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基于小波包分析的风速预测研究
  • ISSN号:1001-9529
  • 期刊名称:《华东电力》
  • 时间:0
  • 分类:TM614[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金项目(51036002)
中文摘要:

风速预测可以有效提升风电场输入电网的能量。采用小波包分析方法对原始风速数据作分解,用Shannon熵选取最佳小波树,对不同的分解部分用神经网络作预测,将各部分预测结果叠加得到风速预测值。实例表明本方法的有效性。

英文摘要:

Wind speed prediction can effectively enhance the power of wind energy input. Original wind speed data was decomposed into different frequency by means of wavelet packet analysis. Shannon entropy was used to select the best wavelet tree, and different decomposed parts were predicted by BPNN (back-propagation neural network ), whose prediction results were added together as the final wind prediction data. The examples verify the effectiveness of the proposed method.

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期刊信息
  • 《华东电力》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:华东电力试验研究院
  • 主编:俞燮根
  • 地址:上海邯郸路171号
  • 邮编:200437
  • 邮箱:
  • 电话:021-25650171 25650198
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9529
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1479/TM
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊,全国优秀科技期刊三等奖,上海市优秀科技期刊一等奖,电力工业部优秀科技期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18067