测的精度，提出了一种基于自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-排列熵(PE)和量子遗传算法(QGA)优化BP神经网络的短期风速预测模型。首先采用CEEMDAN对原始风速时间序列进行分解，降低不同特征尺度序列间的相互 ...
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