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基于弯曲高斯过程组合方法的光伏出力预测研究
被引量：
1
1
作者
程泽
刘琦
张霞
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期99-108,共10页
针对光伏发电功率受多种天气因素影响造成预测难度大的现状,提出了一种基于弯曲高斯过程的混合模型,可以实现一天内任意时刻的光伏出力的概率预测,获得置信区间预测值和点预测值.该算法先由多元自适应回归样条模型实现对多维输入变量的...
针对光伏发电功率受多种天气因素影响造成预测难度大的现状,提出了一种基于弯曲高斯过程的混合模型,可以实现一天内任意时刻的光伏出力的概率预测,获得置信区间预测值和点预测值.该算法先由多元自适应回归样条模型实现对多维输入变量的约减,同时得到待预测值的先验数据,然后利用模糊C均值算法按天气类型对训练集数据和测试集的先验数据进行聚类,得到相似样本,再利用弯曲高斯过程模型对测试集数据进行估计,最后利用Bagging算法实现对子混合模型的集成学习,得到待预测值的区间估计和点估计.仿真及试验结果验证了该混合模型的有效性和可靠性.与高斯过程估计和BP神经网络分位数估计相比,该混合模型精度更高,实用性更强.
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关键词
多元自适应回归样条
弯曲高斯过程
BAGGING算法
区间预测
光伏发电
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职称材料
题名
基于弯曲高斯过程组合方法的光伏出力预测研究
被引量：
1
1
作者
程泽
刘琦
张霞
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
青海民族大学建筑工程学院
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期99-108,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61374122)~~
文摘
针对光伏发电功率受多种天气因素影响造成预测难度大的现状,提出了一种基于弯曲高斯过程的混合模型,可以实现一天内任意时刻的光伏出力的概率预测,获得置信区间预测值和点预测值.该算法先由多元自适应回归样条模型实现对多维输入变量的约减,同时得到待预测值的先验数据,然后利用模糊C均值算法按天气类型对训练集数据和测试集的先验数据进行聚类,得到相似样本,再利用弯曲高斯过程模型对测试集数据进行估计,最后利用Bagging算法实现对子混合模型的集成学习,得到待预测值的区间估计和点估计.仿真及试验结果验证了该混合模型的有效性和可靠性.与高斯过程估计和BP神经网络分位数估计相比,该混合模型精度更高,实用性更强.
关键词
多元自适应回归样条
弯曲高斯过程
BAGGING算法
区间预测
光伏发电
Keywords
multivariate adaptive regression splines
warped Gaussian process regression
Bagging algorithm
prediction interval
solar power generation
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于弯曲高斯过程组合方法的光伏出力预测研究
程泽
刘琦
张霞
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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