基于模糊理论和逆推算法改进均值生成函数的短期风速预测研究

• 作者: 刘伟 刘小煜 王为国 申晋 窦震海
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 短期风速预测 模糊理论 逆推算法 均值生成函数 最优子集回归
• 年，卷（期）: 2018,（13）
• 所属期刊栏目: 理论与实验研究
• 页码范围: 19-24
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 字数: 4880字
• 语种: 中文

摘要

准确预测风速对包含风电场的电力系统运行至关重要.为提高短期风速预测模型的精度、实用性,针对风速时间序列既有随机波动性又有趋势性的特点,文中提出了一种基于模糊理论和逆推算法改进均值生成函数的短期风速预测方法.首先利用模糊理论和逆推算法对均值生成函数进行了改进,推导出模糊均生函数,然后将其与最优子集回归模型相结合,建立短期风速预测模型.,实例分析表明,与传统均值生成函数模型及经典的ARMA预测模型相比,所建新模型集合了均值生成函数和模糊理论以及逆推算法的优点,有效提高了短期风速的预测精度,具有良好的工程应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	申晋	山东理工大学电气与电子工程学院	99	355	9.0	12.0
2	刘伟	山东理工大学电气与电子工程学院	80	231	7.0	9.0
3	窦震海	山东理工大学电气与电子工程学院	19	130	6.0	11.0
4	王为国	山东理工大学电气与电子工程学院	3	2	1.0	1.0
5	刘小煜	青岛理工大学琴岛学院	1	2	1.0	1.0