Retracted: A Synthetic Forecast Engine for Wind Power Prediction

2018

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icrera.2018.8567010
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Due to rapid growth of the wind power generation, this green energy becomes crucial in all over the globe. However, high volatility and non-convex behavior of this energy makes different problems in power system planning and operation. Hence, an accurate prediction method is required to addressing this specified issue. This study, provides a new forecasting approach based on new hybrid wavelet transform, feature selection as well as synthetic forecasting engine. The proposed engine includes three parallel blocks of NN (denoting the neural network), radial basis function NN as well as the SVM (support vector machine). The optimal values for all the forecasting engine variables are obtained using a meta-heuristic optimization method. Effectiveness of recommended prediction approach is applied on New England wind farm test case and compared with other strategies. Generated numerical results proof the validity of suggested approach.