[发明专利]基于多视角风速模式挖掘的短期风速预测方法有效
申请号: | 201711001445.1 | 申请日: | 2017-10-24 |
公开(公告)号: | CN107895202B | 公开(公告)日: | 2022-03-04 |
发明(设计)人: | 谢宗霞;金继民;汪运;胡清华 | 申请(专利权)人: | 天津大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 李丽萍 |
地址: | 300072*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于多视角风速模式挖掘的短期风速预测方法方法,包括:采集风电场的风速历史数据,形成历史风速的时间序列;通过互信息法确定时间序列的延迟;根据获得的延迟将风速时间序列转换成为矩阵型数据,获得风速样本;根据风速样本从风速的统计信息、风速变化趋势和风速波动趋势三个视角提取描述风速变化规律的特征信息;对风速样本进行归一化处理,获得归一化后的风速变化的特征信息;基于归一化后的风速变化的特征信息,通过多视角聚类算法对风速样本进行聚类,从而建立具有k个簇集的短期风速预测的模型;计算待预测的风速样本与上述确定的k个簇集之间的欧式距离,利用其中欧式距离最小的簇集所对应的SVR风速预测模型完成风速预测。 | ||
搜索关键词: | 基于 视角 风速 模式 挖掘 短期 预测 方法 | ||
【主权项】:
一种基于多视角风速模式挖掘的短期风速预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、采集风电场的风速历史数据,形成历史风速的时间序列S;步骤二、通过互信息法确定时间序列S的延迟τ;步骤三、根据步骤二获得的延迟τ将步骤一获得的风速时间序列S转换成为矩阵型数据,获得风速样本;步骤四、根据步骤三获得的风速样本从风速的统计信息、风速变化趋势和风速波动趋势三个视角提取描述风速变化规律的特征信息;步骤五、对风速样本进行归一化处理,获得归一化后的风速变化的特征信息;步骤六、基于归一化后的风速变化的特征信息,通过多视角聚类算法对风速样本进行聚类,从而建立短期风速预测的模型;包括:先利用多视角聚类算法将训练集划分成k个不同的簇集,k的取值为2、3、4、5,当k的值为一个固定值时,分别建立k个SVR风速预测模型,统计k个SVR风速预测模型的平均训练误差,以与最小平均训练误差对应的k值作为k的最终取值;然后,依据k的最终取值利用多视角聚类算法将训练集划分成k个不同的簇集,分别建立k个SVR风速预测模型,并作为短期风速预测的模型;步骤七、计算待预测的风速样本与上述k个簇集之间的欧式距离,利用其中欧式距离最小的簇集所对应的SVR风速预测模型完成风速预测。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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