A Short-Term Wind Power Forecasting Method Based on Hybrid-Kernel Least-Squares Support Vector Machine

Min Ding, Min Wu, Ryuichi Yokoyama, Yosuke Nakanishi, Yicheng Zhou

研究成果: Chapter

抄録

Wind power forecasting improves the wind power trade and the wind power dispatch level. Wind speed is closely related to the accuracy of wind energy forecasting. This chapter introduces the process of wind power generation, describes an amplitude-frequency characteristic extraction method for the wind speed, and presents a hybrid-kernel least-squares support vector machine based wind power forecasting method.

本文言語English
ホスト出版物のタイトルStudies in Systems, Decision and Control
出版社Springer Science and Business Media Deutschland GmbH
ページ395-411
ページ数17
DOI
出版ステータスPublished - 2021

出版物シリーズ

名前Studies in Systems, Decision and Control
329
ISSN(印刷版)2198-4182
ISSN(電子版)2198-4190

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フィンガープリント

「A Short-Term Wind Power Forecasting Method Based on Hybrid-Kernel Least-Squares Support Vector Machine」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

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