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基于BiGRU-Copula的多重不确定性变量的概率区间预测方法
被引量:
7
1
作者
涂天成
刘幸
《电网与清洁能源》
北大核心
2021年第7期25-33,共9页
有效的概率预测方法有助于提升电网企业调度运行的经济性、可靠性。提出了一种基于BiGRU-Copula的多重不确定性变量的概率区间预测方法。首先引入深度学习方法,建立基于BiGRU的区间概率预测模型;然后建立针对多重不确定性因素概率特性...
有效的概率预测方法有助于提升电网企业调度运行的经济性、可靠性。提出了一种基于BiGRU-Copula的多重不确定性变量的概率区间预测方法。首先引入深度学习方法,建立基于BiGRU的区间概率预测模型;然后建立针对多重不确定性因素概率特性采样的Copula模型;通过采样得到不同预测场景。基于真实历史数据设计仿真算例,结果表明:BiGRU适用于时序型序列的概率预测,基于Copula函数的采样方法能够更好地捕捉多元时变分布的统计信息,所提方法的预测结果更贴近真实情况。
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关键词
概率区间预测
bigru-copula
多重不确定性
深度学习
时序型序列
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职称材料
题名
基于BiGRU-Copula的多重不确定性变量的概率区间预测方法
被引量:
7
1
作者
涂天成
刘幸
机构
三峡大学电气与新能源学院
国网西安供电公司
出处
《电网与清洁能源》
北大核心
2021年第7期25-33,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51877122)。
文摘
有效的概率预测方法有助于提升电网企业调度运行的经济性、可靠性。提出了一种基于BiGRU-Copula的多重不确定性变量的概率区间预测方法。首先引入深度学习方法,建立基于BiGRU的区间概率预测模型;然后建立针对多重不确定性因素概率特性采样的Copula模型;通过采样得到不同预测场景。基于真实历史数据设计仿真算例,结果表明:BiGRU适用于时序型序列的概率预测,基于Copula函数的采样方法能够更好地捕捉多元时变分布的统计信息,所提方法的预测结果更贴近真实情况。
关键词
概率区间预测
bigru-copula
多重不确定性
深度学习
时序型序列
Keywords
probability interval prediction
bigru-copula
multipleuncertainty
deeplearning
sequentialsequence
分类号
TM61 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BiGRU-Copula的多重不确定性变量的概率区间预测方法
涂天成
刘幸
《电网与清洁能源》
北大核心
2021
7
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