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风电场超短期风速预测的相空间优化邻域局域法
被引量:
9
1
作者
王扬
张金江
+3 位作者
温柏坚
郭创新
曹一家
吴栋梁
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2011年第24期39-43,58,共5页
基于相空间重构技术和局域预测法,提出一种风电场超短期风速预测的新方法。该方法通过优化的相空间邻域寻找预测状态点在相空间中的邻域点,并建立支持向量回归(SVR)模型。通过考察伪近邻点的比重来选取合适的邻域半径,保证了邻域点与预...
基于相空间重构技术和局域预测法,提出一种风电场超短期风速预测的新方法。该方法通过优化的相空间邻域寻找预测状态点在相空间中的邻域点,并建立支持向量回归(SVR)模型。通过考察伪近邻点的比重来选取合适的邻域半径,保证了邻域点与预测状态点的高度相似性,而SVR模型则具有很强的高维非线性拟合能力。实例分析表明,该方法与其他方法相比具有较好的超短期风速预测效果。
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关键词
风力发电
超短期风速预测
局域预测法
支持向量回归(SVR)
相空间重构
伪近邻点
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职称材料
题名
风电场超短期风速预测的相空间优化邻域局域法
被引量:
9
1
作者
王扬
张金江
温柏坚
郭创新
曹一家
吴栋梁
机构
浙江大学电气工程学院
浙江科技学院自动化与电气工程学院
广东省电力调度中心
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2011年第24期39-43,58,共5页
基金
教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目(NCET-07-0745)
浙江省自然科学基金资助项目(R107062)~~
文摘
基于相空间重构技术和局域预测法,提出一种风电场超短期风速预测的新方法。该方法通过优化的相空间邻域寻找预测状态点在相空间中的邻域点,并建立支持向量回归(SVR)模型。通过考察伪近邻点的比重来选取合适的邻域半径,保证了邻域点与预测状态点的高度相似性,而SVR模型则具有很强的高维非线性拟合能力。实例分析表明,该方法与其他方法相比具有较好的超短期风速预测效果。
关键词
风力发电
超短期风速预测
局域预测法
支持向量回归(SVR)
相空间重构
伪近邻点
Keywords
wind power
ultra-short-term wind speed forecasting
local prediction
support vector regression(SVR)
phase space reconstruction
pseudo neighbor point
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
TM744 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
风电场超短期风速预测的相空间优化邻域局域法
王扬
张金江
温柏坚
郭创新
曹一家
吴栋梁
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2011
9
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