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基于噪声场合下ARMA模型的风力发电量预测 被引量:19

Prediction of wind power generation based on ARMA with additive noise model
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摘要 针对普通的ARMA模型的预测质量由于各种原因会大大降低的情况,依据富锦风电场风力发电量的时间序列,基于HOYW定阶方法建立了噪声场合下的ARMA模型。通过对模型残差白噪声性能的分析,验证了模型的适用性。应用此模型进行了预测分析,得到的归一化平均绝对误差(NMAE)为0.0658。通过与普通的ARMA模型预测精度方面的对比,进一步验证了噪声场合下基于ARMA模型风力发电量预测的优越性。 Because of a mass of factors,forecast quality of ordinary ARMA model will be greatly reduced.Aiming at the condition,the time series of wind power generation from the Fujin Wind Farm located in China and HOYW-based order dertermining method are used to build ARMA with additive noise model.Model applicability is verified by the analysis of the residual error.Applying this new model to predict,the Normalized Mean Absolute Error(NMAE) is 0.065 8.Then,the superiority of the new ARMA model is verified during the comparison with the ordinary ARMA model in accuracy of wind power generation prediction.
出处 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2010年第20期164-167,共4页 Power System Protection and Control
基金 辽宁省教育厅资助项目(2008z165) 沈阳工程学院2009年科技项目(LGYB-Y0918)~~
关键词 风力发电量预测 ARMA模型 噪声 HOYW法 模型适用性 归一化平均绝对误差 wind power generation prediction ARMA model noise HOYW method model applicability normalized mean absolute error(NMAE)
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