王文霞
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：东北电力大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：吉林省社会科学基金吉林省科技发展计划基金吉林市科技发展计划项目更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于互信息属性分析与极端学习机的超短期风速预测被引量：2
- 2016年
- 超短期风速预测对保证风电并网运行可靠性和维持电力系统安全稳定具有重要的意义,针对风速预测中不同因素对风速影响程度不同的特点,本文提出一种基于互信息属性分析与极端学习机的超短期风速预测方法。首先,选取与风速相关的68种候选属性因素,分别计算其相对于风速序列的互信息值,根据互信息,衡量属性对风速的影响程度,并选择输入属性;然后,由互信息值计算属性权值;之后,采用加权处理后的属性值来训练极端学习机,构建风速预测模型;最后,采用新模型预测未来4h内风速。采用北纬39.91°、西经105.29°的美国风能技术中心的实测数据开展实验,实验结果表明,新方法具有良好的预测精度,能够满足实际风速预测需要。
- 黄南天袁翀王新库张建业王文婷王文霞
- 关键词：风速预测互信息极端学习机
- 采用正则化极限学习机的短期风速预测被引量：6
- 2016年
- 高效、准确的风速预测是风电场功率预测的基础,对风力发电控制和风电场并网运行等具有重要意义。针对风速时间序列具有强烈的非线性和波动性,且难以精准预测的特点,提出一种基于正则化极限学习机(regularized extreme learning machine,RELM)的风电场短期风速预测新方法。首先,采用自相关函数(ACF)对风速时间序列的相关性进行分析,得到预测模型输入属性集合;其次,确定预测网络的输入、输出等参数,并建立RELM模型;再次,利用训练集在训练过程中确定网络参数,构建RELM预测模型;最后,以RELM预测模型开展短期风速预测,得出预测结果。采用美国风能技术中心的实测风电场风速数据开展实验证明,相对于标准的ELM和BP神经网络,新方法具有更好的预测精度。
- 袁翀戚佳金王文霞黄南天
- 关键词：ACF风速正则化
- 基于加权正则极限学习机的短期风速预测
- 2017年
- 精确的风速预测是风电功率预测的基础,对保障风电场并网运行和维护电力系统的安全、稳定具有重要意义。针对风速时间序列强烈的波动性、随机性,难以预测的特点,建立了一种基于加权正则极限学习机(WRELM)的短期风速预测新方法。首先,采用与风速相关性大的历史风速、风向以及温度、气压、湿度等气象因素构成候选特征集;采用最大相关最小冗余(mRMR)准则选取与风速序列相关性最大的特征集作为预测输入,由此确定预测网络的训练集和测试集,建立WRELM;采用训练集数据训练网络参数,构建WRELM预测模型;最后,采用WRELM网络预测短期风速。通过风电场实测风速数据试验,验证了该方法的有效性,可用于短期风速预测实践。
- 袁翀戚佳金王文霞黄南天
- 关键词：极限学习机
