时间序列与神经网络法相结合的短期风速预测

被引：93

作者：

蔡凯 ^{[1
]}

谭伦农 ^{[1
]}

李春林 ^{[2
]}

陶雪峰 ^{[1
]}

机构：

[1] 江苏大学电气信息工程学院

[2] 南瑞集团电气控制分公司

来源：

电网技术 | 2008年 / 08期

关键词：

短期风速预测; 风力发电; 时间序列; 人工神经网络;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2008.08.018

中图分类号：

TM614 [风能发电]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

0807 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

利用时间序列-神经网络法研究了短期风速预测。该方法用时间序列模型来选择神经网络的输入变量,选用多层反向传播(back propagation,BP)神经网络和广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)分别对采样时间间隔为10min、20min和30min的风速序列进行预测。结果表明,时间序列结合GRNN的方法精度更高,具有一定的实用价值。

引用

页码：82 / 85+90 +90

页数：5

共 10 条

[1] Time series models to simulate and forecast hourly averaged wind speed in Quetta, Pakistan [J].