风电场风速预测研究综述
风电场的风速预测技术研究
风电场的风速预测技术研究第一章：引言风电是一种清洁能源，受到越来越多的关注和推崇。
然而，对于风电场来说，风资源的可变性是一个挑战。
因此，准确预测风速成为了风电场运营和管理的重要问题。
本文将对风电场的风速预测技术进行研究和探讨。
第二章：风速预测的重要性风速的准确预测对于风电场的运营和发电量的规划十分重要。
准确的风速预测可以帮助风电场实现最佳发电量和运营效率。
同时，风速预测还可以提前发现可能的风险，例如风暴、雷暴等极端天气，为风电场的安全管理提供参考。
第三章：风电场的风速预测方法3.1 气象学方法气象学方法是最常用的风速预测方法之一，主要基于气象观测数据和数学模型。
该方法可分为统计方法和物理方法两大类。
统计方法通过分析历史气象数据，建立统计模型来预测未来风速。
物理方法基于大气动力学和涡旋流理论等原理，以风场的环境因素为输入，通过数学模型计算并预测风速。
3.2 数学模型方法数学模型方法使用数学和统计工具，通过建立和优化各种数学模型来进行风速预测。
常见的数学模型包括神经网络模型、支持向量机模型和回归模型等。
这些模型通过分析历史气象数据和其他相关数据，挖掘其内在规律，并用于未来风速预测。
3.3 数据驱动方法数据驱动方法是近年来发展迅速的一种风速预测方法。
该方法主要基于机器学习和人工智能技术，通过大量的历史风速数据和其他相关数据，训练预测模型，并用于未来风速的预测。
常见的数据驱动方法包括基于统计的回归模型、支持向量回归模型和深度学习模型等。
第四章：风速预测模型的评估指标对于风速预测模型的评估，需要选择合适的评估指标来衡量模型的准确性和稳定性。
常见的评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和相关系数等。
这些指标可以帮助我们判断模型的拟合程度和预测效果，并选择最优的风速预测模型。
第五章：风速预测技术的应用5.1 发电量优化风速预测技术可以帮助风电场优化发电量和发电效益。
通过准确预测未来的风速，风电场可以调整风机的输出功率，实现最大化发电效益。
风电场中的风速预测研究
风电场中的风速预测研究随着环保意识的提高，可再生能源日益成为我们的重要选择，其中风能是一种无疑的选择。
风能在发电中非常重要，然而当风速变化无常时，这会给风电场带来很大的困难，导致风电场的发电效率下降，甚至无功离线。
因此，风速预测成为风电场运营中的重要问题。
本文旨在介绍风电场中的风速预测以及其研究。
一、风速预测的意义首先，我们需要了解风速预测的意义，以及为什么它是如此重要。
风速的变化对于风电场的发电能力具有重要的影响。
就如同电力系统需要负载预测一样，风电场需要风速预测来制定更好的运营计划。
当风速变化无常时，风力涡轮机的输出功率就会随之波动。
这种波动可以导致电力系统的破坏，甚至损失。
风速预测可以帮助管理者更好地计划维护和调度工作，从而提高风电场的发电能力和健康运行时间。
此外，预测还可以使发电量达到最大值，同时保障发电的可靠性。
二、风速预测的方法现在，我们来看一下风速预测的方法。
可供选择的风速预测方法有很多，其中我们可以通过气象学方法预测风速。
常见的气象学方法是基于大气物理参数的模型，例如，“微风-双参数”和“湍流-三参数”模型。
这些方法通常需要直接测量有关大气物理系统的参数。
此外，还可以使用人工智能进行风速预测，例如使用人工神经网络模型和遗传算法来进行风速预测。
这些模型可以对风速变化进行更好的预测，但是它们需要大量的数据进行学习，因此，合适的数据对于预测的准确性非常重要。
最后，还可以通过现场实时测量数据进行风速预测。
这种方法通常使用现场测量数据进行风速预测的统计分析，比如，使用转速仪器测量风机的由风力涡轮驱动的转速，从而推测出风速。
三、影响风速预测准确性的因素然而，随着风电场规模越来越大，风速预测的难度也随之增加。
因此，我们需要考虑影响预测准确性的因素。
首先，风场的特性对风速预测的准确性有显着影响。
例如，在平原区域，由于地形的平缓，风速的变化要比在山区中更加柔和，因此，预测就更加准确。
在山区中，则需要考虑风向的变化和地形的不规则性。
风电场风速及风电功率预测方法研究综述
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Ｃｔ ｅａｎ Ｅｎｅｒ ｙ ｑ
第 ２卷 第 １ ７ 期
２１年 １ ０ １ 月
电网与清洁能源
Ｐ ｗｅ ｙ ｔｍ ｎ ｅ ｎ Ｅｎ ｒ ｙ ｏ ｒ ｓｅ ａ ｄ Ｃｌａ ｅ ｇ Ｓ
Ｖｏ ．７ Ｎｏ １ １ ２ ．
Ｊ ｎ ２ １ ａ．０１
文章编号 ：６４ ３ １ （０ １０ — ０ ０ ０ １７ — ８ ４ ２ １ ）１０ ６ — ７
中图分类号 ：Ｍ １ Ｔ ６４
风电场风速和发电功率预测研究
风电场风速和发电功率预测研究风电场是利用风能进行发电的设施，风速是决定风能转化为发电功率的重要因素。
因此，风速和发电功率的预测研究对于风电场的运行和管理具有重要意义。
本文将重点介绍风速和发电功率预测的研究现状和方法，并探讨其在风电场运营中的应用。
目前，风速和发电功率预测已成为风电场运营管理中的重要环节。
它可以为风电场提供提前预测的风速和发电功率信息，以便做出相应的调度和控制决策。
常见的预测方法包括数学模型方法和机器学习方法。
数学模型方法是常用的风速和发电功率预测方法之一、这种方法基于对风场物理特性的理解，通过建立数学模型来预测风速和发电功率。
例如，常见的模型包括Weibull 分布模型和Rayleigh 分布模型。
这些模型通过统计分析历史数据来估计风速和发电功率的概率分布，然后根据当前的气象条件进行预测。
数学模型方法可以提供较为准确的预测结果，但其对气象条件的要求较高，而且对于非线性和非平稳的风场具有一定的局限性。
机器学习方法是近年来在风速和发电功率预测中得到广泛应用的一种方法。
这种方法利用大量历史数据来训练模型，然后根据当前的气象条件进行预测。
常见的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林（RF）。
这些方法可以处理非线性和非平稳的风场数据，具有较高的灵活性和预测准确度。
然而，机器学习方法对于数据的质量和数量有一定要求，并且对于模型的选择和参数的调整需要一定的经验和技巧。
风速和发电功率的预测在风电场的运营中发挥着重要的作用。
首先，它可以为风电场提供准确的风速和发电功率的预测信息，帮助决策者合理安排发电计划和调度。
