10.13705/j.issn.1671-6833.2020.02.023
基于相似日和特征提取的短期风电功率预测
为提高短期风电功率预测精度,增强预测模型对特定天气状况的代表性和适应性,提出一种基于离散Fréchet距离与核熵成分分析(KECA)相结合的数据处理方法.通过引入离散Fréchet距离,建立匹配相似日的数学模型,提取与预测日相似的样本,使用KECA从多种气象要素中提取合适的非线性主元作为支持向量机(SVM)模型的输入.实验结果表明:所提出的方法明显提高了预测精度并具有一定的适用性.
离散Fréchet距离、相似日、核熵成分分析、支持向量机、功率预测
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TM614(发电、发电厂)
国家自然科学基金资助项目;江苏省六大人才高峰项目
2020-11-16(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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