一种参数自调整风电功率预测模型

• 作者: 梁鹏 翟军昌 葛延峰 高立群
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 最小二乘法 滑动窗口 支持向量机 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 信 息 与 控 制
• 页码范围: 153-156
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3026.2016.02.001

摘要

为了提高风电功率预测精度，提出一种参数自调整风电功率预测模型。通过加权递推最小二乘(SWWRLS)方法建立预测模型，侧重当前数据对预测结果的影响，排除了历史数据对预测结果的干扰。模型通过加权递推的方法节省了存储空间，并且提高了模型对外界环境数据变化的自适应性。最后，分别采用支持向量机(SVM)方法、卡尔曼滤波(KF)方法和本文 SWWRLS 方法，以辽宁省某风电场的真实历史数据进行风电功率预测对比实验，实验结果表明，本文方法建立的模型具有较高的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高立群	东北大学信息科学与工程学院	201	2757	24.0	42.0
2	葛延峰		10	126	7.0	10.0
3	翟军昌	东北大学信息科学与工程学院	7	29	3.0	5.0
4	梁鹏		4	5	2.0	2.0