其次，预测结果可以用于风场的运维管理，比如维护和设备检修的安排，以减少因风速变化带来的不确定性对发电量的影响。
另外，风速和发电功率的预测还可以为电网的调度和电力市场的运行提供参考，帮助平衡电力供需，优化电网能源调度。
总之，风速和发电功率的预测研究对风电场的高效运营和管理具有重要意义。
基于空气动力学的风电场风速预测研究
基于空气动力学的风电场风速预测研究近年来，随着全球能源需求的增加以及环保意识的日益提高，绿色能源也受到了越来越多的关注和重视。
其中，风能作为一种无污染、可再生的能源形式，广泛应用于风电场中。
而在风电场的建设与运营过程中，风速的预测则显得尤为重要。
正确准确地预测风速，不仅可以提高风电场的发电效率，还可以促进风电场的可持续发展。
因此，本文基于空气动力学，探究了风电场风速预测的研究。
一、空气动力学基础知识空气动力学是关于空气流动规律的科学研究。
在风电场中，空气动力学理论被广泛应用于风机的设计、风电机组的风电特性研究以及风电场风速预测中。
对于一种流体（如空气）在各种情况下的运动规律，可以用宏观的“流体力学”和微观的“分子运动学”两种方法研究。
由于风电场中的流体为空气，因此主要应用流体力学原理进行研究。
流体力学研究的是流场，流场可用流速场和压力场来描述。
在风电场风速的预测中，主要研究空气流速的场分布，为了更加准确的预测风速，还需研究气温、气压、风向等气象条件对风速的影响。
二、风电场风速预测方法1.数值模拟方法数值模拟方法是风速预测中应用的主要方法，其主要核心原理是运用数值方法对空气流动进行模拟计算，来得到未来某个时间段内的风速分布情况。
数值模拟方法的基本流程如下：首先根据气象条件和模型空间分辨率，建立数学模型；然后运用约化方程、数值方法等来模拟流场；最终根据模拟计算结果，得出未来时间段内的风速分布情况。
2.统计回归方法统计回归方法是另一种常用的风速预测方法，其基础原理是建立一个可以反映气象条件、地形、植被等因素对风速影响的数学回归模型，用模型来预测未来的风速变化趋势。
统计回归方法需要收集大量历史气象数据和风速数据，并进行数据分析和处理，以确定回归模型的具体形式和各个参数。
然后通过不断的模型训练和调整，最终得出精度较高的风速预测方程。
三、影响风速预测精度的因素1.气象条件气象条件是影响风速预测精度的重要因素之一，主要包括气温、气压、相对湿度、降水量等。
风电场风速及风电功率预测方法研究综述
电力电子• Power Electronics214 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering【关键词】风电场 风速 风电速率 预测随着当今社会的发展，传统化石燃料使用的弊端越来越显著。
相比这些会对环境以及生态造成严重危害的传统化石燃料的使用，当今新型的环保能源，如风能发电显得更加的环保、更值得的提倡，因此在当今的社会，风力发电已经受到了前所未有的重视。
在二十一世纪以来，我国的风力发电不断的发展，并在不久之前，我国的风电装机更是取得了一项世界瞩目的成绩。
风能是自然形成的能源，然而它也具有自己的物理属性，倘若我们能够熟练的掌握各种现象的判断，并准确的分析，那么未来的风力发电一定会更加顺利。
1 预测风电场的变化有何作用对风电场的准确判断以及正确的预测整个过程的输入以及放出电量的功率不仅仅能够帮助相关电力控制人员的后续判断进行有效的理论支持，更能在当今风力发电尚未成熟的今天掌握更多的核心知识，以便后面在更大、更高效的未来取得更好的发展空间。
由于采用并网风力发电的过程中会受到众多因素的影响，因此，恰到好处的控制好风力发电的功率在当今的风力发电阶段更能保证整个风力发电系统的正常、有序运行。
因此，只有更加科学准确的得到风力发电的相关功率参数，才能做到最大限度地保障整个机制的有效运行，增强整个系统的稳定性和可行性。
只有这样，我们才能够更好的给电网的后台提供更加有效、准确的数据，在源头切实可行的降低整体的风力发电成本，让其在运行过程中风电场风速及风电功率预测方法研究综述文/余平达到效力最大化。
在当前这个电力市场相对开放的环境之中，进行风力发电的同时，不仅要考虑到其在工作过程中可能会出现不稳定的情况之外，还应当提前对相关构造误差成本进行有效的预估，进而取得最大化的收益。
除此之外，在进行风电场输出的相关考察之前还要对当地的风力资源以及相应的收益比进行评估，这样才能为后面具体的发电过程提供最优秀的支持。
风电场的风速预测技术研究
风电场的风速预测技术研究随着世界能源需求的不断增长，可再生能源逐渐成为了人们追逐的宝藏，而风电场则是其中之一。
对于风电场运营商而言，精确的风速预测是提高风能利用率，确保电力稳定供应的一个非常重要的指标。
因此，风速预测技术的研究已经成为了风电场行业中的一个热点问题。
一、风速预测的意义风电场是一种利用风能转换成电力的发电设施，在这种设备中，风速和其方向是十分重要的因素。
若是能够准确预测未来的风速，便可以为风电场的经营管理提供更有效的策略，以达到更优秀的电力产量。
与传统的发电模式相比，风电场不受燃料成本的限制，无需煤炭、石油、核燃料等，只需要有风便可以得到电，因此，风能是一种不耗能的可再生能源。
但风场的风速是随机的，难以预测，如果风速预测准确度不高，那么公司的利润将会受到影响。
因此，从理论上来说，对于风电场运营商而言，风速预测的准确率越高，就能够使得他们的电力生成量更加高效，并且提高电力的可靠性和稳定性，从而帮助他们创造更多利润。
二、风速预测技术的分类1. 基于物理原理的风速预测技术物理学中的流体力学原理为风速预测提供了基础理论，利用这些原理，可以建立各种不同的数值模型。
这种技术通常是首选，但它也有一些局限性，如需要计算能力较强的计算机和专业的模型建造人员，且需要更多的时间来建立一个比较准确的风速预测模型。
2. 基于统计学的风速预测技术这种技术依据概率和统计学规律建立预测模型，它的依据是历史数据和现有的气象学知识。
统计分析可以为预测系统提供输入，姑且不谈其准确性，但它也需要实时更新数据，以免影响模型的灵敏度。
3. 基于机器学习的风速预测技术机器学习的风速预测技术是相对较新的预测技术，它不是在数学模型或人的干预下进行建模的，而是利用计算机分析大量历史数据，通过算法的学习和预处理，来实现风速预测。
三、风速预测技术的应用风速预测技术在风电场中的应用越来越普遍，因为它可以帮助运营商调整风电场的操作策略和维护计划，以最大限度地利用发电机和最大化电力输出。
