کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5012779 | 1462819 | 2017 | 21 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Multi-step wind speed forecasting based on a hybrid forecasting architecture and an improved bat algorithm
ترجمه فارسی عنوان
پیش بینی سرعت باد چند مرحله ای بر اساس یک معماری پیش بینی ترکیبی و یک الگوریتم بهبود خفاش
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ANNFEEMDRBFNNWPDMAPEFVDEEMDMSESSASDAARIMAGRNNEMDBAT algorithm - الگوریتم BATSteepest descent algorithm - الگوریتم تند تندEvolutionary algorithm - الگوریتم تکاملیCuckoo search algorithm - الگوریتم جستجوی کوکنارGenetic algorithm - الگوریتم ژنتیکCSA - ایالات مؤتلفهٔ آمریکاMAE - بلهPSO - بهینه سازی ازدحام ذراتParticle swarm optimization - بهینه سازی ازدحام ذراتWavelet packet decomposition - تجزیه بسته ی موجکEmpirical mode decomposition - تجزیه حالت تجربیFast ensemble empirical mode decomposition - تجزیه حالت تجربی گروه سریعEnsemble Empirical mode decomposition - تجزیه حالت تجربی گروهیWavelet decomposition - تجزیه موجکSingular spectrum analysis - تجزیه و تحلیل طیف منحصر به فردGeneral Regression Neural Network - شبکه عصبی Regression عمومیArtificial Neural Network - شبکه عصبی مصنوعیSupport vector machine - ماشین بردار پشتیبانیSVM - ماشین بردار پشتیبانیMean Absolute Error - میانگین خطا مطلقmean absolute percentage error - میانگین درصد خطای مطلقAutoregressive Integrated Moving Average - میانگین متحرک متحرک AutoregressiveMean Square Error - میانگین مربع خطاconjugate gradient - گرادیان همجوشی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی انرژی
انرژی (عمومی)
چکیده انگلیسی
As one of the most promising sustainable energy sources, wind energy plays an important role in energy development because of its cleanliness without causing pollution. Generally, wind speed forecasting, which has an essential influence on wind power systems, is regarded as a challenging task. Analyses based on single-step wind speed forecasting have been widely used, but their results are insufficient in ensuring the reliability and controllability of wind power systems. In this paper, a new forecasting architecture based on decomposing algorithms and modified neural networks is successfully developed for multi-step wind speed forecasting. Four different hybrid models are contained in this architecture, and to further improve the forecasting performance, a modified bat algorithm (BA) with the conjugate gradient (CG) method is developed to optimize the initial weights between layers and thresholds of the hidden layer of neural networks. To investigate the forecasting abilities of the four models, the wind speed data collected from four different wind power stations in Penglai, China, were used as a case study. The numerical experiments showed that the hybrid model including the singular spectrum analysis and general regression neural network with CG-BA (SSA-CG-BA-GRNN) achieved the most accurate forecasting results in one-step to three-step wind speed forecasting.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Energy Conversion and Management - Volume 143, 1 July 2017, Pages 410-430
Journal: Energy Conversion and Management - Volume 143, 1 July 2017, Pages 410-430
نویسندگان
Liye Xiao, Feng Qian, Wei Shao,