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摘要:
风电功率短期概率预测具有条件相依特性和时序相依特性.同时考虑两种特征可提高预测水平,但需解决二次样本分离带来的拟合概率分布函数在显著性与稳定性之间的矛盾.文章提出了弱时序性-强条件性历史样本分离方法,并提出一种基于随机森林算法的待预测日模糊分类方法,最后给出了考虑两种性质耦合的概率预测方法.测试表明,该方法可同时保证子样本集的统计学显著性与拟合稳定性,提高了待预测日分类准确度,概率预测的结果相较于考虑单一性质在多项评价指标上表现较好.
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文献信息
篇名 考虑误差时序–条件性质的短期风电 功率概率预测
来源期刊 电网技术 学科 工学
关键词 风电功率预测 不确定性 条件相依 时序特性 概率预测
年,卷(期) 2020,(7) 所属期刊栏目 能源互联网
研究方向 页码范围 2529-2537
页数 9页 分类号 TM614
字数 语种 中文
DOI 10.13335/j.1000-3673.pst.2019.0881
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 鲁宗相 81 4960 32.0 70.0
2 乔颖 41 999 14.0 31.0
3 吴问足 3 39 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
风电功率预测
不确定性
条件相依
时序特性
概率预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电网技术
月刊
1000-3673
11-2410/TM
大16开
北京清河小营东路15号中国电力科学研究院内
82-604
1957
chi
出版文献量(篇)
9975
总下载数(次)
39
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346228
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