本文選題：風(fēng)速預(yù)測 + 有條件的相關(guān)性��； 參考：《電力系統(tǒng)自動化》2017年11期

【摘要】：利用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),對已知的時(shí)間序列外推,可以克服短期風(fēng)速預(yù)測中缺乏因果關(guān)系的困難。但在選擇外推模型、參數(shù)及學(xué)習(xí)樣本等方面存在主觀認(rèn)識模糊性的挑戰(zhàn)。為降低主觀認(rèn)識模糊性對分類預(yù)測效果的影響并提高樣本分類效率,提出按變化特征來定義符號,以及用符號串描述風(fēng)速時(shí)間序列的粗�；拍睢Ｔ诖嘶A(chǔ)上,引入趨勢特征,完善風(fēng)速時(shí)間序列的符號化過程,提出單元窗口特征和趨勢特征相結(jié)合的兩層符號化方法。利用甘肅酒泉風(fēng)電基地一年的實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該粗粒化方法的有效性。
[Abstract]:By using the statistical analysis technique to extrapolate the known time series, the difficulty of lack of causality in short-term wind speed prediction can be overcome.However, there is a challenge of subjective ambiguity in the selection of extrapolation model, parameters and learning samples.In order to reduce the influence of subjective fuzziness on classification and forecast effect and to improve the classification efficiency of samples, the concept of coarse graining of wind speed time series is proposed to define the symbols according to the variation characteristics and to describe the wind speed time series with symbol strings.On this basis, the trend feature is introduced to perfect the symbolization process of wind speed time series, and a two-layer symbolization method combining the feature of unit window and trend feature is proposed.The effectiveness of the coarse-grained method is verified by the actual data of Jiuquan wind power base in Gansu province for one year.
【作者單位】： 東南大學(xué)電氣工程學(xué)院;新能源與儲能運(yùn)行控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國電力科學(xué)研究院);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(yùn)行控制國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;悉尼大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司;神華新能源責(zé)任有限公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(61533010) NSFC-NRCT(中泰)合作研究項(xiàng)目(51561145011) 國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目~~
【分類號】：TM614

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3 霍雨，

本文編號：1743818