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短期风速预测的研究电力系统及其自动化专业论文.docx,摘要风能是一种不稳定的能源，即风速具有随机性和不可控性，而风电机组的运行特征随风速的随机波动而变化，所以准确的去预测风电场的风速就显得尤为重要，可以减小风电并网对电网造成的影响和提高对风电机组的控制，可以提高电网的...
ComputerEngineeringApplications计算机工程与应用基于时间序列的ARMA风速预测模型的建立与分析HULinjing，FUYanjie，GUOSasa内蒙古工业大学电力学院，内蒙古呼和浩特010080ElectricPowerCollegeInnerMongoliaUniversityTechnologyHohhotInnerMongolia010080，ChinaE—mail：hulinjingrjx＠163．comHULinjing，FUYanjie，GUOSasa．Construction...
关于利用空间相关性预测风速的评述.PDF,第卷第期年月日,41102017525Vol．41No．10Ma252017y:/DOI10．7500AEPS20170109002关于利用空间相关性预测风速的评述,,,123456766,,,,,薛禹胜陈宁王树民文福拴林振智汪震((),;1．南瑞集团公司国网电力科学研究院江苏省南京市211106,;,;2...
1特征工程是什么：有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是近这个上限而已。通过对数据科学家工作的调查发现：清洗和组织数据工作占所有工作的60%那特征工程到底是什…
一.总体思路有人用方法1解决问题A，有人用方法2解决问题B，那么试一试能不能用方法2的思路或者在2的基础上，改进方法1从而更好地解决问题A，这就是能够出论文的点。整体的思路：数据获取特征工程模型的选择和调优模型的验证和误差分析备注：另外有几点可以考虑1.对于训练集数据处理...
最近工作涉及风速预测和风电功率预测，看了一些论文，稍作总结。风电场以10min为间隔采集的风力数据（不同高度的风速，风向），为了提高风电并网效率，需要提前预测风速和风电功率。这显然是一个时间序列预测问题，但直接用ARIMA模型时效果不佳。
风速预测模型一般有2种分类依据：预测时间范围和预测方法[2]。根据时间范围，风速预测可分为极短期、短期、中期和长期4类[3]。极短期风速预测是预测未来几秒钟到半小时之间的风速，短期是未来半小时到6小时，中期是未来6小时到一天（24小时），长期则是未来24小时以上[2]。
2）通过学习风速和风向的时空相关性，首先提取空间特征，然后将蕴含空间特征的数据输入到多个SRU中提取时间特征，从而CNN和SRU的集成预测模型可以提取到十分丰富和有效的预测信息。引用…
摘要：采用确定性预测模型对风速和风电功率进行预测,无法传递结果的概率可信程度,不适应风险分析与调控应用的需要.为此,建立了以当前时段实测风速和下一时段预报风速为联合条件的离散预报误差概率统计(forecasterrorprobabilitydistribution,FEPD)模型,并以该模型对未来时段的预报误差概率分布进行...
考虑不同风能特征的风电中长期电量预测方法--中国期刊网.马俊鹏刘菲燕.宁夏回族自治区电力设计院有限公司宁夏银川750016.摘要：随着风能市场迅速发展，风电占比不断提高，以及要求风电多发满发、减少弃风等原则的，若风电月度电能交易计划制定...
短期风速预测的研究电力系统及其自动化专业论文.docx,摘要风能是一种不稳定的能源，即风速具有随机性和不可控性，而风电机组的运行特征随风速的随机波动而变化，所以准确的去预测风电场的风速就显得尤为重要，可以减小风电并网对电网造成的影响和提高对风电机组的控制，可以提高电网的...
ComputerEngineeringApplications计算机工程与应用基于时间序列的ARMA风速预测模型的建立与分析HULinjing，FUYanjie，GUOSasa内蒙古工业大学电力学院，内蒙古呼和浩特010080ElectricPowerCollegeInnerMongoliaUniversityTechnologyHohhotInnerMongolia010080，ChinaE—mail：hulinjingrjx＠163．comHULinjing，FUYanjie，GUOSasa．Construction...
关于利用空间相关性预测风速的评述.PDF,第卷第期年月日,41102017525Vol．41No．10Ma252017y:/DOI10．7500AEPS20170109002关于利用空间相关性预测风速的评述,,,123456766,,,,,薛禹胜陈宁王树民文福拴林振智汪震((),;1．南瑞集团公司国网电力科学研究院江苏省南京市211106,;,;2...
1特征工程是什么：有这么一句话在业界广泛流传：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是近这个上限而已。通过对数据科学家工作的调查发现：清洗和组织数据工作占所有工作的60%那特征工程到底是什…
一.总体思路有人用方法1解决问题A，有人用方法2解决问题B，那么试一试能不能用方法2的思路或者在2的基础上，改进方法1从而更好地解决问题A，这就是能够出论文的点。整体的思路：数据获取特征工程模型的选择和调优模型的验证和误差分析备注：另外有几点可以考虑1.对于训练集数据处理...
最近工作涉及风速预测和风电功率预测，看了一些论文，稍作总结。风电场以10min为间隔采集的风力数据（不同高度的风速，风向），为了提高风电并网效率，需要提前预测风速和风电功率。这显然是一个时间序列预测问题，但直接用ARIMA模型时效果不佳。
风速预测模型一般有2种分类依据：预测时间范围和预测方法[2]。根据时间范围，风速预测可分为极短期、短期、中期和长期4类[3]。极短期风速预测是预测未来几秒钟到半小时之间的风速，短期是未来半小时到6小时，中期是未来6小时到一天（24小时），长期则是未来24小时以上[2]。
2）通过学习风速和风向的时空相关性，首先提取空间特征，然后将蕴含空间特征的数据输入到多个SRU中提取时间特征，从而CNN和SRU的集成预测模型可以提取到十分丰富和有效的预测信息。引用…
摘要：采用确定性预测模型对风速和风电功率进行预测,无法传递结果的概率可信程度,不适应风险分析与调控应用的需要.为此,建立了以当前时段实测风速和下一时段预报风速为联合条件的离散预报误差概率统计(forecasterrorprobabilitydistribution,FEPD)模型,并以该模型对未来时段的预报误差概率分布进行...
考虑不同风能特征的风电中长期电量预测方法--中国期刊网.马俊鹏刘菲燕.宁夏回族自治区电力设计院有限公司宁夏银川750016.摘要：随着风能市场迅速发展，风电占比不断提高，以及要求风电多发满发、减少弃风等原则的，若风电月度电能交易计划制定...
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