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采用k近邻进行空间相关性超短期风速预测
被引量:
14
1
作者
杨正瓴
赵强
+3 位作者
吴炳卫
侯谨毅
陈曦
张军
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期175-181,共7页
提高超短期风速预测准确率和可靠性的途径之一,是从历史观测值中充分挖掘风速相关性的特征和规律。将本地最新的风速历史观测值结合按照最优延迟时间提前的上游风速观测值,形成空间相关性k近邻预测的参考矢量;以相关系数作为相关性的具...
提高超短期风速预测准确率和可靠性的途径之一,是从历史观测值中充分挖掘风速相关性的特征和规律。将本地最新的风速历史观测值结合按照最优延迟时间提前的上游风速观测值,形成空间相关性k近邻预测的参考矢量;以相关系数作为相关性的具体评价指标,从风速历史观测值中优选出该参考矢量的k个最相似的近邻;采用7种回归模型进行本地的未来风速预测。荷兰Huibertgat地区冬季风速预测的仿真结果表明:使用线性回归、偏最小二乘回归、最小二乘支持向量回归3个优化模型预测,优化的k近邻数量为100左右,优化的历史数据年数为10 a;空间相关性k近邻风速预测能够有效使用历史数据的相似性进行可靠的超短期风速预测。
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关键词
风速预
测
超短期
空间相关性
K近邻
历史观
测
值
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职称材料
题名
采用k近邻进行空间相关性超短期风速预测
被引量:
14
1
作者
杨正瓴
赵强
吴炳卫
侯谨毅
陈曦
张军
机构
天津大学电气自动化与信息工程学院
天津大学天津市过程检测与控制重点实验室
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2019年第3期175-181,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1766210)~~
文摘
提高超短期风速预测准确率和可靠性的途径之一,是从历史观测值中充分挖掘风速相关性的特征和规律。将本地最新的风速历史观测值结合按照最优延迟时间提前的上游风速观测值,形成空间相关性k近邻预测的参考矢量;以相关系数作为相关性的具体评价指标,从风速历史观测值中优选出该参考矢量的k个最相似的近邻;采用7种回归模型进行本地的未来风速预测。荷兰Huibertgat地区冬季风速预测的仿真结果表明:使用线性回归、偏最小二乘回归、最小二乘支持向量回归3个优化模型预测,优化的k近邻数量为100左右,优化的历史数据年数为10 a;空间相关性k近邻风速预测能够有效使用历史数据的相似性进行可靠的超短期风速预测。
关键词
风速预
测
超短期
空间相关性
K近邻
历史观
测
值
Keywords
wind speed prediction
ultra-short term
spatial correlation
k-nearest neighbor
historical observations
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用k近邻进行空间相关性超短期风速预测
杨正瓴
赵强
吴炳卫
侯谨毅
陈曦
张军
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2019
14
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参考文献
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