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数学建模方法在风电功率预测中的应用
  • ISSN号:0254-0096
  • 期刊名称:《太阳能学报》
  • 时间:0
  • 分类:TK8[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
  • 作者机构:[1]河海大学理学院,南京210098, [2]河海大学企业管理学院,常州213022
  • 相关基金:国家自然科学基金(11101120)
中文摘要:

分别利用数学建模方法中的BP神经网络、灰色预测GM(1,1)、简单移动平均法和白回归滑动平均(ARMA)方法进行风功率预测。首先简单介绍各方法的原理,其次对实侧数据进行测试,最后对各方法的优缺点进行分析,从而为风电并网以及电网的合理调度提供科学依据。

英文摘要:

With respect to wind power forecast, we used prediction methods in mathematical modeling to predict the output respectively, including BP neural network, grey model GM (1, 1), simple moving average method and ARMA (Auto-Regressive and Moving Average Model) method. Firstly, the principle of each method was introduced concisely and then the results were examined by real-measured data. Finally, we analyzed the advantages and disadvantages of each method, thus provided scientific basis for wind power grid-connection and reasonable scheduling.

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期刊信息
  • 《太阳能学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国可再生能源学会
  • 主编:
  • 地址:北京市海淀区花园路3号
  • 邮编:100083
  • 邮箱:
  • 电话:010-62001037
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0096
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2082/TK
  • 邮发代号:2-165
  • 获奖情况:
  • 1992年北京新闻出版局评比全优期刊奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,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(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:20390