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卷积2562021
2021年电力系统与能源互联网国际会议 |
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文章号 | 02004 | |
页数 | 6 | |
段内 | 能源互联网研发智能能源应用 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202125602004 | |
在线发布 | 2021年5月10日 |
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25602004(2021)
研究光生输出预测误差概率分布
河北省Shijiazhu
*对应作者电子邮件:dyy_yanp@he.sgcc.com.cn
光电输出预测误差客观和不可避免存在,它可以通过分析电源系统特征为安全稳定运行提供保证论文预测输出波动特征(预测输出放大和功率变异)对预测误差的影响是根据差值分析法研究的预测误差条件分类为六类,基础是预测输出数值特征集群GGMM建议通用高斯混合模型适配每种光电输出预测误差分布平均绝对误差(MAE)判定系数2root平均平方差错(RMSE)被用作精度评价索引实例分析显示GGMM可满足差错分布的偏差和骨架多样性条件分治,适当结果优于正常分布模式、改进 Laplace分布模式和t定位比例分配模式
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