基于高斯混合分布模型的风电功率预测误差统计分析研究

• 作者: 周博文 张彤 张金环 王超群
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率预测 高斯混合模型 概率密度估计 期望最大化 预测误差
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 59-64,72
• 页数: 7页
• 分类号: TM614
• 字数: 5009字
• 语种: 中文

摘要

针对风电功率预测误差的统计分析,研究了一种基于高斯混合模型的风电功率预测误差分布,采用期望最大化算法,从统计学角度分析了风电功率负荷预测误差数据,并且在理论上证明了该方法的合理性.该方法的优点在于,无论其统计分布是怎样的,所有风电功率预测误差的概率密度函数都可以使用高斯混合模型近似表示,然后进行适当的子模型削减.通过对高斯混合模型与其他各种统计分布模型的性能进行比较,证明了高斯混合模型在风电功率预测误差统计分析应用中的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张金环	天津职业大学机电工程与自动化学院	10	42	4.0	6.0
2	周博文	东北大学信息科学与工程学院	21	222	8.0	14.0
3	王超群		1	0	0.0	0.0
4	张彤		1	0	0.0	0.0