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题名计及历史数据熵关联信息挖掘的短期风电功率预测
被引量：28
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作者
史坤鹏
乔颖
赵伟
黄松岭
刘志君
郭雷
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机构
清华大学电机工程与应用电子技术系
电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室清华大学
国网吉林省电力有限公司
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期13-18,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51077078)
国家科技支撑计划资助项目(2015BAA01B01)~~
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文摘
对风电功率历史数据进行关联信息挖掘,将有助于提高短期风电功率预测的准确度和计算效率。为解决风电功率预测模型的输入、输出变量的相关性冗余问题,尝试采用了一种基于信息熵和互信息的熵相关系数指标,旨在量化评估不同历史日风电样本与待预测日参考样本间的复杂非线性映射关系,并与线性相关系数、秩相关系数、欧氏距离指标进行了对比研究。同时,设计了一种BP神经网络改进模型,通过亲密样本筛选、隐含层结构寻优、网络权重赋初值等环节,克服了传统预测模型的训练数据冗余度大、收敛速度慢问题,提高了预测模型的泛化能力和计算效率。对某风电场实测数据的算例分析表明,所提出的方法在改善短期风电功率预测性能方面具有应用可行性。
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关键词
关联信息挖掘
熵相关系数
相关性冗余
模型泛化能力
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Keywords
association information mining
entropy correlation coefficient（ECC）
correlation redundancy
model generalization ability
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于熵权综合关联度数据挖掘的风电功率实时预测研究
被引量：8
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作者
杨茂
马剑
李大勇
苏欣
孙涌
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机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术吉林省重点实验室(东北电力大学)
国网吉林省电力有限公司通化供电公司
东北电力大学理学院
国网淄博供电公司
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出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第12期3578-3585,共8页
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基金
国家自然科学基金（51307017）
吉林省产业技术与专项开发项目（2014Y124）
国家重点研发计划（2018YFB0904203）
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文摘
采用一种基于熵权综合关联度指标,来量化评估不同历史时段风电样本与待预测时段参考样本间的复杂非线性映射关系,解决预测模型输入与输出变量的相关性冗余问题,并与Pearson相关系数、Kendall相关系数、Spearman相关系数、互信息相关系数指标进行对比研究。然后,采用一种神经网络改进模型,通过相似样本筛选、隐含层结构寻优、网络权重赋初值等,减小训练数据冗余度的影响及加快收敛速度,提高预测模型的泛化能力和计算效率。通过吉林省某风电场的实测数据进行实验仿真,结果表明该方法可有效提高风电功率实时预测准确率。
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关键词
关联信息挖掘
熵权综合关联系数
相关性冗余
模型泛化能力
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Keywords
association information mining
entropy weight comprehensive correlation coefficient
correlation redundancy
model generalization ability
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名基于滑动窗口的船舶导航信息关联挖掘系统
被引量：1
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作者
陈兆熙
王莉
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机构
南昌交通学院
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第7期170-173,共4页
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基金
江西省教育厅科技项目(GJJ181492)。
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文摘
为了准确、快速挖掘用户所需的导航信息,设计基于滑动窗口的船舶导航信息关联挖掘系统。用户在系统客户端的挖掘界面输入挖掘请求信息,客户端将用户请求发送至服务端,由船舶导航信息挖掘模块,将船舶导航信息流划分多个滑动窗口,提取候选数据流,采用Apriori关联规则算法在候选数据流中,挖掘满足用户请求条件的导航信息,完成船舶导航信息关联挖掘。实验结果表明,所设计系统挖掘的导航信息准确率较高,并且挖掘耗时缩短。
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关键词
滑动窗口
船舶导航
信息关联挖掘
APRIORI算法
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Keywords
sliding window
ship navigation
information association mining
Apriori algorithm
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分类号
TP753
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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