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PLSR进行空间相关性超短期风速预测

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.77 MB | 2017-12-26

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　　为提高超短期风速预测的可靠性和准确性，将被预测地点（本地）周边测风塔风速风向等当前和最近历史观测值作为基础数据，采用空间相关性来预测本地的未来风速。首先，依据风向和风速的延迟相关性，挑选出上游测风塔。之后，结合最优延迟时间，利用各上游和本地最近的风速观测值来训练预测模型。最后，将各上游风速的当前观测值输入模型，即可得到本地的风速预测值。以偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）为主要模型，并采用线性回归Oinear regression，LR）、最小二乘支持向量回归等模型进行对照。以冬季风时期的荷兰Huibertgat和天津为被预测地点，进行了PLSR、LR预测误差与模型阶数、样本容量之间关系的数值实验。研究表明，在冬季风时期，当样本容量达到一定程度后，预测误差的变化对阶数、样本容量和模型的类型均不再敏感。这表明空间相关性是一种较为可靠的超短期风速预测方法。

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