本文關(guān)鍵詞：一種基于改進(jìn)GPR和Bagging的短期風(fēng)電功率組合預(yù)測(cè)方法

  更多相關(guān)文章： GPR Bagging 風(fēng)電功率預(yù)測(cè) 不確定性量化 BCM

【摘要】：為提高短期風(fēng)電功率的預(yù)測(cè)精度并對(duì)功率預(yù)測(cè)的不確定性進(jìn)行量化,提出了基于高斯過(guò)程回歸(Gaussian Process Regression,GPR)和Bootstrap Aggregation(Bagging)的組合預(yù)測(cè)方法。針對(duì)GPR的不穩(wěn)定性和計(jì)算量大的特點(diǎn),引入了Bagging和訓(xùn)練數(shù)據(jù)完全條件獨(dú)立下的近似方法(Fully Independent Training Conditional Approximation,FITC)。同時(shí),在貝葉斯決策(Bayesian Committee Machine,BCM)的基礎(chǔ)上,提出了一種新的權(quán)重組合策略。實(shí)驗(yàn)表明,基于Bagging和FITC的GPR方法在穩(wěn)定性、預(yù)測(cè)精度和訓(xùn)練時(shí)間的消耗上都優(yōu)于傳統(tǒng)的GPR方法。在風(fēng)電功率預(yù)測(cè)中,改進(jìn)的GPR可以給出較準(zhǔn)確的置信區(qū)間,且與極限學(xué)習(xí)機(jī)、最小二乘支持向量機(jī)相比較,該方法的預(yù)測(cè)精度也有明顯提高。
【作者單位】： 南京信息工程大學(xué)信息與控制學(xué)院;南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心;
【基金】：江蘇省六大人才高峰項(xiàng)目(WLW-021) 國(guó)家公益性行業(yè)(氣象)科研專項(xiàng)項(xiàng)目(GYHY201106040)
【分類號(hào)】：TM614
【正文快照】： 根據(jù)世界風(fēng)能協(xié)會(huì)統(tǒng)計(jì),截止到2015年2月,中國(guó)、美國(guó)、德國(guó)的風(fēng)電裝機(jī)容量分別達(dá)到了114.76 GW、65.88 GW和40.47 GW。風(fēng)能作為清潔可再生能源,在世界范圍內(nèi)已經(jīng)得到了廣泛的利用。但風(fēng)的間歇性和波動(dòng)性,給風(fēng)能有效、安全的利用帶來(lái)了極大的挑戰(zhàn),而準(zhǔn)確的風(fēng)電功率預(yù)測(cè),可以為風(fēng)

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 袁科;;基于Double-Bagging決策樹的基因微陣列數(shù)據(jù)研究[J];湖北汽車工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);2009年02期

2 喬石;;增強(qiáng)Fisher判決的Bagging集成分類方法[J];太原科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年06期

3 李雅芹;楊慧中;;一種基于Bagging算法的高斯過(guò)程集成建模方法[J];東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年S1期

4 王興良;王立宏;李海軍;;譜聚類中特征向量的Bagging選取方法[J];山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2013年02期

5 程麗麗;張健沛;楊靜;馬駿;;一種基于ICA的特征Bagging支持向量機(jī)集成方法[J];大連海事大學(xué)學(xué)報(bào);2008年03期

6 湯志康;王偉智;談蔚欣;;基于Bagging的交通擁堵預(yù)測(cè)研究[J];集美大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2006年02期

7 邱衛(wèi)東;鮑誠(chéng)毅;朱興全;;Computer Forensic Using Lazy Local Bagging Predictors[J];Journal of Shanghai Jiaotong University(Science);2009年01期

8 宋星光,夏利民;基于Bagging算法的水庫(kù)水沙聯(lián)合智能調(diào)度[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2004年25期

9 陳桂英;;Bagging神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成在產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J];河南科技;2013年19期

10 譚劍;譚松柏;;基于BAGGING算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];山東電力高等�？茖W(xué)校學(xué)報(bào);2012年01期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 鈕冰;陸文聰;金雨歡;;利用Bagging算法預(yù)測(cè)生物膜蛋白類型[A];中國(guó)化學(xué)會(huì)第26屆學(xué)術(shù)年會(huì)化學(xué)信息學(xué)與化學(xué)計(jì)量學(xué)分會(huì)場(chǎng)論文集[C];2008年

2 李曉波;;集成分類對(duì)比:Bagging NB & Boosting NB[A];2010年全國(guó)開放式分布與并行計(jì)算機(jī)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

3 劉艷霞;范明;;Bagging基于eEP的分類器分類稀有類[A];第二十二屆中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（研究報(bào)告篇）[C];2005年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 吳云峰;基于多分類器的遷移bagging習(xí)題推薦研究[D];西北大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：1262732