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摘要:
高精度的短期风功率预测有利于实现接入大量风机的电力系统优化调度。针对自回归滑动平均(auto-re-gressive and moving average,ARMA)、反向传播(back propagation,BP)神经网络、最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)等单一模型预测不稳定的问题,以及协方差、概率权组合模型权重固定的不足,结合风功率的日变化特性,提出一种基于时变概率权的组合预测模型。实际算例表明:组合模型能有效提高风功率预测的精度,而时变概率权组合模型能够动态调整各单一模型的权重,进一步提高预测精度。
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文献信息
篇名 一种基于时变概率权的短期风功率组合预测模型
来源期刊 广东电力 学科 工学
关键词 短期风功率预测 单一模型 组合模型 时变概率权
年,卷(期) 2016,(10) 所属期刊栏目 专家论坛
研究方向 页码范围 1-6
页数 6页 分类号 TM73
字数 4008字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-290X.2016.10.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨苹 华南理工大学电力学院 155 2093 24.0 39.0
7 叶超 华南理工大学电力学院 10 36 3.0 5.0
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节点文献
短期风功率预测
单一模型
组合模型
时变概率权
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广东电力
月刊
1007-290X
44-1420/TM
大16开
广州市东风东路水均岗8号
1988
chi
出版文献量(篇)
5373
总下载数(次)
16
总被引数(次)
27406
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