典型文献
风电功率的特征近邻搜索概率预测方法
文献摘要：
风电功率概率预测可以描述预测不确定性,量化预测风险,是目前风电功率预测技术的热门研究方向.为改进风电功率概率预测效果和实用性,提出了一种短期风电功率概率预测的新方法.该方法以风电功率预测场景的关键气象预报特征为输入,基于特征相似性的近邻搜索方法实现预测特征和风电功率间复杂的非线性映射,以非参数化的方式描述风电功率不规则的条件概率分布,得到分位数集合的概率预测结果.提出了根据Lasso线性回归方法求解概率回归特征权重的新方法,相对于传统的粒子群算法,可以在保证接近全局最优效果的同时,显著提高多维特征权重参数的优化效率.根据实际数据算例,计算对比不同概率预测指标,所提方法可以高效率地得到高质量的概率预测效果.
文献关键词：
风电功率;概率预测;近邻搜索;参数优化
中图分类号：
作者姓名：
王钊;王伟胜;刘纯;王勃;孙明一
作者机构：
新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院有限公司),北京市 海淀区 100192;国网辽宁省电力有限公司,辽宁省 沈阳市 110000
文献出处：
引用格式：
[1]王钊;王伟胜;刘纯;王勃;孙明一-.风电功率的特征近邻搜索概率预测方法)[J].电网技术,2022(03):880-887
A类：
B类：
近邻搜索,搜索概率,概率预测,预测不确定性,量化预测,测风,风电功率预测,预测技术,气象预报,特征相似性,搜索方法,非线性映射,非参数,参数化,条件概率分布,分位数,数集,Lasso,特征权重,粒子群算法,全局最优,优效,多维特征,优化效率,实际数据,预测指标
AB值：
0.272328
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