典型文献
考虑风速属性约简聚类的组合预测模型
文献摘要：
精确的风速预测对于规模化风电并网及系统运行具有重大意义.提出了一种基于快速相关性约简优化K-mediods聚类的双层长短时记忆网络短期风速预测模型.首先,计算各风速序列及其属性序约简优化K-mediods聚类的双层长短时记忆网络短期风速预测模型.即计算各风速序列及其属性序列的相关程度信息熵,运用快速相关性滤波算法进行属性约简,以降低属性维度及删除冗余属性.然后,采用改进K-mediods对约简后的风速数据进行聚类,得到风速关联属性优化序列,保证类内信息准确全面,并利用双层长短时记忆网络挖掘深层特征及短期预测.最后,通过对实际风场风速进行预测,并与实测数据对比,验证了预测模型的准确性及有效性.结果表明,所提方法在风速属性数据的优选方面具有较大优势,通过保留关联紧密的属性信息提高了预测的精度.
文献关键词：
风速预测;快速相关性滤波;K-mediods聚类;双层组合
中图分类号：
作者姓名：
潘超;李润宇;蔡国伟;杨雨晴;张永会
作者机构：
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学),吉林省 吉林市 132012;松花江水力发电有限公司吉林白山发电厂,吉林省 桦甸市 132400
文献出处：
引用格式：
[1]潘超;李润宇;蔡国伟;杨雨晴;张永会-.考虑风速属性约简聚类的组合预测模型)[J].电网技术,2022(04):1355-1362
A类：
mediods,快速相关性滤波,类内信息
B类：
属性约简,组合预测模型,风速预测,风电并网,长短时记忆网络,信息熵,滤波算法,删除,风速数据,速关,属性优化,优化序,网络挖掘,深层特征,短期预测,风场,数据对比,属性数据,属性信息,双层组合
AB值：
0.26556
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