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按时序特征优化模型后在线选配的超短期风电预测 被引量：25
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作者 郁琛 薛禹胜 +3 位作者 文福拴 董朝阳 K.P.WONG Kang LI 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2015年第8期5-11,共7页
讨论超短期风电功率预测(USTWPP)模型的适用性。提出的USTWPP方法,从历史数据的风电功率时间序列(WPTS)中筛选特征量,选择门限值,并将短窗口内的WPTS划分为不同形态的子集,以及一个囊括所有不具有排他性分类特征的"非形态子集"... 讨论超短期风电功率预测(USTWPP)模型的适用性。提出的USTWPP方法,从历史数据的风电功率时间序列(WPTS)中筛选特征量,选择门限值,并将短窗口内的WPTS划分为不同形态的子集,以及一个囊括所有不具有排他性分类特征的"非形态子集"。然后在离线环境下,分别按对应的训练样本优化各子集专用的预测模型及参数。在线应用时,将当前时刻前一个短窗口的WPTS与各子集的分类判据比对,以归入上述子集之一,然后调用相应的预测模型完成USTWPP。最后,以实际算例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 风电预测 时间序列特征 序列趋势分类 离线优化 在线匹配
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