《表1 引入误差量化结果：风电功率物理预测模型引入误差量化分析方法》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
以平均绝对误差对物理模型、地转拖曳定律以及NWP数据等各环节引入的误差进行量化分析，结果如表1所示。其中，地转拖曳定律与NWP风速的统计结果已去除了其他因素引入的误差。
| 图表编号 | XD00130363700 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.04.25 |
| 作者 | 牛东晓、纪会争 |
| 绘制单位 | 华北电力大学经济与管理学院、华北电力大学经济与管理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表2 典型风电场功率预测各环节误差统计》2021.01.10
- 《表4 各类算法误差比较：基于LSTM引入客车占比特征的短时交通流预测》2020.11.01
- 《表4 各类算法误差比较：基于LSTM引入客车占比特征的短时交通流预测》2020.11.01
- 《表1 风电场功率预测不同输入参数的误差比较》2020.06.15
- 《表B3风电功率不确定性预测误差对比》2020.05.10
- 《表8 预测结果误差对比：基于CNN-LSTM网络模型的风电功率短期预测研究》2020.08.01
- 《表3 风电场功率预测误差分析结果》2020.02.28
- 《表8 各类量化方法量化误差比对》2020.02.01
- 《表1 月份划分结果：基于聚类与非参数核密度估计的风电功率预测误差分析》2019.12.28
- 《表2 时段划分结果：基于聚类与非参数核密度估计的风电功率预测误差分析》2019.12.28
- 《表5 窗宽参数值：基于聚类与非参数核密度估计的风电功率预测误差分析》2019.12.28
- 《表4 五种模型误差对比：基于ADQPSO-KELM风电功率短期预测模型的研究》2019.12.25
- 《表3 误差分析表：基于ADQPSO-KELM风电功率短期预测模型的研究》2019.12.25
- 《表1 3种不同组合算法的风电功率预测误差对比》2019.09.01
- 《表5 1周风电功率预测误差》2019.09.05
- 《表3 功率误差分析：考虑地形因素的风电场动态同调分群方法研究》2019.07.20
- 《表4 引入噪声后三种方法监测误差》2019.04.20
- 《表1 引入不同数量误差节点的实验结果》2019.04.01
- 《表3 预测误差分析：基于数据残余分量与ARMA模型的光伏功率日前预测方法》2019.02.15
- 《表3 多种边界提取方法与专家结果量化平均相对误差比较 (以面积为例)》2019.04.01