基于高斯过程的短期风电功率概率预测

• 作者: 李军 杜雪
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯过程 协方差函数 风电功率 概率预测
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 技术热点——先进算法与人工智能
• 页码范围: 14-17
• 页数: 4页
• 分类号: TM614|TP181
• 字数: 3664字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8829.2018.03.004

摘要

风电是近年来发展迅速的绿色能源,因此对短期风电功率的预测就显得尤为重要.提出了基于高斯过程(Gaussian Processes,GP)的概率预测方法,详细说明了该方法的短期风电功率概率预测原理并建立了数学模型.为了使短期风电功率概率预测精度有一个良好的对比性分析,将基于不同的单一协方差函数以及组合协方差函数的GP方法用于预测中,以国外某风电场2006年6月份的历史风电功率实测数据进行算例实例分析,并与SVM方法在同等条件下进行比较.实验结果表明,GP方法均可以给出较好的预测效果,优于SVM的预测结果,且能给出预测输出的置信水平.若考虑具有自动相关确定(Automatic Relevance Determination,ARD)协方差函数或具有ARD特性的组合协方差函数时,GP方法的预测效果最好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李军	兰州交通大学自动化与电气工程学院	70	490	13.0	19.0
2	杜雪	兰州交通大学自动化与电气工程学院	3	2	1.0	1.0