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基于熵权组合模型的风电功率预测 被引量:3

Wind Power Prediction Based on Entropy Method and Combined Prediction
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摘要 利用灰色预测法、人工神经网络法、ARMA时间序列法3种不同的预测模型对某风电场的风电功率进行了预测研究。计算结果表明,利用单一预测模型进行预测的精度有待提高。提出建立组合预测模型对风电功率进行预测,为了充分利用单一预测方法的优势,引入熵值理论。利用熵值法确定组合预测模型中的权重,进而建立熵权组合预测模型。模拟结果表明,熵权组合预测模型可以有效地提高风电功率的预测精度。 Three different prediction models are investigated for wind power prediction of a wind farm. The re- sults show that using a single forecasting model to predict the accuracy to be improved, the establishment of combi- nation forecasting model for wind power prediction is proposed, in order to take full advantage of a single forecasting method, the entropy theory is introduced. The weights are determined by the method of entropy and then the entro- py method and combined prediction are given, the results show that the entropy combination forecasting model can effectively improve the prediction accuracy of wind power.
作者 狄淼 王明刚
出处 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第29期7713-7718,共6页 Science Technology and Engineering
基金 江苏省高等学校大学生实践创新训练计划项目(2012016) 泰州市科技发展计划项目(2012046) 南京师范大学泰州学院精品课程资助
关键词 风电功率 灰色预测 人工神经网络 ARMA时间序列 组合预测 wind power grey predictor model artificial neural network ARMA model combinedprediction
  • 相关文献

参考文献5

二级参考文献34

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共引文献195

同被引文献25

引证文献3

二级引证文献12

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