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摘要:
由于风能的间歇性,电网调度与运行一定程度上将依赖于对风电场短期输出功率的准确预测。利用某风电场输出功率14 d的历史数据建立3种单项预测模型,对未来36 h的短期功率进行预测。基于3种单项预测方法的结果,提出了3种组合预测模型:熵值法组合预测模型、以预测误差平方和最小的线性组合预测模型、基于诱导有序集结算子(IOWA算子)的组合预测模型。通过实例分析,3种组合预测模型有效结合了各单项预测模型的信息,均能取得较理想的效果。其中,基于IO-WA算子的组合预测模型为所有6种预测方法中的最优。
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文献信息
篇名 风电场短期功率组合预测模型研究
来源期刊 华东交通大学学报 学科 工学
关键词 风电场 自回归-滑动平均模型 人工神经网络 组合预测 诱导有序信息集结算子
年,卷(期) 2013,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 81-86
页数 6页 分类号 TM614
字数 4592字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐晓玲 华东交通大学电气与电子工程学院 17 40 4.0 5.0
2 郑潇 1 5 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
风电场
自回归-滑动平均模型
人工神经网络
组合预测
诱导有序信息集结算子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华东交通大学学报
双月刊
1005-0523
36-1035/U
大16开
中国南昌
1984
chi
出版文献量(篇)
3963
总下载数(次)
12
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24304
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