資料介紹
為提高超短期風(fēng)速預(yù)測的可靠性和準(zhǔn)確性,將被預(yù)測地點(diǎn)(本地)周邊測風(fēng)塔風(fēng)速風(fēng)向等當(dāng)前和最近歷史觀測值作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),采用空間相關(guān)性來預(yù)測本地的未來風(fēng)速。首先,依據(jù)風(fēng)向和風(fēng)速的延遲相關(guān)性,挑選出上游測風(fēng)塔。之后,結(jié)合最優(yōu)延遲時(shí)間,利用各上游和本地最近的風(fēng)速觀測值來訓(xùn)練預(yù)測模型。最后,將各上游風(fēng)速的當(dāng)前觀測值輸入模型,即可得到本地的風(fēng)速預(yù)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(jìn)行對照。以冬季風(fēng)時(shí)期的荷蘭Huibertgat和天津?yàn)楸活A(yù)測地點(diǎn),進(jìn)行了PLSR、LR預(yù)測誤差與模型階數(shù)、樣本容量之間關(guān)系的數(shù)值實(shí)驗(yàn)。研究表明,在冬季風(fēng)時(shí)期,當(dāng)樣本容量達(dá)到一定程度后,預(yù)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(guān)性是一種較為可靠的超短期風(fēng)速預(yù)測方法。
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