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학술저널
저자정보
Fahimeh Ghorbani (Allameh Tabatabaei University) Sadigh Raissi (Allameh Tabatabaei University) Meysam Rafei (Allameh Tabatabaei University)
저널정보
동아시아경상학회 East Asian Journal of Business Economics East Asian Journal of Business Economics 제3권 제3호
발행연도
2015.9
수록면
14 - 26 (11page)

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wind speed forecast is a crucial and sophisticated task in a wind farm for planning turbines and corresponds to an estimate of the expected production of one or more wind turbines in the near future. By production is often meant available power for wind farm considered (with units KW or MW depending on both the wind speed and direction. Such forecasts can also be expressed in terms of energy, by integrating power production over each time interval. In this study, we technically focused on mathematical modeling of wind speed and direction forecast based on locally data set gathered from Aghdasiyeh station in Tehran. The methodology is set on using most common techniques derived from literature review. Hence we applied the most sophisticated forecasting methods to embed seasonality, trend, and irregular pattern for wind speed as an angular variables. Through this research, we carried out the most common techniques such as the Box and Jenkins family, VARMA, the component method, the Weibull function and the Fourier series. Finally, the best fit for each forecasting method validated statistically based on white noise properties and the final comparisons using residual standard errors and mean absolute deviation from real data.
#Renewable Energy #Forecasting #Wind Speed and Direction Predicting #Weibull Distribution #Box and Jenkins #Vector Autoregressive (VAR) #Fourier Series

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Akpinar, E. K. / 2005 / A statistical analysis of wind speed data used in installation of wind energy conversion systems / Energy Conversion and Management 46(4):515~532 google schola Box, G. E. P. / 2015 / Time series analysis: forecasting and control / Prentice-Hal google schola Cadenas, Erasmo / 2010 / Wind speed forecasting in three different regions of Mexico using a hybrid ARIMA – ANN model / Renewable Energy 35:2732~2738 google schola Celik, A. N. / 2013 / Generalized feed-forward based method for wind energy, prediction / Applied Energy 101:582~588 google schola Cheng C. T. / 2002 / Combining a fuzzy optimal model with a genetic algorithm to solve multi-objective rainfall–runoff model calibration / Journal of Hydrology 268(1-4):72~86 google schola

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