Probabilistic Short-Term Wind Power Forecasting Using Sparse Bayesian Learning and NWP
المؤلفون المشاركون
Chen, Niya
Qian, Zheng
Pan, Kaikai
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-07-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Probabilistic short-term wind power forecasting is greatly significant for the operation of wind power scheduling and the reliability of power system.
In this paper, an approach based on Sparse Bayesian Learning (SBL) and Numerical Weather Prediction (NWP) for probabilistic wind power forecasting in the horizon of 1–24 hours was investigated.
In the modeling process, first, the wind speed data from NWP results was corrected, and then the SBL was used to build a relationship between the combined data and the power generation to produce probabilistic power forecasts.
Furthermore, in each model, the application of SBL was improved by using modified-Gaussian kernel function and parameters optimization through Particle Swarm Optimization (PSO).
To validate the proposed approach, two real-world datasets were used for construction and testing.
For deterministic evaluation, the simulation results showed that the proposed model achieves a greater improvement in forecasting accuracy compared with other wind power forecast models.
For probabilistic evaluation, the results of indicators also demonstrate that the proposed model has an outstanding performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pan, Kaikai& Qian, Zheng& Chen, Niya. 2015. Probabilistic Short-Term Wind Power Forecasting Using Sparse Bayesian Learning and NWP. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074692
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pan, Kaikai…[et al.]. Probabilistic Short-Term Wind Power Forecasting Using Sparse Bayesian Learning and NWP. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074692
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pan, Kaikai& Qian, Zheng& Chen, Niya. Probabilistic Short-Term Wind Power Forecasting Using Sparse Bayesian Learning and NWP. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1074692
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1074692
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