时间序列预测法

风速预测是风电场规划设计中的重要工作。在预测过程中必须建立合适的模型。风速序列本身已经具有时序性和自相关性，因此可用时间序列法建立预测模型。目前该模型已经被广泛应用。但时间序模型存在预测延时和预测精度不高的问题。为解决该问题，本文首先使用时间序列分析和卡尔曼滤波相结合的混合算法。这在一定程度上取得了良好的效果。但还不足很理想，为取得进一步的成效，许多学者仍在进行不懈的探讨和研究。本文通过分析插值滤波算法()的结构，提出了一种时间序列分析和插值滤波相结合的新型算法。通过对稷山实...

基于相空间重构的神经网络短期风速预测基于相空间重构的神经网络短期风速预测第11卷第1期2012年2月江南大学自然科学版JournalofJiangnanUniversityNaturalScienceEditionVo111N01Feb20l2基于相空问重构的神经网络短期风速预测廖志强李太福余德均程杨4姚立忠1西安石油大学电子工程路基工程安全技术交底工程项目施工成本控制工程量增项单年度零星工程技术标正投影法基本原理学院陕西西安7100652重庆科技学院电气与信息学院重庆401...

1风电场风速预测的 RBF 神经网络模型 谭志忠， 刘德有， 王丰 （河海大学 水利水电工程学院） 摘 要： 本文介绍国内外关于风电场风速预测的主要方法， 建立了基于 RBF 神经网络的风电场风速预测模型及其求解方法， 将其用于实例风速的提前 1h 预测， 结果精度满足工程实际要求， 并明显优于 BP 神经网络预测方法。 同时， 提出了风速时间序列重构方法， 并以此进行了实例风速的提前 24h 预测， 结果精度达到与提前 1h预测精度相近， 即该重构方法是风电场风速中长期预...