几种短期风速时间序列预测技术的比较

杨小强; 韩亚军; 刘静

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几种短期风速时间序列预测技术的比较

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对风速进行准确的预测可以减轻对电力系统的不利影响,提高风电场在电力市场中的竞争力.比较了几种不同的风速预测方法,它们都是采用时间序列分析短期风速数据.讨论传统的线性自回归滑动平均模型(ARMA),常用的前馈和循环神经网络,同时对自适应神经模糊推理系统(ANFIS)以及神经逻辑网络进行比较.通过建模对几种方法的预测性能进行估计,最终得出基于人工智能的模型比线性模型效果更好,能够准确快速地预测结果.

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来源
《常州大学学报（自然科学版）》 |2016年第1期|88-92|共5页
作者
杨小强; 韩亚军; 刘静;
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作者单位

重庆科创职业学院机电工程学院,重庆402160;

重庆科创职业学院机电工程学院,重庆402160;

重庆科创职业学院机电工程学院,重庆402160;

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正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
风速; 时间序列; 神经网络;

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