文献类型：期刊文章

作　　者：杨正瓴[1] 刘阳[1] 张泽[2] 朱新山[1] 张军[2]

机构地区：[1]天津大学电气与自动化工程学院,天津市南开区300072 [2]天津市过程检测与控制重点实验室(天津大学),天津市南开区300072

出　　处：《电网技术》

年　　份：2017

卷　　号：41

期　　号：6

起止页码：1815-1822

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为提高超短期风速预测的可靠性和准确性,将被预测地点(本地)周边测风塔风速风向等当前和最近历史观测值作为基础数据,采用空间相关性来预测本地的未来风速。首先,依据风向和风速的延迟相关性,挑选出上游测风塔。之后,结合最优延迟时间,利用各上游和本地最近的风速观测值来训练预测模型。最后,将各上游风速的当前观测值输入模型,即可得到本地的风速预测值。以偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)为主要模型,并采用线性回归(linear regression,LR)、最小二乘支持向量回归等模型进行对照。以冬季风时期的荷兰Huibertgat和天津为被预测地点,进行了PLSR、LR预测误差与模型阶数、样本容量之间关系的数值实验。研究表明,在冬季风时期,当样本容量达到一定程度后,预测误差的变化对阶数、样本容量和模型的类型均不再敏感。这表明空间相关性是一种较为可靠的超短期风速预测方法。

关 键 词：超短期  风速 空间相关性  季风 偏最小二乘 样本容量  

分 类 号：TM715]