本文關(guān)鍵詞：基于條件分類與證據(jù)理論的短期風(fēng)電功率非參數(shù)概率預(yù)測(cè)方法

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【摘要】：提出了一種基于稀疏貝葉斯分類與Dempster-Shafer(D-S)證據(jù)理論的短期風(fēng)電功率概率分布非參數(shù)估計(jì)方法,預(yù)測(cè)時(shí)間尺度為48 h。該方法首先通過(guò)支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測(cè);進(jìn)而將SVM預(yù)測(cè)誤差的范圍離散為多個(gè)區(qū)間,通過(guò)建立稀疏貝葉斯分類器對(duì)SVM預(yù)測(cè)誤差落入各預(yù)定區(qū)間的概率進(jìn)行估計(jì)。然后應(yīng)用D-S證據(jù)理論對(duì)所有區(qū)間對(duì)應(yīng)的概率估計(jì)結(jié)果進(jìn)行整合,得到SVM預(yù)測(cè)誤差的整體概率分布。最后疊加誤差分布與SVM預(yù)測(cè)的風(fēng)電功率值,得到風(fēng)電功率的概率分布結(jié)果。該方法基于稀疏貝葉斯架構(gòu)構(gòu)建,具有高稀疏性,確保了模型的泛化能力與計(jì)算速度。該方法還系統(tǒng)地計(jì)及了風(fēng)電場(chǎng)輸出功率必須滿足在[0,GN](GN為風(fēng)電場(chǎng)裝機(jī)容量)內(nèi)取值的邊界約束,使預(yù)測(cè)結(jié)果更加符合實(shí)際。以某74 MW的風(fēng)電場(chǎng)為例對(duì)上述方法進(jìn)行了驗(yàn)證,結(jié)果表明了該方法的有效性。
【作者單位】： 電網(wǎng)智能化調(diào)度與控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(山東大學(xué));國(guó)網(wǎng)山東省電力公司檢修公司;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(973項(xiàng)目)(2013CB228205) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51007047,51477091)~~
【分類號(hào)】：TM614
【正文快照】： vector machine,SVM)對(duì)風(fēng)電功率進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測(cè);進(jìn)而將SVM預(yù)測(cè)誤差的范圍離散為多個(gè)區(qū)間,通過(guò)建立稀疏貝葉斯分類器對(duì)SVM預(yù)測(cè)誤差落入各預(yù)定區(qū)間的概率進(jìn)行估計(jì)。然后應(yīng)用D-S證據(jù)理論對(duì)所有區(qū)間對(duì)應(yīng)的概率估計(jì)結(jié)果進(jìn)行整合,得到SVM預(yù)測(cè)誤差的整體概率分布。最后疊加誤差分布與SVM

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1291790