三种方法在风速预测中的应用研究

被引：35

作者：

韩爽

杨勇平

刘永前

机构：

[1] 华北电力大学能源与动力工程学院

来源：

华北电力大学学报(自然科学版) | 2008年 / 03期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

风速预测; 应用比较; 持续法; 差分自回归滑动平均模型; 神经网络; 相关性分析;

D O I：

暂无

中图分类号：

P457.5 [风预报];

学科分类号：

摘要：

对持续法、ARIMA和BP网络三种方法在提前1 h风速预测中的应用进行了研究和比较。为消除季节对预测结果的影响,针对一年12个月分别建立预测模型;认为风速具有不平稳性,应该对原始风速序列进行差分处理;通过对样本数据进行相关性分析来确定神经网络的输入神经元个数;结果表明:大多数情况下,ARIMA模型和BP网络模型的预测结果都好于持续法,并且BP一般都好于ARIMA;但也有持续法好于ARIMA和BP网络模型的情况。不能笼统地说某个方法优于另外一个方法,应该根据具体情况进行分析和判断,选择合适的模型种类,以取得最优预测效果。

引用

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