基于局部加权线性回归模型的风速短期预测研究

• 作者: 张明瀚 王奎 王毅
• 来源期刊: 能源研究与管理
• 关键词: 风速预测 线性回归 局部加权
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 42-44
• 页数: 3页
• 分类号: TM81
• 语种: 中文
• DOI: 10.16056/j.1005-7676.2018.04.011

摘要

为提高风速预测的准确性,引入局部加权线性回归算法,建立风速局部加权线性回归预测模型.该模型首先通过核函数对每一历史风速设置权重,产生新的风速数据集.其次,对新的数据集进行最小二乘线性拟合回归,建立风速局部加权线性回归模型.最后,根据该模型对风速进行短期预测.以某风电场的实测数据进行仿真验证,并与传统的ARIMA模型和BP神经网络预测模型对比,实验结果表明本文所提方法的有效性,为风速预测提供一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明瀚		3	3	1.0	1.0
2	王奎		3	2	1.0	1.0
3	王毅		7	23	2.0	4.0