以ARIMA模式與ANN模式預測短期風機風速

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Title:	以ARIMA模式與ANN模式預測短期風機風速
Authors:	莊涵如楊旭豪
Contributors:	工業工程與管理系
Keywords:	風速預測 ARIMA ANN
Date:	2013-06
Issue Date:	2013-08-16 15:18:39 (UTC+8)
Publisher:	台中;國立勤益科技大學
Abstract:	近年來全球面臨能源逐漸耗竭，且隨著環保意識的抬頭，許多先進國家開始積極尋求替代能源。然而舉凡太陽能源亦或是水力發電等，都不及風力發電能源的乾淨與低汙染。儘管如此，風的不穩定性仍然是一大挑戰，若能準確預測風速，且善用風力帶來的風能，將是未來最具環保的能源之一。本研究蒐集台灣某電廠風機SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition)系統的資料，探討綜合自迴歸移動平均模型 (Autoregressive Integrated Moving Average; ARIMA)與類神經演算法(Automated Neural Networks; ANN)，以預測短時間內風機的風速，並根據平均絕對誤差(mean absolute error; MAE)，與平均相對誤差(mean relative error; MRE)比較預測的正確率。 ARIMA及ANN建模的方式，皆採用每十分鐘一筆的SCADA數據，並以第二期風速觀測值預測第一期。結果顯示非線性的ANN模型的MAE及MAR皆小於傳統線性的ARIMA模型，因此我們可以得知ANN在預測風速上，比ARIMA好。
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