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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.12
- 수록면
- 35 - 44 (10page)
- DOI
- 10.33519/kwea.2016.7.2.005
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The importance of wind energy has been increasing. Most of countries have studied for generating effective forecasting models about wind power prediction. This study follows up research about statistical wind forecasting models from 2000 to 2016 and compares each model in several aspects. Variety of estimators measure such as mean squared error and correlation coefficient that used to compare different models are defined. Most of methods use wind speed for dependent and independent variable. The extended application of artificial neural network and ARIMA model have mainly used to predict wind power in the past. The state-of-the-art of focuses on nonlinear regression, feature selection and Ensemble methods which are different from classical ANN and ARIMA.
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송명규 / 국내 풍력, ‘제주·강원’ 가장 많아
Bechrakis, D. A. / 2000 / Simulation of the Wind Speed at Different Heights Using Artificial Neural Networks / Wind Engineering 24(2):127~136
Sfetsos, A. / 2002 / A Novel Approach for the Forecasting of Mean Hourly Wind Speed Time Series / Renewable Energy 27(2):163~174
More, A. / 2003 / Forecasting Wind with Neural Networks / Marine structures 16(1):35~49
Campbell, P. R. J. / 2005 / A Novel Approach to Wind Forecasting in the United Kingdom and Ireland / International Journal Of Simulation Systems 6(12-13):1~10
Bechrakis, D. A. / 2000 / Simulation of the Wind Speed at Different Heights Using Artificial Neural Networks / Wind Engineering 24(2):127~136
Sfetsos, A. / 2002 / A Novel Approach for the Forecasting of Mean Hourly Wind Speed Time Series / Renewable Energy 27(2):163~174
More, A. / 2003 / Forecasting Wind with Neural Networks / Marine structures 16(1):35~49
Campbell, P. R. J. / 2005 / A Novel Approach to Wind Forecasting in the United Kingdom and Ireland / International Journal Of Simulation Systems 6(12-13):1~10
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