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申请/专利权人:东北大学
摘要:本发明的一种基于稀疏变分高斯过程的日前海上风电功率概率预测方法,包括:进行风电功率预测不确定性分析,提出贝叶斯建模框架建立初始风电功率概率预测模型;提出稀疏变分高斯分布模型对初始风电功率概率预测模型进行处理并确定内核超参数,获得稀疏变分高斯风电功率概率预测模型;用梯度下降法优化参数,并将优化后的参数输入稀疏变分高斯风电功率概率预测模型,完成稀疏变分高斯风电功率概率预测模型的训练;将数值天气预报作为输入数据,使用训练好的稀疏变分高斯风电功率概率预测模型进行风电功率预测,并将得到的高斯分布用损失函数进行处理,得到最终的预测结果。
主权项:1.基于稀疏变分高斯过程的日前海上风电功率概率预测方法,其特征在于,包括:步骤1:进行风电功率预测不确定性分析,提出贝叶斯建模框架建立初始风电功率概率预测模型;步骤2:提出稀疏变分高斯分布模型对初始风电功率概率预测模型进行处理并确定内核超参数,获得稀疏变分高斯风电功率概率预测模型;步骤3:用梯度下降法优化参数,并将优化后的参数输入稀疏变分高斯风电功率概率预测模型,完成稀疏变分高斯风电功率概率预测模型的训练;步骤4:将数值天气预报作为输入数据,使用训练好的稀疏变分高斯风电功率概率预测模型进行风电功率预测,并将得到的高斯分布用损失函数进行处理,得到最终的预测结果。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 东北大学 基于稀疏变分高斯过程的日前海上风电功率概率预测方法
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