风电场中的风力预测方法研究综述
风电场中的风力预测方法研究综述风电是一种利用风能发电的可再生能源形式，其在全球范围内得到了广泛应用和发展。
然而，由于风速的不稳定性和不确定性，风电场的发电效率和可靠性存在一定的挑战。
因此，对风力进行准确的预测极为重要，可以提高风电场的发电效率和稳定性。
本文将对风电场中的风力预测方法进行综述，包括统计方法、物理模型和机器学习方法等。
统计方法是最早被应用于风力预测的方法之一。
它基于历史风力数据的统计特性，通过分析和建模得到风力的概率分布函数。
常见的统计方法包括时间序列分析、回归分析和频谱分析等。
时间序列分析可以通过对历史数据的趋势和周期性进行分析，预测未来风力的变化。
回归分析可以通过建立风力与其它气象变量之间的关系模型，预测未来风力的数值。
频谱分析可以通过分析历史数据的频谱特性，预测未来风力的频率分布。
物理模型是基于对风力形成机理的理解和建模，通过计算和模拟得到风力的预测结果。
常见的物理模型包括数值天气预报模型和计算流体力学模型等。
数值天气预报模型是利用数值方法对大气动力学方程进行求解，模拟大气环流和风场的演变过程，预测未来风力的空间分布和时间变化。
计算流体力学模型是利用数值方法对流体的运动进行模拟，考虑风机布局、地形和其他因素对风场的影响，预测风机所在位置的风力。
机器学习方法是近年来得到广泛应用于风力预测的方法之一。
它基于大数据和机器学习算法，通过对历史风力数据的学习和训练，建立预测模型并预测未来风力。
常见的机器学习方法包括支持向量机、人工神经网络和随机森林等。
支持向量机是一种监督学习算法，可以通过寻找最优超平面将不同类别的风力样本分开，进行分类和预测。
人工神经网络是一种模拟生物神经网络的计算模型，通过训练学习输入和输出之间的映射关系，进行风力的预测。
随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树模型进行风力的预测，通过对多个模型的组合决策来提高预测的准确性。
综上所述，风电场中的风力预测方法包括统计方法、物理模型和机器学习方法等。
风力发电场中的风速预测技术研究与算法优化
风力发电场中的风速预测技术研究与算法优化概述：风力发电作为一种可再生能源，受到越来越多的关注和应用。
然而，风力发电逐渐面临的一个重要问题就是如何准确预测风速，以便更好地调度和管理发电设备。
因此，风力发电场中的风速预测技术研究与算法优化具有重要的实际意义和应用价值。
一、风力发电场中的风速预测技术研究风速预测技术是风力发电场实现高效发电调度和管理的关键。
目前，风速预测技术主要分为物理模型和数据驱动模型两种方法。
1. 物理模型物理模型是利用气象学和气象物理学原理建立的，通过对大气环流、地形等影响因素的分析预测风速。
物理模型需要考虑更多的因素，如地形、气压变化、温度等。
基于物理模型的风速预测方法需要较多的气象数据和计算运算量大，但其预测结果相对稳定可靠。
2. 数据驱动模型数据驱动模型是基于历史风速数据建立的统计模型，通过对历史数据的分析和建模，来预测未来的风速。
数据驱动模型通常使用统计学的方法，如回归分析、时间序列分析、人工神经网络等。
与物理模型相比，数据驱动模型的数据要求较低，且计算量较小，但预测结果的准确性受历史数据质量和样本大小的限制。
二、风速预测算法的优化虽然已经有许多风速预测算法被提出，但如何优化和提升这些算法仍然是一个重要的研究方向。
以下是一些常见的算法优化方法：1. 特征选择和工程特征选择和工程可以通过选择和提取相关特征来减少数据的维度，以提高预测模型的精度和效率。
常用的特征选择方法有相关系数、信息增益、主成分分析等。
同时，通过业务经验和领域知识，可以进一步筛选关键特征，提高模型的准确性。
2. 模型融合模型融合是将多个模型的预测结果进行加权或组合，得到更准确的预测结果。
常用的模型融合方法有加权平均、模型堆叠等。
模型融合可以充分利用各个模型的优势，减小单一模型的缺陷，提高整体的预测精度和稳定性。
3. 参数优化参数优化是调整模型参数以获得更好预测结果的过程。
常用的参数优化方法有网格搜索、遗传算法、粒子群优化等。
风电场风速预测算法研究
风电场风速预测算法研究引言风能作为一种无污染可再生能源，受到了越来越多的关注。
而风电场作为风能的主要利用方式，对于提高能源利用效率和减少环境污染具有重要意义。
然而，风速的不稳定性和不可预测性，使得风电场的运营效率受到了挑战。
因此，风电场的风速预测算法研究显得尤为重要。
本文将探讨风电场风速预测算法的研究。
一、传统风速预测算法的不足传统的风速预测算法主要基于统计方法，例如时间序列分析和回归分析。
这些方法虽然可以提供一定的预测准确度，但其应用范围受到了许多限制。
首先，传统方法不能有效地捕捉到非线性和时空相关性，导致预测结果不够准确。
其次，这些方法通常需要大量的历史数据作为输入，限制了其实时性和适应性。
最后，传统方法往往不能很好地应对突发性的气象变化，如风暴和台风。
二、机器学习算法在风速预测中的应用机器学习算法的广泛应用为风速预测带来了新的可能性。
其中，人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是最常用的两种方法。
ANN模型可以模拟人脑神经元网络，具有较强的非线性建模能力。
而SVM模型则通过寻找一个最优超平面来进行分类或回归，能够有效地捕捉数据的复杂关系。
三、深度学习在风速预测中的应用深度学习作为机器学习的一种新兴方法，近年来在风速预测领域取得了显著的进展。
深度学习模型对于大规模数据的处理能力更加强大，并且具有更好的泛化能力。
其中，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是最常用的模型。
LSTM模型可以有效地处理时间序列数据，通过对历史风速数据的学习，预测未来的风速。
而CNN模型则可以从多个角度对风速数据进行分析，提取出更具有代表性的特征。
四、基于气象数据的风速预测算法改进除了基于风速历史数据进行预测的算法，利用气象数据进行改进也是一个重要的方向。
风电场短期风速预测方法研究
风电场短期风速预测方法研究风电场短期风速预测方法研究一、引言自然资源的日益枯竭和环境问题的加剧，使可再生能源近年来备受关注，其中风能作为重要的一种可再生能源之一，在全球范围内得到了广泛的应用。
风电场作为利用风能发电的重要设施，其发电效率和稳定性直接关系到风能的利用程度和经济效益。
