Short-Term Wind Speed Forecasting Using Decomposition-Based Neural Networks Combining Abnormal Detection Method
المؤلفون المشاركون
Chen, Xuejun
Zhao, Jing
Hu, Wenchao
Yang, Yufeng
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-21، 21ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-06-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
21
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
As one of the most promising renewable resources in electricity generation, wind energy is acknowledged for its significant environmental contributions and economic competitiveness.
Because wind fluctuates with strong variation, it is quite difficult to describe the characteristics of wind or to estimate the power output that will be injected into the grid.
In particular, short-term wind speed forecasting, an essential support for the regulatory actions and short-term load dispatching planning during the operation of wind farms, is currently regarded as one of the most difficult problems to be solved.
This paper contributes to short-term wind speed forecasting by developing two three-stage hybrid approaches; both are combinations of the five-three-Hanning (53H) weighted average smoothing method, ensemble empirical mode decomposition (EEMD) algorithm, and nonlinear autoregressive (NAR) neural networks.
The chosen datasets are ten-minute wind speed observations, including twelve samples, and our simulation indicates that the proposed methods perform much better than the traditional ones when addressing short-term wind speed forecasting problems.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Xuejun& Zhao, Jing& Hu, Wenchao& Yang, Yufeng. 2014. Short-Term Wind Speed Forecasting Using Decomposition-Based Neural Networks Combining Abnormal Detection Method. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1015206
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Xuejun…[et al.]. Short-Term Wind Speed Forecasting Using Decomposition-Based Neural Networks Combining Abnormal Detection Method. Abstract and Applied Analysis No. 2014 (2014), pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1015206
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Xuejun& Zhao, Jing& Hu, Wenchao& Yang, Yufeng. Short-Term Wind Speed Forecasting Using Decomposition-Based Neural Networks Combining Abnormal Detection Method. Abstract and Applied Analysis. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-21.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1015206
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1015206
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر