資料介紹
為提高超短期風速預測的可靠性和準確性,將被預測地點(本地)周邊測風塔風速風向等當前和最近歷史觀測值作為基礎數(shù)據(jù),采用空間相關性來預測本地的未來風速。首先,依據(jù)風向和風速的延遲相關性,挑選出上游測風塔。之后,結合最優(yōu)延遲時間,利用各上游和本地最近的風速觀測值來訓練預測模型。最后,將各上游風速的當前觀測值輸入模型,即可得到本地的風速預測值。以偏最小二乘回歸(partial least squares regression,PLSR)為主要模型,并采用線性回歸Oinear regression,LR)、最小二乘支持向量回歸等模型進行對照。以冬季風時期的荷蘭Huibertgat和天津為被預測地點,進行了PLSR、LR預測誤差與模型階數(shù)、樣本容量之間關系的數(shù)值實驗。研究表明,在冬季風時期,當樣本容量達到一定程度后,預測誤差的變化對階數(shù)、樣本容量和模型的類型均不再敏感。這表明空間相關性是一種較為可靠的超短期風速預測方法。
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