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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 | 0235 | |
页数 | 5 | |
段内 | 能源互联网研发智能能源应用 | |
多尔市 | https://doi.org/10.1051/e3sconf/202125602035 | |
在线发布 | 2021年5月10日 |
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2560235(2021)
短期风能预测基于GPR-BSO模型
一号湖南大学电气信息工程学院
2宜南省宜阳电厂电公司41000中国
3机械电气工程学院湖南市大学湖南省Yiyang
*对应作者电子邮件:itachitao@outlook.com
风力预测是风力整合安全稳定运行的关键部分,受风速、风向和大气压力等不同因素影响这些因素给风力带来了随机性与多变性,使其不那么可预测。微信描述风能不确定性的研究非常有限因此,为提供不确定性和挥发性的额外信息,本文件建议以内核基础高斯进程回归法集超参数智能优化法第一,超参数GPR公式非线性优化约束智能算法命名为集思广益优化获取最优超参数GPR此外,用短期风能数据检验性能最重要的是GPR综合BSO可避免超参数局部最优化
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