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基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计 被引量：15
1
作者 周玮 钟佳成 +3 位作者 孙辉 李国锋 孔剑虹 张富宏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2018年第21期90-95,184,共7页
风电的波动性和不确定性给大规模风电并网带来了挑战,估计风电场上报风电的预测功率误差范围,能够为含风电电力系统的运行调度提供重要信息。因此,提出基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计方法。通过建立隐马尔可夫... 风电的波动性和不确定性给大规模风电并网带来了挑战,估计风电场上报风电的预测功率误差范围,能够为含风电电力系统的运行调度提供重要信息。因此,提出基于隐马尔可夫模型的日内风电功率预测误差区间滚动估计方法。通过建立隐马尔可夫模型实现一定置信水平下对风电功率误差波动区间的快速估计,并利用局部加权回归散点平滑法对误差区间进行处理。以实际数据为例分析,结果表明所提方法能够给出风电功率预测误差的波动范围,为电力系统的调度与控制、备用容量的配置、风险评估等方面提供更全面的信息。 展开更多
关键词 风力发电 隐马尔可夫模型 误差区间估计 功率预测
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基于OS-ELM和Bootstrap方法的超短期风电功率预测 被引量：43
2
作者 王焱 汪震 +2 位作者 黄民翔 蔡祯祺 杨濛濛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期14-19,122,共7页
提出了一种基于在线序贯极限学习机(OS-ELM)的超短期风电功率预测方法。利用OSELM学习速度快、泛化能力强的优点,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络结构,实现了对数值天气预报风速的快速实时修正和风电机组输出功率的快... 提出了一种基于在线序贯极限学习机(OS-ELM)的超短期风电功率预测方法。利用OSELM学习速度快、泛化能力强的优点,将批处理和逐次迭代相结合,不断更新训练数据和网络结构,实现了对数值天气预报风速的快速实时修正和风电机组输出功率的快速预测。随后,采用计算机自助(Bootstrap)法构造伪样本,给出了预测功率的置信区间评估。实例和研究结果表明,该预测方法与反向传播(BP)网络、支持向量机(SVM)方法相比,在计算时间上更能满足在线应用需求,而且预测精度相当,有较好的应用前景。 展开更多
关键词 风电预测 风速修正 误差区间估计 极限学习机 BOOTSTRAP方法
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精确度和不确定度估计及应用 被引量：7
3
作者 陶本藻 《勘察科学技术》 2003年第5期24-27,共4页
阐述精确度、区间估计和不确定度等误差指标及其相互关系 ,探讨顾及系统误差时评定精度的方法 。
关键词 精确度 不确定度 误差区间估计 置信系数
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