【摘 要】
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针对短期风电功率预测,提出一种基于稀疏表示特征提取的建模方法。为了构建预测模型,将历史风电功率数据构成具有时延的输入-输出数据对,将时延输入数据向量作为初始字典,由K
【机 构】
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中信重工工程技术有限责任公司,兰州交通大学自动化与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51467008)
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针对短期风电功率预测,提出一种基于稀疏表示特征提取的建模方法。为了构建预测模型,将历史风电功率数据构成具有时延的输入-输出数据对,将时延输入数据向量作为初始字典,由K-均值奇异值分解(K-SVD)算法将其进行稀疏分解与变换至稀疏域以得到学习后的字典,由正交匹配追踪(OMP)算法获取相应的稀疏编码向量,再将该向量作为极限学习机(ELM)或支持向量机(SVM)的输入来构建全局回归模型。为了验证所提出的方法的有效性,将所提出的方法用于短期风电功率预测中,在同等条件下与单一SVM、ELM方法和非字典学习的其他稀疏
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