采用最优子集回归模型的风电场风速预测方法

• 作者: 于茂荣 唐诗 姜李 杨仁刚 窦震海 邹黎
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 短期风速预测 最优子集 双评分准则
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 页码范围: 1161-1167
• 分类号: TK81
• 语种: 中文

摘要

风速的快速准确预报是电力系统短期调度计划的基础,为了进一步提高风速预测的精度和运算速度,针对短期风速样本数据兼具波动性和趋势性的特点,采用均生函数最优子集回归(MGF-OSR)方法建立预测模型.该模型引入了一阶、二阶差分序列拟合序列的高频部分,建立累加生成序列来拟合序列的趋势性,利用均值生成函数(MGF),对上述所有序列创建预测因子矩阵,根据双评分准则(CSC)进行粗选,剔除评分较低的因子,对其他预报因子进行寻优组合得到最优子集,并以此建立预测模型.实例分析表明,该模型预测的平均相对误差大大低于其他预测方法,预测精度优势明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨仁刚	中国农业大学信息与电气工程学院	102	3302	31.0	55.0
2	邹黎	山东理工大学电气与电子工程学院	29	73	5.0	7.0
3	窦震海	中国农业大学信息与电气工程学院	19	130	6.0	11.0
5	唐诗	山东理工大学电气与电子工程学院	12	73	5.0	8.0
6	于茂荣	山东理工大学商学院	8	9	2.0	2.0
9	姜李	山东理工大学电气与电子工程学院	3	3	1.0	1.0