本文關鍵詞： 風速預測 空間相關性 動態(tài)特征 離線分類建模 在線特征匹配　出處：《電力系統(tǒng)自動化》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：歸納了空間相關性風速預測的現狀;引入條件相關性及相應的可信相關度概念,以代替常規(guī)的相關性;基于大數據思維,提出將數據驅動與因果驅動相結合的預測框架。從歷史數據中挖掘相關性,利用空間相關性增加風速預測的數據源,部分克服歷史數據缺失的困難;利用大時滯的空間相關性,有助于預測下游風速的突變。最后,依托該框架展望了空間相關性風速預測的前景。
[Abstract]:The present situation of spatial correlation wind speed prediction is summarized, the concept of conditional correlation and corresponding credibility correlation is introduced to replace the conventional correlation, and based on big data's thinking, A prediction framework combining data driven with causality is proposed to mine the correlation from historical data, increase the data source of wind speed prediction by spatial correlation, partly overcome the difficulty of missing historical data, and make use of spatial correlation with large time delay. It is helpful to predict the abrupt change of downstream wind speed. Finally, based on this framework, the prospect of spatial correlation prediction of wind speed is forecasted.
【作者單位】： 南瑞集團公司(國網電力科學研究院);智能電網保護和運行控制國家重點實驗室;東南大學電氣工程學院;新能源與儲能運行控制國家重點實驗室(中國電力科學研究院);中國神華能源股份有限公司;浙江大學電氣工程學院;文萊科技大學電機與電子工程系;
【基金】：國家自然科學基金重點項目(61533010) NSFC-NRCT(中泰)合作研究項目(51561145011) 國家電網公司科技項目~~
【分類號】：TM614
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本文編號：1519449