国产欧美精品一区二区,中文字幕专区在线亚洲,国产精品美女网站在线观看,艾秋果冻传媒2021精品,在线免费一区二区,久久久久久青草大香综合精品,日韩美aaa特级毛片,欧美成人精品午夜免费影视

基于LS-SVM和核密度估計的概率性風(fēng)電功率預測
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

哈爾濱工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化測試與控制研究所 哈爾濱 150080

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TM614

基金項目:


Probabilistic Wind Power Prediction Based on LS-SVM and Kernel Density Estimation
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 圖/表
  • |
  • 訪(fǎng)問(wèn)統計
  • |
  • 參考文獻
  • |
  • 相似文獻
  • |
  • 引證文獻
  • |
  • 資源附件
  • |
  • 文章評論
    摘要:

    近年來(lái)風(fēng)電在我國發(fā)展迅猛,但風(fēng)速的不穩定性和間歇性,使風(fēng)電功率也具有同樣的性質(zhì),這樣的電功率注入會(huì )帶來(lái)電力系統運行的不穩定,因此,風(fēng)電功率的預測對風(fēng)電并網(wǎng)及使用具有重要意義。鑒于此,開(kāi)展風(fēng)電功率的短期預測研究,利用LS-SVM對風(fēng)電功率進(jìn)行建模并實(shí)現確定性的短期預測,在此基礎上使用非參數統計法對確定性預測模型的預測誤差進(jìn)行擬合獲得其密度函數,計算各功率段的置信區間以得到概率性預測結果,從而提高風(fēng)電功率預測結果的實(shí)用性和可靠性。與常用的自回歸滑動(dòng)平均模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行對比實(shí)驗,證明本方法的性能及優(yōu)勢。

    Abstract:

    In recent years, wind power has developed rapidly in China, but the instability and intermittence of wind speed make the wind power have the same nature. Such power injection will bring instability to the operation of the power system. Therefore, prediction of wind power is of great significance to wind power network and utilization. In view of this, short-term prediction of wind power is focused based on LS-SVM, and thus the deterministic short-term prediction is achieved. In addition, the non-parametric statistical method is used to fit the prediction error of the deterministic prediction model to estimate its density function, and calculate the confidence interval of each power segment to obtain probabilistic prediction results. As a result, the practicability and reliability of wind power prediction results are improved. Compared with the commonly used autoregressive moving average model and BP neural network model, the performance and advantages of the method are proved.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

孟升衛,馮曉曉,龐景月,崔秀海.基于LS-SVM和核密度估計的概率性風(fēng)電功率預測計算機測量與控制[J].,2019,27(12):34-38.

復制
分享
文章指標
  • 點(diǎn)擊次數:
  • 下載次數:
  • HTML閱讀次數:
  • 引用次數:
歷史
  • 收稿日期:2019-04-10
  • 最后修改日期:2019-05-08
  • 錄用日期:2019-05-08
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-12-26
  • 出版日期:
文章二維碼
乌兰浩特市| 长泰县| 扎鲁特旗| 平顶山市| 贵州省| 永泰县| 旺苍县| 巴里| 运城市| 萍乡市| 玉溪市| 洪雅县| 香格里拉县| 娱乐| 胶南市| 和静县| 株洲市| 新郑市| 浦东新区| 彭阳县| 清原| 双城市| 东宁县| 临泉县| 南昌县| 龙泉市| 红桥区| 科技| 遵义市| 恩平市| 启东市| 达孜县| 东丰县| 防城港市| 云霄县| 安福县| 怀化市| 杭州市| 武隆县| 长垣县| 郧西县|