通信作者：刘辉，教授，博士生导师，从事交通安全与智能控制、风工程监控与预测等研究；Email：csuliuhui@csu.edu第2期刘辉，等：基于经验模式分解和自适应神经模糊推理的风速短期智能预测混合方法677
潘迪夫，刘辉，李燕飞展开摘要：为提高风电场风速的预测精度,解决时序模型预测延时的问题,文章提出了一种时间序列分析和卡尔曼滤波相结合的混合算法.基本思路为:首先利用时间序列分析理论,对风电场风速信号进行非平稳建模,得到符合其变化...
潘迪夫刘辉李燕飞【摘要】：为提高风电场风速的预测精度,解决时序模型预测延时的问题,文章提出了一种时间序列分析和卡尔曼滤波相结合的混合算法。基本思路为:首先利用时间序列分析理论,对风电场风速信号进行非平稳建模,得到符合其变化规律的...
风电场风速短期多步预测改进算法.潘迪夫刘辉李燕飞.【摘要】：对风电场风速实现较准确的预测,可以有效减轻并网后风电对电网的影响,提高风电市场竞争力。.该文运用时间序列法对我国某风电场测风站实测风速建立时序求和自回归滑动平均(autoregress...
[3]潘迪夫,刘辉,李燕飞.基于时间序列分析和卡尔曼滤波算法的风电场风速预测优化模型[J].电网技术,2008,32(7):82-85.PanDF,LiuH,LiYF.AwindspeedforecastingoptimizationmodelforwindfarmsbasedontimeseriesanalysisandKalmanfilter
铁路沿线大风风速智能预测理论刘辉人民交通出版社9787114151750正版全新图书籍Book全年无休~正版全新图书~支持7天无理由退换~品质保证^_^.全新.科学书专卖.上海市浦东新区.平均发货32小时成功完成率58.76%.￥51.99.券.100减20.立即购买加入购物车.
其中刘辉提出的“智能铁路短时风速预测理论与方法”，巧妙地将高速铁路工程的大风风速信号预测技术难题与人工智能前沿科学理论相结合，实现了高速铁路沿线大风的超前多步预测，为保障强风铁路的行车安全提供了大风预测能力，被认为是近年来工程领域风速
因风速序列本身已经具有时序性和自相关性，提出了基于时间序列分析的风电场风速预测模型。.为了检验时间序列分析模型的有效性，使用了信息准则AIC（AnInfo咖ationCriterion）函数。.在算例中，将预测风速的分布特性与实际风速分布特性相比较．验证了...
基于数据挖掘技术的短期风速预测.刘菊艳.【摘要】：近年来,风力发电技术成为了一种极具利用潜能的可再生能源发电技术。.本文结合国内外的研究现状和风速的特性,分别运用时间序列分析法和支持向量回归机法,对某风电场的短期风速预测进行研究分析...
风电场风速和发电功率预测研究.【摘要】：目前,国内外对于风力发电各种课题的研究越来越深入和广泛,但其中关于风电场风速和发电功率预测的研究还达不到令人满意的程度,而且在我国基本还没有做过这方面的研究工作,本文将对这一领域进行研究和探讨...