计及历史气象数据的短期风速预测

• 作者: 史宇伟 潘学萍
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: 风电 风速 预测 气象数据 混合特征选择 异方差高斯过程 模型
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 清洁能源
• 页码范围: 75-80
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 字数: 5254字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6047.2014.10.012

摘要

提出一种计及历史气象数据的短期风速预测方法.首先将历史风速数据和历史气象数据作为风速预测的原始输入,采用混合特征选择(HFS)方法对输入向量进行删选,选取与预测风速强相关的变量,生成预测模型的输入特征集;然后运用异方差高斯过程回归(HGP)模型进行建模,该模型能体现风速的随机性.根据某实测风速数据进行提前1h风速预测,结果表明所提方法能提高风速预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘学萍	河海大学能源与电气学院	52	652	14.0	24.0
2	史宇伟	河海大学能源与电气学院	2	43	2.0	2.0