而风速作为风电场发电量的主要影响因素之一，其准确预测对于风电场的日常运行和经济运营具有重要意义。
二、短期风速预测方法的研究现状目前，针对风速预测存在多种方法，如统计模型、物理模型和人工智能模型等。
统计模型主要利用历史观测数据，通过时间序列分析、回归分析等方法进行预测。
物理模型基于风场的数学模型以及大气环流动力学理论，通过计算机模拟和数值模拟等方法进行预测。
人工智能模型则依赖于神经网络、模糊理论等技术，通过学习和训练建立预测模型。
三、常用的短期风速预测方法及其特点1. 时间序列分析方法时间序列分析方法在风速预测中广泛应用，其特点是简单易懂，模型参数易获取。
基于ARIMA模型的时间序列预测方法通过分析历史风速数据的自相关性和趋势性，预测未来一段时间内的风速。
然而，由于该方法只考虑历史数据本身，对于风速预测的准确性和稳定性有一定局限性。
2. 物理模型方法物理模型方法基于大气风场的数学模型，通过计算机模拟和数值模拟等手段，预测未来一段时间内的风速。
该方法依赖于大气环流动力学理论，准确性较高。
然而，物理模型方法的建立和参数优化较为复杂，对计算机计算能力和数据精度要求较高。
3. 人工智能模型方法人工智能模型方法利用神经网络、模糊理论等技术，通过学习和训练建立预测模型。
该方法具有较强的适应性和自适应能力，能够对风速预测问题中的非线性和不确定性进行较好的处理。
然而，搭建和训练人工智能模型需要大量的数据和计算资源，且对模型参数优化和效果评估存在一定的困难。
四、未来发展方向及建议1. 综合多种模型方法短期风速预测涉及多个因素和变量之间的复杂关联，可以通过综合利用统计模型、物理模型和人工智能模型等不同方法，充分利用各模型的优势和适用范围，提高预测的准确性和稳定性。
风电场风速和发电功率预测的相关研究
风电场风速和发电功率预测的相关研究汇报人：日期:•引言•风电场风速预测•风电场发电功率预测目•风电场风速和发电功率预测的优化策略•结论与展望录引言01CATALOGUE0102研究背景和意义风速预测对于风电场的运营和管理至关重要，准确的预测有助于提高电力系统的稳定性、降低运营成本和提高风电场的收益。
风电是一种清洁、可再生的能源，对于减少化石燃料的消耗和降低温室气体排放具有重要意义。
研究现状和发展趋势国内外学者在风速和发电功率预测方面进行了广泛的研究，提出了许多预测方法和模型。
目前，研究的重点是如何提高预测的准确性和可靠性，以及如何将先进的机器学习算法应用于风速和发电功率预测中。
研究内容和结构安排•本研究将介绍风电场风速和发电功率预测的相关概念和方法，重点阐述风速和发电功率预测的模型和方法。
发展趋势以及研究内容和结构安排。
第二章为风速预测模型的建立，介绍常用的风速预测方法和模型，包括统计模型、物理模型和机器学习模型等。
第三章为发电功率预测模型的建立，介绍基于风速预测模型的发电功率预测方法和模型。
第四章为实验结果和分析，介绍实验数据、模型评估指标和模型优化方法等，并对实验结果进行分析和讨论。
第五章为结论和展望，总结本文的主要内容和创新点，指出研究的不足之处，并提出未来研究方向。
风电场风速预测02CATALOGUE基于历史气象数据和气候变化趋势，预测长期风速变化。
长期风速预测短期风速预测实时风速预测利用气象观测数据和数值模拟技术，预测未来几小时至几天的风速变化。
结合气象观测数据和人工智能算法，预测未来几分钟至几小时的风速变化。
030201风速预测方法概述基于历史风速数据，通过线性回归方法建立风速预测模型。
线性回归模型利用岭回归分析处理共线性数据，提高预测精度。
岭回归模型利用支持向量机算法建立非线性回归模型，适用于中长期风速预测。
支持向量回归模型基于统计学的风速预测模型利用大气动力学原理，模拟大气环流和风场变化，预测风速变化。
风电场短期风速预测研究
1.3常用预测方法
（1）持续预测法 （2）卡尔曼滤波法 （3）时间序列法 （4）人工神经网络法 （5）模糊逻辑法
2.1时间序列法的研究过程
平稳时间序列模型 1．自回归模型AR(p) 2．移动平均模型MA(p) 3．自回归移动平均模型ARMA(p，q)
模型的分类及特征一览表
1．1．2国内风能产业发展现状
我国风能资源丰富，风能储量和可开发量都 居世界首位，其中10米高陆地可开发风能储 量2．5亿kW，海上风能储量7．5亿kW，总 计10亿kW。 在国家发改委编制的《可再生能源中长期发 展规划纲要(2004．2020)》中，国家计划在 2010年、2020年全国风电装机分别达到500 万千瓦、3000万千瓦。
风电场短期风速 预测研究
班级：数学07-1班 姓名：程旭 指导教师：曾繁慧
1．1风电产业发展现状
风能是一个非常重要和巨大的资源，它安 全、清洁、充裕而且无限，能提供源源不绝、 稳定的能源供应，而风电产业是世界上发展 得最快的能源行业，它为全球经济开始向以 可再生能源为基础的转型提供了最好的机会。 从20年前推出的样机开始，风电技术经过长 期发展的历程，今天的风电机组已经成为先 进的现代高新技术。
1非平稳时间序列
1．分离研究 (1)将时间序列转化为平稳的； (2)选取最适合的模型和阶数； (3)寻找模型的参数。 2．整体研究 从时间序列的整体上研究动态结构和变化规 律，对非平稳时间序列加以推广进行研究，
原始数据
一阶差分
原始数据偏相关图像
a=[7.75,9.84,8.84,10.08,8.85,9.55,7.53,8.97,8.92,9.04,8.08,9.07,9.96, 8.09,8.26,9.76,8.98,9.38,8.75,8.24,8.32,8.8,8.03,8.41,9.52,10.78, 11.25,11.78,10.56,10.02,9.56,8.42]; >> b=[1:32] >> plot(b,a,'*') >> hold on >> plot(a) >> c=diff(a); >> plot(c) >> hold off >> plot(c) >> [pacf,lagsl,boundsl]=parcorr(c) >> plot(pacf) >> [pacf,lagsl,boundsl]=parcorr(a)； plot(pacf) >> [acf,lagsl,boundsl]=autocorr(a,20)； plot(acf)
风力发电场中的风速预测算法研究
风力发电场中的风速预测算法研究随着能源需求的不断增长和对可再生能源的重视，风力发电作为一种可持续、清洁的能源形式正在迅速发展。
