本文關(guān)鍵詞： 風(fēng)速預(yù)測 空間相關(guān)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(guān)性風(fēng)速預(yù)測的現(xiàn)狀;引入條件相關(guān)性及相應(yīng)的可信相關(guān)度概念,以代替常規(guī)的相關(guān)性;基于大數(shù)據(jù)思維,提出將數(shù)據(jù)驅(qū)動與因果驅(qū)動相結(jié)合的預(yù)測框架。從歷史數(shù)據(jù)中挖掘相關(guān)性,利用空間相關(guān)性增加風(fēng)速預(yù)測的數(shù)據(jù)源,部分克服歷史數(shù)據(jù)缺失的困難;利用大時滯的空間相關(guān)性,有助于預(yù)測下游風(fēng)速的突變。最后,依托該框架展望了空間相關(guān)性風(fēng)速預(yù)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(tuán)公司(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院);智能電網(wǎng)保護(hù)和運行控制國家重點實驗室;東南大學(xué)電氣工程學(xué)院;新能源與儲能運行控制國家重點實驗室(中國電力科學(xué)研究院);中國神華能源股份有限公司;浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;文萊科技大學(xué)電機(jī)與電子工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點項目(61533010) NSFC-NRCT(中泰)合作研究項目(51561145011) 國家電網(wǎng)公司科技項目~~
【分類號】：TM614
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本文編號：1519449