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학술저널
저자정보
Mohammed Eissa (Harbin Institute of Technology) Yu Jilai (Harbin Institute of Technology) Wang Songyan (Harbin Institute of Technology) Peng Liu (Harbin Institute of Technology)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.13 No.3
발행연도
2018.5
수록면
1,089 - 1,098 (10page)

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This study aims at developing and applying a hybrid model to the wind power prediction (WPP). The hybrid model for a very-short-term WPP (VSTWPP) is achieved through analytical data, multiple linear regressions and least square methods (MLR&LS). The data used in our hybrid model are based on the historical records of wind power from an offshore region. In this model, the WPP is achieved in four steps: 1) transforming historical data into ratios; 2) predicting the wind power using the ratios; 3) predicting rectification ratios by the total wind power; 4) predicting the wind power using the proposed rectification method. The proposed method includes one-step and multi-step predictions. The WPP is tested by applying different models, such as the autoregressive moving average (ARMA), support vector machine (SVM), and artificial neural network (ANN). The results of all these models confirmed the validity of the proposed hybrid model in terms of error as well as its effectiveness. Furthermore, forecasting errors are compared to depict a highly variable WPP, and the correlations between the actual and predicted wind powers are shown. Simulations are carried out to definitely prove the feasibility and excellent performance of the proposed method for the VSTWPP versus that of the SVM, ANN and ARMA models.
#Wind power prediction #Hybrid #ARMA #SVM #ANN #Error

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work and Model
3. Methods for VSTWPP
4. Simulation and Results
5. Conclusion
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Gargeya M Anuj and Sai Praneeth Pabba, “Economic load dispatch using genetic algorithm and pattern search methods,” IJAREEIE, vol. 2, no. 4, pp. 1203- 1212, Apr. 2013. Milligan M, Schwartz M, and Wan Y, “Statistical wind power forecasting models: Results for US wind farms,” National Renewable Energy Laboratory, Golden, CO, 1-1-14, May, 2003. Tao Yubo and Hongkun Chen, “A hybrid wind power prediction method,” PESGM IEEE, pp. 1-5, Nov. 2016. Zeng Jianwu and Wei Qiao, “Support vector machinebased short-term wind power forecasting,” PSCE IEEE/PES, pp. 1-8, 2011. Wu Wenzu, Chen K, Qiao Y, and Lu Z, “Probabilistic short-term wind power forecasting based on deep neural networks,” PMAPS, 2016 International Conference on. IEEE, pp. 1-8, Dec.2016.

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