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组合预测模型在短期风电功率预测中的应用研究

RESEARCH ON THE APPLICATION OF COMBINATION PREDICTION MODEL TO SHORTTERM WIND POWER PREDICTION
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摘要 为增强风功率预测的准确性,采用基于时间序列模型和支持向量机模型,并且利用最小方差法获得权重系数,构建组合预测模型对风功率进行预测。仿真结果表明,该组合模型较单项预测模型具有更高的预测精度。 In order to improve the prediction accuracy of wind power, in this paper, combination prediction model is applied based on the ARIMA and SVW model. The minimum variance method is adopted to achieve the weight coefficient, and the combination prediction is built for wind power prediction. Finally, the results show that: compared with the predicting outcomes of each single model, the combination model has higher accuracy.
出处 《巢湖学院学报》 2015年第6期67-71,共5页 Journal of Chaohu University
基金 巢湖学院自然科学基金项目(项目编号:XLY-201302) 安徽省教育厅自然科学研究重点项目(项目编号:KJ2014A173)
关键词 风电功率预测 组合预测 最小方差法 支持向量机 wind power prediction combination prediction model minimum variance method SVM.
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