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Research on Short-Term Wind Farm Output Power Prediction Model Based on Meteorological Data Collected by WSN

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Hybrid Information Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.6 No.5 (2013.09)바로가기
  • 페이지
    pp.219-226
  • 저자
    Li Ma, Bo Li, Du Jie, Jian Shen, Jin Wang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A208295

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원문정보

초록

영어
The prediction of wind farm output power is considered as an effective way to increase the wind power capacity and improve the safety and economy of power system. It is one of the hot research topics on wind power. The wind farm output power is related to many factors such as wind speed, temperature, etc., which is difficult to be described by some mathematical expression. In this paper, Back Propagation (BP) neural network algorithm and genetic algorithm (GA) are combined to establish the prediction model of the short-term wind farm output power based on meteorological data collected by Wireless Sensor Network (WSN). The Meteorological data is used to determine the input variables of the BP neural network. Meanwhile, the GA is used to adjust the value of BP's connection weight and threshold dynamically. Then the trained BP neural network is used to predict the wind power. The experiment results show that our method has better prediction capability compared with that using BP neural network alone or using wind power formulas.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Meteorological Data Collected by WSN
 3. Data and Methods
  3.1 Data and the Number of Neural Network Input Variables Determination
  3.2 The Connection Weights and Thresholds of BP Neural Network Adjusted by GA
 4 Experiment Analysis
 5. Conclusions
 References

키워드

Wind Farm Power Prediction Artificial Neural Network GA WSN

저자

  • Li Ma [ Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring, Nanjing University of Information Science & Technology, School of Computer & Software, Nanjing University of Information Science & Technology, Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, Nanjing University of Information Science & Technology ]
  • Bo Li [ Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring, Nanjing University of Information Science & Technology, School of Computer & Software, Nanjing University of Information Science & Technology ]
  • Du Jie [ Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring, Nanjing University of Information Science & Technology, School of Computer & Software, Nanjing University of Information Science & Technology ]
  • Jian Shen [ Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring, Nanjing University of Information Science & Technology, School of Computer & Software, Nanjing University of Information Science & Technology ]
  • Jin Wang [ Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring, Nanjing University of Information Science & Technology, School of Computer & Software, Nanjing University of Information Science & Technology ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Hybrid Information Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9968
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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