然而，风力发电的效率和可靠性很大程度上依赖于对风速进行准确的预测。
因此，风力发电场中的风速预测算法研究具有重要意义。
风力发电场中的风速预测是指通过使用气象数据和其他相关信息，来预测未来一段时间内的风速变化。
准确的风速预测可以帮助风力发电场的运营者进行优化调度和设备运维计划，提高发电效率和经济效益。
在进行风速预测算法研究时，以下几个方面是需要重点考虑的。
首先，选择合适的预测模型是风速预测算法研究的关键。
常用的预测模型包括基于统计学方法的时间序列分析、基于机器学习的回归分析和人工神经网络模型等。
每种模型都有其优势和局限性，需要根据具体情况进行选择。
例如，时间序列分析适用于具有周期性和趋势性的数据，而机器学习模型可以更好地处理复杂的非线性关系。
在选择预测模型时，需要对不同模型的表现进行比较和评估，并结合实际情况进行合理选择。
其次，数据质量对风速预测结果的准确性有着重要影响。
在进行风速预测算法研究时，需要确保数据的完整性、准确性和实时性。
气象观测数据、地理信息和历史运营数据等都可以作为建模数据，但需要经过预处理和清洗，去除异常值和噪声。
同时，还需要考虑数据的空间和时间相关性，以便更好地刻画风速变化的规律。
另外，与多元局地风速预测算法相关的特征提取和选择也是研究的重点。
多元局地风速预测算法是指基于风速和其他气象要素之间的相互作用关系进行预测。
这需要对不同要素之间的相关性进行分析，并考虑其他因素的影响，如地形、季节变化等。
合理选择特征可以提高预测模型的准确性和泛化性能。
此外，模型训练和参数优化也是研究过程中需要重点关注的内容。
在训练模型时，需要选择合适的训练集和测试集，以及适当的验证方法来评估模型的性能。
对于机器学习模型，还需要进行参数调优和模型选择，以得到最优的预测结果。
同时，需要进行模型的实时更新和在线学习，以应对新数据的变化和模型的漂移。
风力发电场中风速预测模型研究
风力发电场中风速预测模型研究随着环保意识的逐渐兴起和能源需求的不断增加，风力发电作为一种清洁、可再生的能源形式受到越来越多的关注和重视。
然而，风力发电场的建设和运营仍然存在许多问题需要解决。
其中，如何准确预测风速是影响风力发电场发电效率和经济效益的关键因素之一。
因此，本文将探讨风力发电场中风速预测模型的研究。
一、风力发电场的重要性风力发电是一种利用风能进行发电的清洁、环保、可持续发展的能源形式。
它不像煤炭、石油等化石能源那样会导致大量的二氧化碳排放和环境污染，因此是未来能源发展的趋势。
根据国际能源署发布的数据，预计到2035年，全球每年新增的电力中，风力发电将占到45%以上，成为新一代能源的主流。
作为清洁能源的代表，风力发电在我国得到了广泛的推广和应用。
目前，我国已成为全球最大的风力发电国家之一，截至2019年底，我国风力总装机容量已经达到了2.3亿千瓦。
尽管已经取得了显著的成绩，但是风力发电仍然存在一些问题，如建设成本高、风速不稳定、发电效率不高等。
其中，风速的不稳定性对风力发电场发电效率和经济效益的影响尤其显著。
二、影响风速预测的因素风速预测是风力发电运营中必不可少的一项工作。
准确的风速预测可以帮助风力发电场进行合理的发电计划和运营管理，提高整个风力发电系统的效率和经济效益。
然而，风速的预测受到许多因素的影响，主要有以下几点。
1、气象因素气象因素是影响风速预测的主要因素之一。
气象因素包括大气压力、温度、湿度、云量、降水等因素，这些因素的变化往往导致风速的突变或者波动。
2、地形因素地形因素也是影响风速预测的重要因素。
不同的地形，比如山区、平原、海岸线等，对风速的影响不同。
例如，在山区，由于地势的起伏和变化，会导致风速的变化比较大；而在平原或海岸线上，由于地势的平缓，风速的变化相对较小。
3、复杂性因素复杂性因素主要指风力发电场本身的复杂性。
风力发电场通常由多台风力发电机组成，它们的高度、转速、叶片长度等参数不尽相同，这些不同参数的组合会产生各种不同的气流和风场情况，导致风速的变化不确定性较大。
风电场中的风速预测算法研究
风电场中的风速预测算法研究随着清洁能源的不断发展和利用，风电发电已经成为重要的可再生能源之一。
风电场的利用率和发电效益与风速密切相关。
因此，准确预测风速对风电场的运营和发电计划具有重要意义。
本文将研究风电场中的风速预测算法，以提高风电场的运行效率和经济效益。
一、传统的风速预测方法1. 统计模型方法统计模型方法通常通过统计历史风速数据来预测未来的风速。
其中最常用的方法是基于回归模型的预测方法，如线性回归、多元线性回归和逻辑回归等。
此外，还有基于时间序列模型的预测方法，如ARIMA和ARCH等。
统计模型方法简单易行，但对数据的要求较高，且不能很好地捕捉到风速的变化趋势和周期性。
2. 物理模型方法物理模型方法基于气象学和风力学原理，通过建立风速预测的物理模型来进行预测。
常见的物理模型方法包括数值模拟模型和解析模型。
数值模拟模型包括CFD模型和天气模型等，可以较准确地模拟风场的变化，但计算量大，耗时长。
解析模型则利用风速与气象因素的关系进行分析和推导，通常使用数学方程来拟合风速变化。
物理模型方法准确性较高，但对于模型建立和参数确定较为困难。
二、基于机器学习的风速预测算法近年来，随着机器学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始应用机器学习算法来预测风速。
基于机器学习的风速预测算法主要包括以下几种：1. 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）SVM是一种监督学习算法，通过将样本映射到高维空间并找到最佳的超平面来进行分类或回归。
在风速预测中，可以将历史风速数据作为训练样本，通过SVM算法来建立风速预测模型。
SVM算法能够处理高维数据，具有较好的泛化性能，在风速预测中得到了广泛应用。
2. 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）ANN模型是一种模拟人脑神经系统工作原理的算法，通过一系列的神经元层次结构来建立复杂的非线性模型。
在风速预测中，可以利用历史风速数据训练ANN模型，然后进行未来风速的预测。
风电场风速预测研究综述
风电场风速预测研究综述【摘要】随着经济的发展，对清洁能源的需求越来越迫切。
风能作为一种清洁、可再生能源具有很大的发展潜力。
由于风力发电的间歇性和时变性，随着风电并网，精确的风速的预测尤为重要。
