典型文献
计及误差时间相依性的风电功率超短期条件概率预测
文献摘要：
针对单一参数化建模误差集粗糙的问题,基于风电功率历史特征进行建模,集成深度置信网络的特征提取和粒子群优化算法的寻优能力,分析预测误差时间相依性,实现误差修正.分析误差样本集,建立计及误差时间相依性的风电功率超短期条件概率预测模型.基于我国吉林省某风电场实际数据进行算例分析,结果表明所提模型可有效提高预测质量.
文献关键词：
深度置信网络;风电功率预测;超短期;误差修正;条件概率预测
中图分类号：
作者姓名：
王森;孙永辉;周衍;王建喜;侯栋宸;张林闯
作者机构：
河海大学 能源与电气学院,江苏 南京 210098
文献出处：
引用格式：
[1]王森;孙永辉;周衍;王建喜;侯栋宸;张林闯-.计及误差时间相依性的风电功率超短期条件概率预测)[J].电力自动化设备,2022(11):40-46
A类：
条件概率预测
B类：
时间相依,相依性,超短期,参数化建模,建模误差,差集,历史特征,深度置信网络,粒子群优化算法,寻优能力,分析预测,预测误差,误差修正,样本集,概率预测模型,吉林省,风电场,实际数据,算例分析,风电功率预测
AB值：
0.256517
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