基本信息:
- 专利标题： 基于历史分段序列搜索和时序稀疏化的风电功率预测方法
- 申请号：CN201810561013.4 申请日：2018-06-04
- 公开(公告)号：CN108549962B 公开(公告)日：2020-10-09
- 发明人： 叶林 , 赵永宁 , 王伟胜 , 刘纯 , 王铮
- 申请人： 中国农业大学 , 中国电力科学研究院有限公司
- 申请人地址： 北京市海淀区圆明园西路2号
- 专利权人： 中国农业大学,中国电力科学研究院有限公司
- 当前专利权人： 中国农业大学,中国电力科学研究院有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区圆明园西路2号
- 代理机构： 北京卫平智业专利代理事务所
- 代理人： 谢建玲; 郝亮
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06
摘要：
本发明公开了基于历史分段序列搜索和时序稀疏化的风电功率预测方法，对风电功率历史数据进行归一化，根据功率时间序列波动特征和基本统计特性确定搜索的分段时间序列的窗口宽度最优值。以当前时刻最新的分段时间序列为基准，综合相关性指标和相似性距离指标，计算所有历史分段时间序列与当前时刻的分段时间序列的匹配度。按照从大到小的顺序对匹配度进行排序，按照平均匹配度聚合的原则确定最优历史分段序列个数。针对每个时刻的当前分段时间序列，确定其相应的最优历史分段序列个数和最优的平均历史分段序列个数。针对训练时间序列所有时刻，建立时序稀疏化的功率预测模型。采用乘子交替方向法对其求解，得到模型的参数，用于未来的功率预测。
公开/授权文献:
- CN108549962A 基于历史分段序列搜索和时序稀疏化的风电功率预测方法 公开/授权日：2018-09-18