本文就目前存在的风速的预测方法进行了归纳和总结，分析和比较了各类方法的特点，并进一步说明他它们的运用范围。
【关键词】风速预测；预测模型；综述随着全球石化资源储量的日渐匮乏以及低碳、环保概念的逐步深化，风能等可再生能源的开发与利用日益受到国际社会的重视。
风能作为一种清洁、可再生能源具有很大的发展潜力。
它作为一个解决能源生产和生活的需要方法，特别是对沿海岛屿，难以到达的偏远地区，地广人稀的草原，农村和边疆传统电源难以发展，具有重要的意义。
最近，不仅在发达国家，而且在中国这样的发展中国家也越来越关注风能资源的开发与利用。
风力发电最重要的因素之一是风速。
功率曲线特征与风速风力发电生产的链接。
风速是不可控的，不可调节的，导致间歇性风能。
这影响电能质量，危害电力系统稳定和电力调度。
出于这个原因，准确有效地预测出风电场的输出功率可帮助电力系统调度运行人员做出最有效决策。
目前，许多研究人员已经就风速预测问题进行了研究，并且提出了许多预测方法，大体可以分为3类：物理方法、时间序列方法和人工智能算法。
当然，这种分类方法并不绝对，现在已经很少存在只用单一的物理方法或者统计方法来进行风速预测的模型，在许多高效的预测方法中这几种模型都同时得到应用。
并且，近些年随着人工智能的不断发展，诸如人工神经网络（ANN）和模糊逻辑等方法都已广泛应用到风速预测的模型中。
本文论述的侧重点是风速预测的方法，按一下4类进行论述：物理模型、时间序列模型、智能算法以及新方法。
1.风速预测方法1.1物理方法数值天气预报（NWP）作为典型的物理模型，依据大气实际情况，如不同高度上的风向、风速、气压、湿度等气象要素值，在一定的初值和边界条件下.通过大型计算机做数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组，最后逐步计算出大气未来的气象要素分布状况，从而制作出天气预报。
风电场规划设计中的风速预测技术研究
风电场规划设计中的风速预测技术研究随着人们对可持续能源的需求逐渐增加，风电发电技术成为了最为广泛应用的一种新能源技术。
然而，风能转化率与风速之间具有非常重要的关系，因此，在风电场规划设计中，风速预测技术是非常关键的一环。
本文将在此基础上，对风电场规划设计中的风速预测技术进行深入的研究和分析。
一、风电场规划设计的基本知识在讨论风速预测技术之前，首先需要了解一些风电场规划设计的基本知识。
风电场是一种以风能为动力源的发电系统，由多台风力发电机组成，被设计用于带动一组或多组发电机的旋转，从而将机械能转化为电能。
在风电场规划设计中，风能资源是一项非常关键的因素。
一般来说，风电场应该建立在有大量风资源的地区，这样才能保证发电的效率。
因此，对风能资源进行详细的测量、分析和预测，是风电场规划设计中必不可少的一步。
二、风速预测技术的分类及应用风速预测技术根据预测时间可分为短期、中期和长期预测。
其中，短期预测是指在未来1小时内的风速变化情况，中期预测是指未来6至12小时内的风速变化情况，而长期预测则指未来几天到几周内的风速变化情况。
风速预测技术根据预测方法可分为数值预报、统计预报和人工智能预测。
其中，数值预报是指通过利用数值模型对大气运动过程进行模拟，进而预测风速变化情况。
统计预报是指通过收集、分析历史风速数据，然后对未来的风速变化进行预测。
人工智能预测是指借助机器学习、深度学习、神经网络等技术，对未来的风速变化进行预测。
在风电场规划设计中，可以根据需要选择合适的预测时间和预测方法进行风速预测。
短期预测一般采用数值预报和人工智能预测；中期预测则可以采用数值预报和统计预报；而长期预测则更适合采用统计预报的方法。
三、风速预测技术的应用实例让我们通过一个具体的实例来了解风速预测技术在风电场规划设计中的应用。
某风电场位于山区，风资源丰富，但地势比较复杂，山谷、峡谷等地方风速较难准确预测。
因此，风电场管理部门采用了数值模型和神经网络相结合的方法，对风速预报进行优化和改进。
风电场风速预测研究
风电场风速预测研究摘要随着全球能源危机和环境污染的日益严重，发展可再生能源已成为可以实现环境保护、节能减排和人类社会可持续发展的一个关键因素。
风能作为一种清洁的可再生能源被广泛使用。
但由于风速具有随机性和间歇性，超过一定数值的风能会对电能质量和电力系统的运行产生严重影响。
假使能更准确地预测风速，电力系统调度部门就能及时调整调度方案，从而也能有效地减少风能对电网的影响，同时还降低了电力系统的运行成本。
准确的风速预测是保证风能系统稳定和提高风能利用率的有效途径。
为了提高风速预测的准确性，本文以风电场的实际风速为研究对象，研究了风速测定的方法。
首先，对风速特性和功率分布进行分析研究，然后研究分析A R I M A（累积自回归移动平均模型）、BP神经网络原理（基于误差递归算法的多层引导神经网络算法模型）和支持向量机（SVM）原理。
最后，对风电场环境中的风速数据进行了预处理，并分别提出了基于支持向量机和BP神经网络原理的风速预测模型，建立了预测模型并进行了仿真。
研究还发现，对原始数据进行适当的预处理可以减少预测误差，提高计算效率，从而证实该预测模型值得进一步研究和实施。
关键词：风电场；风速预测；BP神经网络；支持向量机Research on wind speed prediction for wind farmsAbstractWith the global energy crisis and environmental pollution becoming increasingly serious, the development of renewable energy has become the key to protecting the environment, saving energy and reducing emissions, and achieving sustainable development of human society. As a kind of non-polluting renewable energy, wind energy has been widely used. Due to the inherent randomness and volatility of wind speed, wind power penetration power exceeding a certain value can seriously affect the quality of