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基于支持向量机的风速与风功率预测方法研究
  • ISSN号:1001-9529
  • 期刊名称:华东电力
  • 时间:0
  • 页码:1600-1603
  • 语言:中文
  • 分类:TK83[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
  • 作者机构:[1]新疆大学电气工程学院,乌鲁木齐830008, [2]新疆大学科研处,乌鲁木齐830008
  • 相关基金:国家基金自然科学项目(50867004,50767003);新疆维吾尔自治区重大攻关计划项目(200732141-3)
  • 相关项目:风力发电机系统智能故障诊断技术研究
中文摘要:

风力发电具有波动性、间歇性和随机性的特点,大容量的风力发电接入电网,对电力系统的安全、稳定运行带来严峻挑战。对风速风功率进行预测,对风电场的出力进行短期预报,是解决这一问题的有效途径。对风速风功率预测方法进行了研究,从物理和统计方法对SVM(支持向量机)预测方法作了分析,支持向量机在风速风功率预测中有非常大的应用空间,并进行了预测实验。

英文摘要:

Due to the features of being fluctuant, intermittent, and stochastic of wind power, interconnection of large capacity wind farms with the power grid will bring about impact on the safety and stability of power systems. To predict the wind speed and wind power as well as the short-term wind farm output is an effective way to solve the problem. The Support Vector Machine (SVM) based methods for predicting the wind speed and wind power were studied and analyzed, and a prediction test was conducted.

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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