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基于稀疏矢量自回归概率模型的超短期风电功率预测算法
被引量：
1
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作者
窦丽霞
周其龙
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第11期276-281,共6页
可再生能源的概率预测被广泛认为是电力系统优化的必要条件。提出一种在大量地点进行超短期的参数化风电概率预测的时空方法,其基于logit-normal的参数框架,将多个风电场的位置参数建模为一个向量值时空过程,并采用改进的指数平滑法跟...
可再生能源的概率预测被广泛认为是电力系统优化的必要条件。提出一种在大量地点进行超短期的参数化风电概率预测的时空方法,其基于logit-normal的参数框架,将多个风电场的位置参数建模为一个向量值时空过程,并采用改进的指数平滑法跟踪尺度参数,采用一种先进的稀疏向量自回归模型拟合技术,对定位参数进行建模,并与传统的向量自回归模型相对比。以澳大利亚22个风电场的每5分钟平均风力发电数据集为例进行了测试,验证了该算法的有效性。
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关键词
稀疏矢量自回归概率模型
概率
预测
风力发电
logit-normal函数
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题名
基于稀疏矢量自回归概率模型的超短期风电功率预测算法
被引量：
1
1
作者
窦丽霞
周其龙
机构
河南师范大学新联学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2021年第11期276-281,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项(9160717003)。
文摘
可再生能源的概率预测被广泛认为是电力系统优化的必要条件。提出一种在大量地点进行超短期的参数化风电概率预测的时空方法,其基于logit-normal的参数框架,将多个风电场的位置参数建模为一个向量值时空过程,并采用改进的指数平滑法跟踪尺度参数,采用一种先进的稀疏向量自回归模型拟合技术,对定位参数进行建模,并与传统的向量自回归模型相对比。以澳大利亚22个风电场的每5分钟平均风力发电数据集为例进行了测试,验证了该算法的有效性。
关键词
稀疏矢量自回归概率模型
概率
预测
风力发电
logit-normal函数
Keywords
Sparse vector autoregression
Probabilistic forecasting
Wind power
Logit-normal
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀疏矢量自回归概率模型的超短期风电功率预测算法
窦丽霞
周其龙
《计算机应用与软件》
北大核心
2021
1
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