【摘 要】
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建立高斯过程回归和粒子滤波相结合的短期风速预测模型,实现对历史风速序列异常值的在线动态检测与修正.首先,在训练样本集中通过高斯过程回归建立状态空间方程,采用粒子滤波
【机 构】
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河海大学能源与电气学院,南京,210098;国网江苏省电力公司无锡供电公司,无锡,214000;无锡扬晟科技股份有限公司,无锡,214106
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建立高斯过程回归和粒子滤波相结合的短期风速预测模型,实现对历史风速序列异常值的在线动态检测与修正.首先,在训练样本集中通过高斯过程回归建立状态空间方程,采用粒子滤波算法对当前量测值进行状态估计,对估计值和量测值的残差进行分析,并根据“3σ”原则判断异常值.其次,修正异常值,并对修正后的风速序列重新建立高斯过程回归预测模型.在进行提前15分钟风速预测时,同样采用粒子滤波算法对最新量测值进行状态估计,实现了异常值在线检测并修正.算例分析结果表明,粒子滤波算法能够有效检测出异常风速值,降低了风速预测误差,提前15分钟风速预测时平均绝对百分比误差和均方根误差分别降至8.92％和0.5826 m/s.
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