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    重庆时时彩怎么代理: 采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法.pdf

    摘要
    申请专利号:

    重庆时时彩单双窍门 www.4mum.com.cn CN201410158851.9

    申请日:

    2014.04.18

    公开号:

    CN103955756A

    公开日:

    2014.07.30

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G06Q 10/04申请公布日:20140730|||实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/04申请日:20140418|||公开
    IPC分类号: G06Q10/04(2012.01)I; G06Q50/06(2012.01)I 主分类号: G06Q10/04
    申请人: 国家电网公司; 国网甘肃省电力公司; 甘肃省电力公司风电技术中心
    发明人: 路亮; 汪宁渤; 周强; 马明; 王小勇; 黄蓉; 张金平
    地址: 100031 北京市西城区西长安街86号
    优先权:
    专利代理机构: 北京中恒高博知识产权代理有限公司 11249 代理人: 姜万林
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201410158851.9

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.06.08|||2014.08.27|||2014.07.30

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,主要包括:采用基于多项式核函数支持向量机的复合数据源,对待测风电功率进行模型训练;基于待测风电功率模型训练的结果,对待测风电功率进行短期预测。本发明所述采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,可以克服现有技术中风电功率预测精度低等缺陷,以实现高精度的风电功率短期预测的优点。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,其特征在于,主要包括:
    a、采用基于多项式核函数支持向量机的复合数据源,对待测风电功率进行模型训练;
    b、基于待测风电功率模型训练的结果,对待测风电功率进行短期预测。

    2.  根据权利要求1所述的采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,其特征在于,所述步骤a,具体包括:
    步骤a1、模型训练基础数据输入;
    步骤a2、数据预处理;
    步骤a3、SVM分类器训练;
    步骤a4、得到SVM模型。

    3.  根据权利要求2所述的采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,其特征在于,所述步骤a1,具体包括:
    风功率预报系统模型训练所需输入数据,包括风电场基础信息、历史风速数据、历史功率数据,以及包含风电场/风机坐标、测风塔坐标、升压站坐标的地理信息系统GIS数据;其中,GIS数据主要用于功率预测时根据各风电场的上下游关系进行短期预测结果的优化,将基础数据输入到预测模型中进行模型训练。

    4.  根据权利要求2所述的采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,其特征在于,所述步骤a2,具体包括:
    将风速数据和功率数据首先进行包含数据对齐及归一化的预处理,GIS数据通过预处理确定电站上下游关系。

    5.  根据权利要求2所述的采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,其特征在于,所述步骤a3,具体包括:
    SVM分类器是一个包含一个隐层的多层感知器,通过算法经训练过程自动确定隐层节点数;
    基于SVM分类器的非线性风电功率短期预测模型表示为:

    其中,x是与风电功率密切相关的影响因素,包含数值天气预报NWP数据、历 史功率、风电场上下游关系;d是输入变量的维度;f(x)是待预测的功率值;是从输入空间到高维空间的非线性映射,即核函数;w是模型参数,b是预测残差项;
    定义惩罚函数即优化目标为:
    min12||w||2+12rΣi=1Nei2;]]>

    其中,ei是误差项,r为正则化参数,N为样本数。
    引入拉格朗日乘子λ后,将基于SVM分类器的非线性预测模型表达式转化为:
    f(x)=Σi=1NλiK(x,xi)+b;]]>
    其中,λi(i=1,2,...,N)和b为模型系数,K(·)表示从输入空间即非线性空间到高位特征空间即线性空间的非线性映射;
    核函数K(·)采用多项式形式,为:
    K(x,xi)=[(x·xi)+1]q;
    其中,xi(i=1,2,...,N)为输入的训练样本,q为多项式核函数的阶。

    6.  根据权利要求2所述的采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,其特征在于,所述步骤a4,具体包括:
    通过输入样本数据的训练,确定函数参数,即得到SVM预测模型。

    7.  根据权利要求2-6中任一项所述的采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,其特征在于,所述步骤b,具体包括:
    步骤b1、功率预测基础数据输入;
    步骤b2、噪声滤波及数据预处理;
    步骤b3、基于SVM的短期功率预测;
    步骤b4、预测结果输出及展示。

    8.  根据权利要求7所述的采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,其特征在于,在所述步骤b1中,风电功率预测所需输入数据包括资源监测系统数据和运行监测系统数据两部分;其中,资源监测系统数据包含风资源监测数据、风能预测数据以及数值天气预报NWP数据;运行监测系统数据包括风机监测数据、升压站监测数据和数据采集与监视控制系统SCADA;
    和/或,
    在所述步骤b2中,采用噪声滤波??槎允凳奔嗖庀低巢杉玫降拇性肷慕新瞬ù?,去除坏数据和奇异值;采用数据预处理??槎允萁邪云?、归一化处理和分类筛选的操作,使得输入的数据可以为模型所用。

    9.  根据权利要求7所述的采用复合数据源的基于多项式核函数支持向量机的风电功率短期预测方法,其特征在于,所述步骤b3,具体包括:
    功率预测过程是将风资源数据及风电运行监测数据输入SVM模型,得到预测结果的输出;
    和/或,
    所述步骤b4,具体包括:
    首先对预测结果进行输出,并通过包含图形和表格的输出形式对预测结果进行展示。

    关 键 词:
    采用 复合 数据源 基于 多项式 函数 支持 向量 电功率 短期 预测 方法
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