【摘 要】
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风电是近年来发展迅速的绿色能源,因此对短期风电功率的预测就显得尤为重要。提出了基于高斯过程(Gaussian Processes,GP)的概率预测方法,详细说明了该方法的短期风电功率概
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51467008)
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风电是近年来发展迅速的绿色能源,因此对短期风电功率的预测就显得尤为重要。提出了基于高斯过程(Gaussian Processes,GP)的概率预测方法,详细说明了该方法的短期风电功率概率预测原理并建立了数学模型。为了使短期风电功率概率预测精度有一个良好的对比性分析,将基于不同的单一协方差函数以及组合协方差函数的GP方法用于预测中,以国外某风电场2006年6月份的历史风电功率实测数据进行算例实例分析,并与SVM方法在同等条件下进行比较。实验结果表明,GP方法均可以给出较好的预测效果,优于SV M的预测结果,且能给出预测输出的置信水平。若考虑具有自动相关确定(Automatic Relevance Determination,ARD)协方差函数或具有ARD特性的组合协方差函数时,GP方法的预测效果最好。
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