基于误差修正的极端学习机超短期风速预测

• 作者: 丁云飞 潘羿龙
• 来源期刊: 上海电机学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风速预测 预测误差补正 极端学习机 差分自回归滑动平均模型
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 342-347,372
• 页数: 7页
• 分类号: TM614|TP183
• 字数: 4230字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0020.2017.06.006

摘要

超短期风速预测对风电场功率预报系统的建立和运行至关重要.针对具有较大随机波动性的风速预测,研究了一种基于误差修正的极端学习机(ELM)超短期风速预测方法.利用ELM模型对风速进行初步预测,并利用由此得到的误差数据样本建立差分自回归滑动平均模型(ARI-MA),进行误差预测,最后使用预测误差对风速的初步预测值进行补正,从而求得最终预测值.仿真实验结果表明,该方法在风速超短期预测中的可行性及有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁云飞	上海电机学院电气学院	18	11	2.0	3.0
2	潘羿龙	上海电机学院电气学院	1	1	1.0	1.0