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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ramesh Babu. N (VIT University) Arulmozhivarman. P (VIT University)
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.8 No.3
발행연도
2013.5
수록면
559 - 564 (6page)

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In this paper a new hybrid forecast method composed of wavelet transform and neural network is proposed to forecast the wind speed more accurately. In the field of wind energy research, accurate forecast of wind speed is a challenging task. This will influence the power system scheduling and the dynamic control of wind turbine. The wind data used here is measured at 15 minute time intervals. The performance is evaluated based on the metrics, namely, mean square error, mean absolute error, sum squared error of the proposed model and compared with the back propagation model. Simulation studies are carried out and it is reported that the proposed model outperforms the compared model based on the metrics used and conclusions were drawn appropriately.
#Wind speed #Forecast #Wavelet transform #Neural networks #Back propagation

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed Methodology
3. Evaluation Criteria
4. Implementation and Testing
5. Conclusion
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Haque A U. / 2012 / A new strategy for predicting short term wind speed using soft computing models / Renew Sust Energy Rev 16 : 4563 ~ 4573 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Ramesh Babu N. / 2013 / Wind energy conversion systems – A technical review / J Eng Sci Tech 8 (4) google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Ramesh Babu N. / 2013 / Wind energy conversion systems – A technical review / J Eng Sci Tech 8 (4) google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Zhao P. / 2012 / Performance evaluation and accutacy enhancement of a day-ahead wind power forecasting system in China / Renew Energy 43 : 234 ~ 241 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Li S. / 2001 / Using neural networks to estimate wind turbine power generation / IEEE Trans Energy Convers 16 (3) google schola

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