基于熵权时序模型的超短期风电功率预测

靳冰洁; 张步涵; 邓韦斯; 吴俊利; 张凯敏; 邵剑

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基于熵权时序模型的超短期风电功率预测

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针对风电具有较强的随机性和波动性,传统的单一预测方法难以准确描述其规律且预测精度较低的问题,提出风速熵和功率熵的概念,在时间序列法的基础上分别采用基于风速和基于功率的预测方法,并根据风速熵和功率熵的计算结果动态设置预测点的权值,建立风电功率的熵权时序模型。算例分析结果表明,所提方法能有效提取风速及功率历史数据中的有用信息,提高超短期风电功率预测精度,预测结果的准确率和合格率均优于神经网络法、时间序列法和基于风速法。

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来源
《水电能源科学》 |2014年第8期|189-192|共4页
作者
靳冰洁; 张步涵; 邓韦斯; 吴俊利; 张凯敏; 邵剑;
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作者单位

华中科技大学强电磁工程与新技术国家重点实验室;

湖北武汉430074;

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正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
熵权时序模型; 功率预测; 时间序列; 风速熵; 功率熵;

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