Resumen

El propósito de este documento es investigar la predicción de corto plazo de la energía eólica. La STWPF es un tema típicamente complejo, ya que está afectado por muchos factores como la velocidad del viento, la dirección del viento y la humedad. Este documento intenta proporcionar una estrategia de referencia para la STWPF y resolver los problemas existentes. Las dos principales contribuciones de este documento son las siguientes. (1) En el preprocesamiento de datos, se han tenido en cuenta cada problema encontrado en los datos reales empleados, como datos irrelevantes, valores atípicos, valores faltantes y datos ruidosos, se ha dado el procesamiento razonable correspondiente, y la selección de variables de entrada y la estimación del orden son investigadas mediante la técnica de mínimos cuadrados parciales. (2) La STWPF es investigada mediante la técnica de regresión vectorial de soporte (SVR) a múltiples escalas, y los parámetros asociados con SVR son optimizados en base al método de búsqueda en cuadrícula. Con el fin

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Investigar; Pronóstico a corto plazo de energía eólica; Factores; Preprocesamiento de datos; Regresión de vectores de soporte; Modelos de pronóstico
• Keywords:Investigate; Short-term wind power forecasting; Factors; Data preprocessing; Support vector regression; Forecasting models