风能发电预测技术研究的现状与发展

• 作者: 赵波 郑增威 陈垣毅 霍梅梅
• 来源期刊: 能源工程
• 学科: 工学
• 关键词: 微电网 风速预测 卡尔曼滤波 数据挖掘 人工神经网络 模糊推理 生物进化算法
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 18-22,34
• 页数: 6页
• 分类号: TP301
• 字数: 5084字
• 语种: 中文

摘要

对过去10年来主要的风能发电预测技术进行了概述和追踪,重点阐述了基于统计学(如卡尔曼滤波、数据挖掘和小波变换等)和人工智能(如神经网络、模糊推理和生物智能算法等)技术的发电预测方案.最后指出了各种预测技术存在的不足及改进方向,以帮助相关领域的研究者提出更好的发电预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵波		38	2641	24.0	38.0
2	郑增威	浙江大学城市学院	26	877	10.0	26.0
3	霍梅梅	浙江大学城市学院	10	62	5.0	7.0
4	陈垣毅	浙江大学城市学院	3	24	2.0	3.0