计及评估指标冲突的风电功率组合概率预测方法
一种计及评估指标冲突的风电功率组合概率预测方法,其特点是,通过基于能量守恒定律优化的变分模态分解确定分解参数K且将原始风电功率信号分解为一系列的本征模函数分量,剔除幅值最小的一个本征模态函数,剩余的本征模态函数组合得到降低波动性和随机性后的风电功率序列;利用该风电功率序列构建包含96维历史特征的输入特征集合,并使用10个协方差函数构建不同的GPR模型;采用面积灰关联决策方法基于5种指标计算面积灰关联贴近度以综合评价各个预测模型性能、解决评估指标间的冲突;根据面积灰关联贴近度计算不同GPR概率预测模型在组合模型中的权重,构建组合模型,并以该组合概率预测模型开展风电功率概率组合预测。 The in...
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          | Format | Patent | 
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| Language | Chinese | 
| Published | 
          
        20.09.2022
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| Summary: | 一种计及评估指标冲突的风电功率组合概率预测方法,其特点是,通过基于能量守恒定律优化的变分模态分解确定分解参数K且将原始风电功率信号分解为一系列的本征模函数分量,剔除幅值最小的一个本征模态函数,剩余的本征模态函数组合得到降低波动性和随机性后的风电功率序列;利用该风电功率序列构建包含96维历史特征的输入特征集合,并使用10个协方差函数构建不同的GPR模型;采用面积灰关联决策方法基于5种指标计算面积灰关联贴近度以综合评价各个预测模型性能、解决评估指标间的冲突;根据面积灰关联贴近度计算不同GPR概率预测模型在组合模型中的权重,构建组合模型,并以该组合概率预测模型开展风电功率概率组合预测。
The invention discloses a wind power combination probability prediction method considering evaluation index conflicts. The method is characterized by comprising the steps of determining a decomposition parameter K through variational mode decomposition optimized on the basis of the law of conservation of energy, decomposing an original wind power signal into a series of intrinsic mode function components, removing an intrinsic mode function with the minimum amplitude, and combining the remaining intrinsic mode functions to obtain a wind power sequence after fluctuation and randomness are reduced; constructing an input feature set containing 96-dimensional historical features by using the wind power sequence, and construc | 
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| Bibliography: | Application Number: CN201910617929 |