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基于统计聚类与时序分析的风电场短期风速预测模型

作者:陈勤勤 陈国初风速预测时间序列分析统计聚类分析相似性原则预测精度

摘要:在时间序列预测法的基础上,运用统计聚类分析的方法对历史风速数据进行预处理,综合考虑了气象因素对风速的影响。根据预测日的平均风速、最大和最小风速、风向及温度等特征参数,按照相似性最大的原则,选择合适的风速数据作为预测建模用的训练样本。与未经预处理的数据所建立的模型相比,预测精度得到了显著提高,并验证了采用统计聚类分析来预处理数据的正确性,为更精确地预测风电功率提供了条件。

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上海电机学院学报

《上海电机学院学报》(CN:31-1996/Z)是一本有较高学术价值的双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《上海电机学院学报》是以各类工程与应用技术为主的综合性科技学术期刊,主要刊登电气、机械、动力、材料、电子、计算机、信息工程、自动化控制、管理科学、数学、物理、工程力学等方面研究成果的论文。

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