electricity and the operation of power systems. If wind speed can be predicted more accurately, it is beneficial for the power system dispatching department to adjust the dispatching plan in time, thus effectively reducing the impact of wind power on the power grid and also reducing power system operating costs. Accurate wind speed prediction is an effective way to ensure the stability of wind power systems and improve wind energy utilisation.In order to improve the accuracy of wind speed prediction, this paper takes the actual wind speed of wind farms as the object of study and conducts research on wind speed methods. Firstly, the wind speed and power distribution characteristics are analysed and studied, followed by A R I M A (cumulative autoregressive moving average model), BP neural network principle (multi-layer feed-forward neural network algorithm model based on error back propagation algorithm) and Support Vector Machine (SVM) principle.Secondly, the wind speed data from the wind farm environment were pre-processed, and the wind speed prediction models were proposed based on the Support Vector Machine principle and the BP neural network principle respectively, and a single prediction model was built and simulated. It is also found that appropriate pre-processing of the raw data can reduce the prediction error and improve the computing efficiency, which confirms that this prediction model is worthy of further research and application.Keywords: wind farm, wind speed prediction, BP neural network, support vector machine第一章绪论1.1 课题研究意义随着各国人口数量的增长以及经济全球化进程的不断推进，人们对能源的需求量正在不断扩大，伴随着传统化石能源的消耗，“能源短缺”问题日益突显，同时，由于大量化石燃料的使用，也带来了“全球变暖”和“环境污染”等难以忽视的问题。
风力发电场中的风速预测与风机控制研究
风力发电场中的风速预测与风机控制研究随着全球对可再生能源的需求不断增加，风力发电成为了一种受到广泛关注的清洁能源形式。
然而，风力发电场中的风速预测和风机控制技术对于提高风电场的效率和可靠性至关重要。
本文将探讨风力发电场中的风速预测和风机控制的研究现状和挑战，以及未来的发展方向。
首先，风速预测技术对于风力发电场的运行和规划至关重要。
准确地预测风速可以帮助风力发电场的运营人员合理调度风机的功率输出，从而提高风电场的利用率。
目前，风速预测主要依赖于气象观测数据和数值模型。
通过分析历史气象数据，我们可以了解风力发电场所在地区的风速变化规律，并且结合数值模型进行预测。
然而，现有的气象观测设备往往受限于地理位置和成本因素，造成预测精度不高。
未来的研究可以通过引入新的气象观测技术，如激光测风仪和微波辐射计，来提高风速预测的精度和时效性。
其次，风机控制技术可以帮助优化风力发电场的功率输出，并提高风机的寿命。
在传统的风机控制系统中，通常采用的是PID控制算法来调节风机的转速。
然而，由于风力发电场中风速的不断变化，传统PID控制往往无法满足快速响应的需求。
因此，研究人员提出了基于模型预测控制（MPC）和自适应控制等算法来改善风机控制的性能。
MPC算法通过建立风机的动态数学模型，并结合预测的风速来优化风机控制策略。
自适应控制算法则可以根据实时风速的反馈信息对控制参数进行调整。
未来的研究可以进一步发展智能化的风机控制技术，如基于机器学习和人工智能的方法，来提高风机的运行效率和可靠性。
此外，风力发电场中的风速预测和风机控制还面临一些挑战。
首先，风速的变化是非常复杂和难以预测的。
尽管我们可以通过数值模型来模拟风速的变化，但是模型本身的精度和计算复杂度是一个挑战。
其次，风机控制系统需要考虑风机的动力学特性和风力发电场的整体运行状态。
这就需要研究人员充分理解风机和风力发电场的物理特性，并设计合适的控制策略。
另外，风力发电场往往分布在广阔的地域范围内，这就涉及到多个风机之间的协同控制和协调运行。
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风电场风速预测研究综述
【摘要】随着经济的发展，对清洁能源的需求越来越迫切。
风能作为一种清洁、可再生能源具有很大的发展潜力。
由于风力发电的间歇性和时变性，随着风电并网，精确的风速的预测尤为重要。
本文就目前存在的风速的预测方法进行了归纳和总结，分析和比较了各类方法的特点，并进一步说明他它们的运用范围。
