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基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测
被引量:
6
1
作者
张颖超
黄飞
+2 位作者
邓华
支兴亮
李慧玲
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第6期15-20,共6页
为了减少训练数据的冗余信息,提高风电功率预测的精度,提出了基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测模型。首先对历史风速序列进行相似曲线簇的提取,采用相似离度作为相似性判据,对大量历史风速序列与测试集风速序列进行相似性...
为了减少训练数据的冗余信息,提高风电功率预测的精度,提出了基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测模型。首先对历史风速序列进行相似曲线簇的提取,采用相似离度作为相似性判据,对大量历史风速序列与测试集风速序列进行相似性的判断,继而找出相似性好的风速曲线簇以及曲线簇中每个风速点对应的功率,并将其作为最终的训练样本,然后采用梯度提升回归树(GBRT)模型进行风电功率的预测。用上海某风场的数据进行对比试验,结果表明,该方法能够明显提高超短期风电功率预测的精度,具有实际意义。
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关键词
超短期风电功率预测
相似曲线簇
相似
离度
GBRT
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职称材料
题名
基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测
被引量:
6
1
作者
张颖超
黄飞
邓华
支兴亮
李慧玲
机构
南京信息工程大学信息与控制学院
南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心
出处
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018年第6期15-20,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(41675156)
国家公益性行业(气象)科研专项(GYHY20110604)
江苏省六大人才高峰项目(WLW-021)
文摘
为了减少训练数据的冗余信息,提高风电功率预测的精度,提出了基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测模型。首先对历史风速序列进行相似曲线簇的提取,采用相似离度作为相似性判据,对大量历史风速序列与测试集风速序列进行相似性的判断,继而找出相似性好的风速曲线簇以及曲线簇中每个风速点对应的功率,并将其作为最终的训练样本,然后采用梯度提升回归树(GBRT)模型进行风电功率的预测。用上海某风场的数据进行对比试验,结果表明,该方法能够明显提高超短期风电功率预测的精度,具有实际意义。
关键词
超短期风电功率预测
相似曲线簇
相似
离度
GBRT
Keywords
ultra-short-term wind power prediction
similar curve clusters
similarity degree
GBRT(gradient boosting regression tree)
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相似曲线簇和GBRT方法的超短期风电功率预测
张颖超
黄飞
邓华
支兴亮
李慧玲
《华北电力大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2018
6
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