基于气象数据的风电场发电量预测：重要变量及其相关性
人工智能
2011-09-12 v1
摘要
风能在全球能源供应中发挥着越来越重要的作用。风电场的发电量高度依赖于风电场所在地的气象条件。如果能更准确地预测发电量，能源供应商就能更高效地协调不同能源的协同生产，从而避免成本高昂的过度生产。本文从计算机科学的视角出发，研究基于气象数据的能源预测，并分析重要参数及其与发电量的相关性。为了处理不同参数之间的相互作用，我们使用基于遗传规划工具 DataModeler 的符号回归。我们的研究是在澳大利亚某风电场公开的气象和能源数据上进行的。我们揭示了不同变量与发电量之间的相关性。所获得的发电量预测模型能够对给定的最新气象数据提供非常可靠的发电量预测。
关键词
引用
@article{arxiv.1109.1922,
title = {Predicting the Energy Output of Wind Farms Based on Weather Data: Important Variables and their Correlation},
author = {Katya Vladislavleva and Tobias Friedrich and Frank Neumann and Markus Wagner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1109.1922},
year = {2011}
}
备注
13 pages, 11 figures, 2 tables