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普通统计学.[M].谢衷洁编著;.北京大学出版社.2004,
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基于变分贝叶斯学习的光伏功率波动特性研究
被引：12
作者：
李芬
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李春阳
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闫全全
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]
赵晋斌
[1
]
段善旭
[3
]
机构：
[1] 上海电力学院电气工程学院
[2] 上海市电力公司检修公司
[3] 华中科技大学强电磁工程与新技术国家重点实验室
来源：
关键词：
光伏功率波动;
变分贝叶斯学习;
高斯混合模型;
爬坡率;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM615 [太阳能发电];
学科分类号：
080811 [新能源发电与电能存储];
摘要：
光伏出力波动严重影响电力系统稳定运行。对光伏出力爬坡率进行分析,建立光伏出力爬坡率的高斯混合模型,并用变分贝叶斯学习算法估计模型参数。某光伏电站大量实测数据检验表明,在进行光伏功率波动特性研究方面,在不同时间尺度和天气类型下,变分贝叶斯学习算法比单一分布及基于最大期望算法的方法具有更好的拟合效果。
引用
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