Short-Term Wind Power Interval Forecasting Based on an EEMD-RT-RVM Model
المؤلفون المشاركون
Fan, Lei
Guo, Mian
Zhang, Li
Wei, Zhinong
Zang, Haixiang
Sun, Guoqiang
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-11-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate short-term wind power forecasting is important for improving the security and economic success of power grids.
Existing wind power forecasting methods are mostly types of deterministic point forecasting.
Deterministic point forecasting is vulnerable to forecasting errors and cannot effectively deal with the random nature of wind power.
In order to solve the above problems, we propose a short-term wind power interval forecasting model based on ensemble empirical mode decomposition (EEMD), runs test (RT), and relevance vector machine (RVM).
First, in order to reduce the complexity of data, the original wind power sequence is decomposed into a plurality of intrinsic mode function (IMF) components and residual (RES) component by using EEMD.
Next, we use the RT method to reconstruct the components and obtain three new components characterized by the fine-to-coarse order.
Finally, we obtain the overall forecasting results (with preestablished confidence levels) by superimposing the forecasting results of each new component.
Our results show that, compared with existing methods, our proposed short-term interval forecasting method has less forecasting errors, narrower interval widths, and larger interval coverage percentages.
Ultimately, our forecasting model is more suitable for engineering applications and other forecasting methods for new energy.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zang, Haixiang& Fan, Lei& Guo, Mian& Wei, Zhinong& Sun, Guoqiang& Zhang, Li. 2016. Short-Term Wind Power Interval Forecasting Based on an EEMD-RT-RVM Model. Advances in Meteorology،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1095690
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zang, Haixiang…[et al.]. Short-Term Wind Power Interval Forecasting Based on an EEMD-RT-RVM Model. Advances in Meteorology No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1095690
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zang, Haixiang& Fan, Lei& Guo, Mian& Wei, Zhinong& Sun, Guoqiang& Zhang, Li. Short-Term Wind Power Interval Forecasting Based on an EEMD-RT-RVM Model. Advances in Meteorology. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1095690
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1095690
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