李辉
- 作品数：4 被引量：48H指数：3
- 供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金甘肃省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于EMD与LS-SVM的风电场短期风速预测被引量：11
- 2010年
- 为了提高风电场风速短期预测的精度,提出了将经验模式分解与数据挖掘方法相结合对风速时间序列进行建模预测。对风速时间序列进行经验模式分解,使之分解为若干不同频带的本征模式分量。对不同频带的平稳分量建立相应的最小二乘支持向量机预测模型,将各模型的预测值等权求和得到最终预测值。仿真实验结果表明,风电场短期风速预测的MAPE为1.507%,提高了此类预测的精度,表明了该方法的有效性。
- 王晓兰李辉
- 关键词：经验模式分解最小二乘支持向量机
- 风电场输出功率年度预测中有效风速预测研究被引量：33
- 2010年
- 风电场风电功率预测在风能利用中具有重要意义。利用历史年份的小时平均风速数据对下一年年度风速进行预测。对历史年份的小时平均风速数据以季度为单位进行小波分解,采用递推最小二乘法建立各分量的二元线性回归预测模型,将各分量预测模型等权求和集成为次年度对应季度的预测模型。对实测数据的仿真计算表明,提前一年的风速季度预测的平均绝对百分误差(mean absolute percentage,MAPE)为12.25%,提高了此类预测的精度。考虑具体风力发电机组的功率特性、机组效率和设备运行情况,可得次年度风电场输出功率值。
- 王晓兰李辉
- 关键词：风速风电功率小波分解递推最小二乘法
- 基于EMD分解的风电场风速和输出功率年度预测被引量：8
- 2011年
- 应用历史年份的小时平均风速数据,预测下一年度逐月的风速和风电功率。对历史年份的逐月风速数据进行经验模式分解,采用递推最小二乘法建立各分量的二元线性回归预测模型,将各分量预测模型等权求和得到次年度对应月份的预测模型。对实测数据的仿真计算表明,提前一年的风速月度预测的平均MAPE为16.25%,提高了此类预测的精度。考虑具体风力发电机组的功率特性、机组效率和设备运行情况,可得出次年风电场的输出功率值。
- 王晓兰李辉
- 关键词：风速预测风电功率预测经验模式分解递推最小二乘法
- 基于经验模式分解的风电场风速趋势预测研究
- 2010年
- 风速预测对风电场和电力系统的运行具有重要意义。对风速进行准确的预测可以有效减轻或避免风电场对电力系统的不利影响,同时提高风电场在电力市场中的竞争力。由于风速时间序列的非线性和非平稳性,传统的预测方法难以对其准确预测。该文提出将经验模式分解与最小二乘法相结合对风速时间序列进行建模预测。对风速时间序列进行经验模式分解可以得到若干不同频率的平稳分量和趋势项;以趋势项为自变量,建立二元线性回归分析的预测模型,依据最小二乘法原理来获取预测模型的两个系数;再利用预测模型对未来风速变化趋势进行预测。仿真结果验证了此方法的有效性。
- 王晓兰李辉
- 关键词：风力发电风速预测时间序列经验模式分解最小二乘法
