基于局部加权线性回归模型的风速短期预测研究

张明瀚; 王奎; 王毅

doi:10.16056/j.1005-7676.2018.04.011

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基于局部加权线性回归模型的风速短期预测研究

研究与探讨 | 更新时间：2026-01-19

- 基于局部加权线性回归模型的风速短期预测研究
- Short-term Wind Speed Forecasting Based on Local Weighted Linear Regression
- 能源研究与管理 2018年第4期页码：42-44
- 作者机构：
  
  1. 南京铁道职业技术学院
  2. 南京千智电气科技有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  南京铁道职业技术学院青年科研基金项目“大数据在风电场风速及风功率预测中的应用研究”（YQ170019）
- DOI：10.16056/j.1005-7676.2018.04.011
  中图分类号： TM614
- 纸质出版：2018
- 稿件说明：
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[1]张明瀚,王奎,王毅.基于局部加权线性回归模型的风速短期预测研究[J].能源研究与管理,2018(04):42-44.

张明瀚, 王奎, 王毅. Short-term Wind Speed Forecasting Based on Local Weighted Linear Regression[J]. 2018, (4): 42-44.
[1]张明瀚,王奎,王毅.基于局部加权线性回归模型的风速短期预测研究[J].能源研究与管理,2018(04):42-44. DOI： 10.16056/j.1005-7676.2018.04.011.

张明瀚, 王奎, 王毅. Short-term Wind Speed Forecasting Based on Local Weighted Linear Regression[J]. 2018, (4): 42-44. DOI： 10.16056/j.1005-7676.2018.04.011.

摘要

为提高风速预测的准确性

引入局部加权线性回归算法

建立风速局部加权线性回归预测模型。该模型首先通过核函数对每一历史风速设置权重

产生新的风速数据集。其次

对新的数据集进行最小二乘线性拟合回归

建立风速局部加权线性回归模型。最后

根据该模型对风速进行短期预测。以某风电场的实测数据进行仿真验证

并与传统的ARIMA模型和BP神经网络预测模型对比

实验结果表明本文所提方法的有效性

为风速预测提供一种新方法。

Abstract

In this paper

a short-term wind speed forecasting method based on local weighted linear regression is proposed

which is produced new wind data set by kernel function. Then a linear regression model is build based on the new set and apply the model to forcesting the short-term wind speed. Short-term wind speed forecasting based on local weighted linear regression model is established and simulated with the measured data of a wind farm

and compared with the traditional ARIMA model and BP neural network prediction model. The result shows the model proposed in this paper is efficacy

and provide a new method for the wind speed forecasting.

关键词

Keywords

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