本文選題：風電 + 風速�。� 參考：《電力自動化設備》2014年10期

【摘要】：提出一種計及歷史氣象數據的短期風速預測方法。首先將歷史風速數據和歷史氣象數據作為風速預測的原始輸入,采用混合特征選擇(HFS)方法對輸入向量進行刪選,選取與預測風速強相關的變量,生成預測模型的輸入特征集;然后運用異方差高斯過程回歸(HGP)模型進行建模,該模型能體現風速的隨機性。根據某實測風速數據進行提前1 h風速預測,結果表明所提方法能提高風速預測精度。
[Abstract]:A short-term wind speed forecasting method considering historical meteorological data is proposed. Firstly, the historical wind speed data and historical meteorological data are taken as the original input of wind speed prediction, and the input vector is deleted by the mixed feature selection (HFS) method, and the input feature set of the prediction model is generated by selecting the variables which are strongly related to the predicted wind speed. Then the heteroscedasticity Gao Si process regression model is used to model the wind speed randomness. According to the measured wind speed data, the wind speed prediction is carried out 1 hour in advance. The results show that the proposed method can improve the accuracy of wind speed prediction.
【作者單位】： 河海大學能源與電氣學院;
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2001373