Data analysis and discussion on the predictability of wind speed with short-term forecasting of Rostamabad city wind speed

سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,658

فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

CLEANENERGY02_005

تاریخ نمایه سازی: 1 آذر 1391

چکیده مقاله:

Wind energy has been well recognized as renewable resource in electricity generation. Programs in many countries are that by 2020 about 20 percent of theelectricity production from renewable energy that are considered part of the clean energy will be provided. In this paper, Data analysis and investigate thepredictability of wind speed with short-term forecasting of wind speed in Rostamabad in northern Iran from 2002 to 2004. The data is analyzed and forecasted bysingular spectral analysis (SSA) method and is investigated predictability with δ-ε method. SSA decomposes a time series into its principal componentsi.e. its trend and oscillation components, which are then used for time series forecasting effectively. The 10-minute intervals average wind speed data used to demonstrate the effectiveness of the proposed approach. It is found that the prediction errors can be decreasedand the method has a good ability in characterizing and prediction of the desired time series

کلیدواژه ها:

short-term forecasting ، wind speed ، δ-ε method ، singular spectral analysis (SSA

نویسندگان

Morteza Abdolhosseini

EE Department, Imam Khomeini International University

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Sancho Salcedo-Sanz, A., Emilio G. Ortiz-Garcta, B., Angel M. Perez-Bellido, ...
  • GongLi, A., Jing Shi, B., Junyi Zhou C., _ 10.:Bayesian ...
  • models" .Renewable Energy, 36, July, pp. 352-359. ...
  • Applications, 38, July, pp. 4052-4057. ...
  • Zhen-hai Guo, A., Jie Wu, B., Hai-yan Lu, C., Jian-zhou, ...
  • Hassen Bouzgou, _ Nabil Benoudjit, B., 2011.:Multiple architecture system for ...
  • S.A. Pourmousavi Kani, A., M.M. Ardehali, B., 2010.:Very short-term wind ...
  • Zhenhai Guo, _ Jing Zhao, B., Wenyu Zhang, C., Jianzhou ...
  • Heping Liu, A., Ergin Erdem, B., Jing Shi, C.. _ ...
  • S. Bivona, A., G. Bonanno, B., R. Burlon, C., D. ...
  • Erasmmo Cadenasa, A., Wilfrido Riverab, B., _ speed forecasting in ...
  • ACEC2012, 11-12 July, 2012 ...
  • Hossein Hassani, A., Abdol S. Soofi, B., Anatoly A. Zhigljavsky, ...
  • Hossein Hassani, A., Saeed Heravi, B., Antoly Zhigljavskya, C., 2009. ...
  • http : //suna. org .ir/ationoffice win denergyoffice- windamar-fa .html/. ...
  • http : //www. gistatgroup .com/cat/. ...
  • نمایش کامل مراجع