基于条件分类与证据理论的短期风电功率非参数概率预测方法

被引：24

作者：

林优 ^{[1
]}

杨明 ^{[1
]}

韩学山 ^{[1
]}

安滨 ^{[2
]}

机构：

[1] 电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学)

[2] 国网山东省电力公司检修公司

来源：

电网技术 | 2016年 / 40卷 / 04期

关键词：

风电功率概率预测; 非参数估计; 支持向量机; 稀疏贝叶斯分类; D-S证据理论;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2016.04.020

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

提出了一种基于稀疏贝叶斯分类与Dempster-Shafer(D-S)证据理论的短期风电功率概率分布非参数估计方法,预测时间尺度为48 h。该方法首先通过支持向量机(support vector machine,SVM)对风电功率进行点预测;进而将SVM预测误差的范围离散为多个区间,通过建立稀疏贝叶斯分类器对SVM预测误差落入各预定区间的概率进行估计。然后应用D-S证据理论对所有区间对应的概率估计结果进行整合,得到SVM预测误差的整体概率分布。最后叠加误差分布与SVM预测的风电功率值,得到风电功率的概率分布结果。该方法基于稀疏贝叶斯架构构建,具有高稀疏性,确保了模型的泛化能力与计算速度。该方法还系统地计及了风电场输出功率必须满足在[0,GN](GN为风电场装机容量)内取值的边界约束,使预测结果更加符合实际。以某74 MW的风电场为例对上述方法进行了验证,结果表明了该方法的有效性。

引用

页码：1113 / 1119

页数：7

共 12 条

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