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基于滤波极大似然随机梯度的弃风电量预测（英文）
被引量：
2
1
作者
王子赟
纪志成
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期589-594,共6页
研究了一类Hammerstein有限脉冲响应模型的建模方法,并用于风电场弃风电量预测领域。采用极大似然估计律对似然方程进行最小化,同时为了减少有色噪声对建模过程的干扰,结合极大似然估计方法和滤波过程,将原本耦合的非线性模型转变为独...
研究了一类Hammerstein有限脉冲响应模型的建模方法,并用于风电场弃风电量预测领域。采用极大似然估计律对似然方程进行最小化,同时为了减少有色噪声对建模过程的干扰,结合极大似然估计方法和滤波过程,将原本耦合的非线性模型转变为独立参数的辨识模型,进而推导了一类基于滤波的极大似然随机梯度辨识算法,并将该方法用于风电场弃风电量的预测领域。仿真结果表明提出的算法可以精确的辨识实际风电场的风电功率特性曲线,并能很好的预测风电场的弃风电量情况,具有很强的实用性。
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关键词
系统建模
随机梯度
滤波算法
极大似然估计
风电弃风电量预测
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职称材料
题名
基于滤波极大似然随机梯度的弃风电量预测（英文）
被引量：
2
1
作者
王子赟
纪志成
机构
江南大学
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期589-594,共6页
基金
China Postdoctoral Science Foundation Funded Project(2016M591765)
Jiangsu Postdoctoral Science Foundation Funded Project(1601252C)
Fundamental Research Funds for the Central Universities(JUSRP115A30)
文摘
研究了一类Hammerstein有限脉冲响应模型的建模方法,并用于风电场弃风电量预测领域。采用极大似然估计律对似然方程进行最小化,同时为了减少有色噪声对建模过程的干扰,结合极大似然估计方法和滤波过程,将原本耦合的非线性模型转变为独立参数的辨识模型,进而推导了一类基于滤波的极大似然随机梯度辨识算法,并将该方法用于风电场弃风电量的预测领域。仿真结果表明提出的算法可以精确的辨识实际风电场的风电功率特性曲线,并能很好的预测风电场的弃风电量情况,具有很强的实用性。
关键词
系统建模
随机梯度
滤波算法
极大似然估计
风电弃风电量预测
Keywords
system identification
stochastic gradient
filtering theory
maximum likelihood
wind power curtailment prediction
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于滤波极大似然随机梯度的弃风电量预测（英文）
王子赟
纪志成
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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