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采用k近邻进行空间相关性超短期风速预测

采用k近邻进行空间相关性超短期风速预测

Ultra-short term wind speed prediction based on spatial correlation by k-nearest neighbor

Ultra-short term wind speed prediction based on spatial correlation by k-nearest neighbor

doi:
10.16081/j.issn.1006-6047.2019.03.028
摘要:
提高超短期风速预测准确率和可靠性的途径之一,是从历史观测值中充分挖掘风速相关性的特征和规律.将本地最新的风速历史观测值结合按照最优延迟时间提前的上游风速观测值,形成空间相关性k近邻预测的参考矢量;以相关系数作为相关性的具体评价指标,从风速历史观测值中优选出该参考矢量的k个最相似的近邻;采用7种回归模型进行本地的未来风速预测.荷兰Huibertgat地区冬季风速预测的仿真结果表明:使用线性回归、偏最小二乘回归、最小二乘支持向量回归3个优化模型预测,优化的k近邻数量为100左右,优化的历史数据年数为10 a;空间相关性k近邻风速预测能够有效使用历史数据的相似性进行可靠的超短期风速预测.
作者 杨正瓴 [1] 赵强 [1] 吴炳卫 [1] 侯谨毅 [1] 陈曦 [1] 张军 [2]
Author: YANG Zhengling[1] ZHAO Qiang[1] WU Bingwei[1] HOU Jinyi[1] CHEN Xi[1] ZHANG Jun[2]
作者单位
  1. 天津大学电气自动化与信息工程学院,天津,300072
  2. 天津大学天津市过程检测与控制重点实验室,天津,300072
期 刊: 电力自动化设备 ISTIC EI SCI PKU CSSCI
Journal: Electric Power Automation Equipment
年,卷(期) 2019, 39(3)
分类号 TM715 TM614
关键词: 风速预测 知识脉络 超短期 知识脉络 空间相关性 知识脉络 k近邻 知识脉络 历史观测值 知识脉络
机标分类号
基金项目 国家自然科学基金资助项目
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