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基于熵权组合模型的风电功率预测
  • ISSN号:1671-1815
  • 期刊名称:《科学技术与工程》
  • 时间:0
  • 分类:TK81[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
  • 作者机构:[1]南京师范大学泰州学院,泰州225300
  • 相关基金:江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目(2012016)、泰州市科技发展计划项目(2012046)、南京师范大学泰州学院精品课程资助
中文摘要:

利用灰色预测法、人工神经网络法、ARMA时间序列法3种不同的预测模型对某风电场的风电功率进行了预测研究。计算结果表明,利用单一预测模型进行预测的精度有待提高。提出建立组合预测模型对风电功率进行预测,为了充分利用单一预测方法的优势,引入熵值理论。利用熵值法确定组合预测模型中的权重,进而建立熵权组合预测模型。模拟结果表明,熵权组合预测模型可以有效地提高风电功率的预测精度。

英文摘要:

Three different prediction models are investigated for wind power prediction of a wind farm. The re- sults show that using a single forecasting model to predict the accuracy to be improved, the establishment of combi- nation forecasting model for wind power prediction is proposed, in order to take full advantage of a single forecasting method, the entropy theory is introduced. The weights are determined by the method of entropy and then the entro- py method and combined prediction are given, the results show that the entropy combination forecasting model can effectively improve the prediction accuracy of wind power.

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期刊信息
  • 《科学技术与工程》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国技术经济学会
  • 主编:明廷华
  • 地址:北京市学院南路86号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:ste@periodicals.net.cn
  • 电话:010-62118920
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-1815
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4688/T
  • 邮发代号:2-734
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:29478