【关键词】风速预测；预测模型；综述
随着全球石化资源储量的日渐匮乏以及低碳、环保概念的逐步深化，风能等可再生能源的开发与利用日益受到国际社会的重视。
风能作为一种清洁、可再生能源具有很大的发展潜力。
它作为一个解决能源生产和生活的需要方法，特别是对沿海岛屿，难以到达的偏远地区，地广人稀的草原，农村和边疆传统电源难以发展，具有重要的意义。
最近，不仅在发达国家，而且在中国这样的发展中国家也越来越关注风能资源的开发与利用。
风力发电最重要的因素之一是风速。
功率曲线特征与风速风力发电生产的链接。
风速是不可控的，不可调节的，导致间歇性风能。
这影响电能质量，危害电力系统稳定和电力调度。
出于这个原因，准确有效地预测出风电场的输出功率可帮助电力系统调度运行人员做出最有效决策。
目前，许多研究人员已经就风速预测问题进行了研究，并且提出了许多预测方法，大体可以分为3类：物理方法、时间序列方法和人工智能算法。
当然，这种分类方法并不绝对，现在已经很少存在只用单一的物理方法或者统计方法来进行风速预测的模型，在许多高效的预测方法中这几种模型都同时得到应用。
并且，近些年随着人工智能的不断发展，诸如人工神经网络（ANN）和模糊逻辑等方法都已广泛应用到风速预测的模型中。
本文论述的侧重点是风速预测的方法，按一下4类进行论述：物理模型、时间序列模型、智能算法以及新方法。
1.风速预测方法
1.1物理方法
数值天气预报（NWP）作为典型的物理模型，依据大气实际情况，如不同高度上的风向、风速、气压、湿度等气象要素值，在一定的初值和边界条件下.通过大型计算机做数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组，最后逐步计算出大气未来的气象要素分布状况，从而制作出天气预报。
研究发现，在超短期中NWP方法预测效果比较理想。
其次物理模型是预测风速的第一步，作为其他统计模型的辅助输入量。
1.2时间序列方法
时间序列模型，基于历史数据、模式识别、参数估计和模型校验来建立数学模型从而解决问题，其一般形式为：
利用时间序列建模方法中最为成熟的一种当属自回归滑动平均（ARMA）模型。
不过，ARMA模型虽然能够描述线性的动态过程，但它仅适用于零均值的平稳随机序列。
风速的时间序列具有非平稳随机序列的特点，因此，建立风速或风电功率预测的ARMA模型时首先需进行数据时间序列增加趋势性及周期性的非平稳化处理。
模型建立之后，可通过检验变跫的自相关函数以及偏相关函数确定模型的阶次，而模型参数的确定通常采用最小二乘法。
1.3人工智能算法
人工智能被认为是21世纪三大尖端技术之一，自20世纪70年代以来得到了迅速的发展[1]。
目前，在风速预测领域得到应用的人工智能技术主要包括人工神经网络（ANN）、模糊逻辑、支持向量机等。
ANN依据历史数据，通过训练过程学习、抽取和逼近隐含的输入输出之间的非线性关系。
它一般由数层网络构成，包括输入层、输出层以及一层或多层隐含层，每层均有一定数量的神经元，本层的神经元之间相互独立，相邻层的神经元可以相互连接。
不同的连接权值不同。
通过训练过程可以获取各个连接的权值和神经元的门槛值。
典型的三层误差反向传播网络（BP网络）见下图。
图1 三层BP神经网络
模糊逻辑模型也被用来进行风速预测。
它利用区间[0，1] 的值和长、中、短模糊变量来解释数值间的关系.应用模糊逻辑和预报人员的专业知识将数据和语言形成模糊规则库，然后选用1个线性模型逼近非线性动态变化的风速。
单纯的模糊逻辑方法对于风速预测效果往往不佳.因为模糊学习能力较弱。
模糊系统的辨识还未形成完善的理论。
通常将模糊逻辑与其他方法结合进行组合预测。
支持向量机是由Vapnik等人在20实际90年代提出的一种新型机器学习算法，它建立在严密的统计学习理论基础上，基于结构风险最小化准则去的实际风险，有效地提高了算法的泛化能力，较好的解决了以往许多学习方法中小样本、非线性和高维数等实际难题，而且能够克服神经网络方法中的许多不足，如网络结构难以确定、收敛速度慢、局部极小点、过学习与欠学习以及训练时需要大量数据样本等，为风速预测提高了一种很好的预测方法，文献[2] 验证了基于SVM 的风速预测效果比时间序列法性能更好。
1.4风速预测的组合方法
由于各种预测方法在理论上均存在某些固有的局限性，为了优化预测流程和提高预测精度。
组合预测逐渐成为目前比较流行的研究思路。
例如：将支持向量机、模糊逻辑、神经网络结合使用的预测方法；基于相似性样本的多层前馈神经
网络风速预测方法；或是利用小波函数将原始波形进行不同尺度的分解，将分解得到的周期分量用时间序列进行预测，其余部分采用神经网络进行预测，最后将信号序列进行重构得到完整的风速预测结果的预测方法，这种方法在神经网络的学习过程中加入了微分进化算法，提高了其收敛速度，解决了局部最小化问题。
上述各种预测方法均须在获得一定数量的历史数据，当遇到某些无法获得历史风速序列数据或仅已知历史年份月平均风速和风速标准差情况时，无法利用上述方法对风速进行预测。
此时可利用基于灰色模型对未来年份中对应月的风速分布参数进行预测的方法。
该模型以用较少的历史数据获得较高的精度.而预测所得的参数既可以用来评估风电场的风能资源，又能根据概率分布的逆运算得到符合预测参数的风速序列。
2.预测模型评价
预测精度是预测模型评价的主要指标。
目前我国风电场风速预测的误差在25%-40%之间[3]，这不仅仅与预测的方法有关，也与风速预测地点有关。
因此难以笼统地判定哪种预测模型更好，应用在特定的条件下每种预测模型各有所长。
通过研究表明，每个模型都有自己的特点，并且试用于不同的环境。
其中，NWP模型适合于较大的区域、中长期的预测，有时也为了获得更高的精度将它作为其他模型的时间序列的输入量；ARMA模型作为经典的时间序列法，在短期中预测的精度较高；人工智能模型可以根据风电场的位置对预测模型进行滚动修改，预测精度较高，在短期风速预测中的精度优于传统的模型；组合预测的方法结合了各种模型的优点，根据风电场风速历史数据特点，建立适当的组合预测模型能够获得较高的预测精度。
然而没有哪个模型能适合于所有的场所，模型的选择应根据实际情况来定。
参考文献：
[1]蔡自兴；徐光佑.人工智能及其应用1996
[2]周培毅；张新燕.基于时间序列与支持向量机的风电场风速预测研究[期刊论文]-陕西电力2009（12）
[3] 杨秀媛；肖洋；陈树勇.风电场风速和电功率预测研究[期刊论文]-中国电机工程学报2005（11）。