风速时间序列的符号化描述

被引：7

作者：

陈宁 ^{[1
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薛禹胜 ^{[3
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丁杰 ^{[2
]}

马进 ^{[5
]}

董朝阳 ^{[5
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]}

刘玮 ^{[7
]}

机构：

[1] 东南大学电气工程学院

[2] 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)

[3] 南瑞集团公司(国网电力科学研究院)

[4] 智能电网保护和运行控制国家重点实验室

[5] 悉尼大学电气与信息工程学院

[6] 南方电网科学研究院有限责任公司

[7] 神华新能源责任有限公司

来源：

电力系统自动化 | 2017年 / 41卷 / 11期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

风速预测; 有条件的相关性; 时间序列符号化; 离线分类建模; 在线特征匹配;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM614 [风能发电];

学科分类号：

0807 ;

摘要：

利用统计分析技术,对已知的时间序列外推,可以克服短期风速预测中缺乏因果关系的困难。但在选择外推模型、参数及学习样本等方面存在主观认识模糊性的挑战。为降低主观认识模糊性对分类预测效果的影响并提高样本分类效率,提出按变化特征来定义符号,以及用符号串描述风速时间序列的粗粒化概念。在此基础上,引入趋势特征,完善风速时间序列的符号化过程,提出单元窗口特征和趋势特征相结合的两层符号化方法。利用甘肃酒泉风电基地一年的实际数据验证了该粗粒化方法的有效性。

引用

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页数：6

共 11 条

[1] 关于利用空间相关性预测风速的评述 [J].