An Output Power Prediction Method for Multiple Wind Farms under Energy Internet Environment
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJGDC) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Grid and Distributed Computing SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.11 (2016.11)바로가기
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- 페이지
- pp.273-284
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A291329
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- Traditional wind power prediction is only applicable to a single wind farm. Aim at this isolated prediction method. In this paper, combing with the information sharing and Interconnection mechanism of energy Internet, we propose an output power prediction method for multiple wind farms based on DBPSO-LSSVM model. Firstly, collect SCADA data of multiple wind farms in different areas. Secondly, delete outliers of different farms based on DBSCAN algorithm and select multiple wind fields training samples. And searching the optimal input parameters of LSSVM based on particle swarm algorithm to construct every wind farm model. Thirdly, predict multiple wind fields power combined with numerical weather prediction system. The method we propose can be used to make the scheduling plan in advance to solve a large number of abandoned wind power rationing problem every year. In experiment, the method we propose has the lowest error rate compares to LSSVM and BP-neural network. It’s more suitable to predict wind fields in different areas.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Technologies and Characteristics based on Energy Internet
2.1. Related Technologies
2.2. Related Features[13-15]
3. DBPSO-LSSVM Regression Prediction Method
3.1. DBSCAN Basic Principle
3.2. Sample Selection based on DBSCAN
3.3 The Basic Theory of LSSVM Regression Prediction
3.4 Selection of Kernel Function and Kernel Parameter
4. Multiple Wind Farms Output Power Prediction based on Energy Internet and DBPSO-LSSVM
4.1 Basic Concept
4.2 Selection and Normalization of Input Parameters
4.3 Establishment of Prediction Model based on Energy Internet and DBPSOLSSVM
5. Example Analysis
5.1 Comparison of Prediction Results of Wind Power
5.2 Comparison of Output Power Prediction Error
5. Conclusion
References
키워드
Multi-wind farm power prediction Energy Internet Least square support vector machine Particle swarm Wind power utilization저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJGDC) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJGDC)]
- 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
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- 간행물명
- International Journal of Grid and Distributed Computing
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4262
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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