Author(s): Tian Zhongda, Li Shujiang, Wang Yanhong, Gao Xianwen
Pages: 1603-1610
Year: 2016 Issue:  6
Journal: Acta Energiae Solaris Sinica
Keyword:  short-time wind speed; prediction; ARIMA; ESN;
Abstract: 提出一种基于自回归求和滑动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)与回声状态网络(echo state network,ESN)的短期风速预测模型.首先利用ARIMA模型对短期风速时间序列进行线性特征的预测,使得短期风速的残差仅包含非线性特征,然后利用ESN模型对非线性的残差序列进行预测,最后将ARIMA模型的短期风速线性预测值与ESN模型的短期风速非线性预测残差值进行相加得到最终的短期风速的预测值.单步与多步预测的仿真实验表明该混合预测模型具有更高的预测精度与更小的预测误差.