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题名基于最优Copula相关性分析的短期风速预测方法
被引量：3
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作者
郭顺宁
马雪
杨帆
胡文保
李嘉宇
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机构
国网青海省电力公司
国网青海省电力公司经济技术研究院(国网青海省电力公司清洁能源发展研究院)
清华大学电机工程与应用电子技术系
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出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024年第2期63-72,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(52006114)。
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文摘
准确剖析变量间的关联关系,深入挖掘数据的潜在价值,是提升一系列基于统计分析原理所构建风速预测模型精度的关键。为最大程度保留数据的潜在价值并剔除冗余信息,首先将待选输入变量用概率密度函数拟合,其次建立风速与其他变量间的最优Copula函数,再次基于最优Copula函数求解相关系数,明确影响风速预测精度的关键输入变量,最后基于长短期记忆网络模型输出预测结果。基于我国某地区的实测数据集对所提方法进行了验证。实验结果表明,所提出的方法可有效选取关键输入变量,在减少模型训练时间的同时提升预测精度。
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关键词
风速预测
输入变量选择
相关性分析
COPULA函数
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Keywords
wind speed prediction
input variable selection
correlation analysis
Copula function
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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