基于小波变换与 Elman 神经网络的短期风速组合预测

• 作者: 余泳昌 姚传安 姬少龙
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 风速预测 小波变换 Elman神经网络 组合预测
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 研究与试验
• 页码范围: 42-45,49
• 分类号: TK89|O241
• 语种: 中文

摘要

风速的准确预测对风电场发电系统的经济和安全运行有着重要的作用.为了克服风速随机性强的缺点,提高短期风速预测的精度,提出了一种将小波变换与Elman神经网络相结合的短期风速组合预测模型.该模型由小波预处理模块和神经网络预测模块组成.首先利用小波预处理模块将风速序列作多尺度分解,重构得到不同频段的子序列,然后利用Elman神经网络模块分别对其训练和预测.实际风速预测结果表明,与单一的Elman和ARMA法相比,该组合预测模型的预测精度有较大的改善,可以用于风电场短期风速的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余泳昌	河南农业大学机电工程学院	86	847	17.0	26.0
2	姚传安	河南农业大学机电工程学院	20	135	8.0	10.0
3	姬少龙	河南农业大学机电工程学院	24	87	5.0	9.0