基于D-S证据理论的短期风速预测模型
Short-term wind speed forecasting model based on D-S evidence theory作者机构：河海大学可再生能源发电技术教育部工程研究中心江苏南京210098 国电南瑞科技股份有限公司江苏南京210061 安徽省电力公司池州供电公司安徽池州247000
出 版 物：《电力自动化设备》 (Electric Power Automation Equipment)
年 卷 期：2013年第33卷第8期
页 面：131-136页
核心收录：
学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 0802[工学-机械工程] 0811[工学-控制科学与工程]
基 金：国家自然科学基金资助项目(50877024 51107032 61104045)~~
主 题：风电 时间序列 BP神经网络 支持向量机 D-S证据理论 预测 模型
摘 要：提出一种基于D-S证据理论的短期风速组合预测模型。分别采用时间序列、BP神经网络和支持向量机预测模型对风速进行预测,通过对预测误差的分析,借助D-S证据理论对3种模型进行融合。选取待测日前几日的风速数据作为融合样本,计算出相应的基本信任分配函数,同时将函数进行融合,并将融合结果作为风速预测模型的权重,得到待预测日的风速预测结果。仿真结果表明,所提组合预测模型的预测误差更小,效果更好。
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