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基于最大相关最小冗余相关向量机的风电功率缺失数据补齐研究
  • ISSN号:0254-0096
  • 期刊名称:《太阳能学报》
  • 时间:0
  • 分类:TM614[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:东北电力大学电气工程学院,吉林132012
  • 相关基金:国家重点基础研究发展(973)计划(2013CB228201);国家自然科学基金(51307017);吉林省科技发展计划(20140520129JH);吉林省产业技术与专项开发项目(2014Y124)
作者: 杨茂, 张强
中文摘要:

首先分析得出与功率有关的变量,然后根据互信息理论对变量通过最大相关最小冗余的原则进行特征选取,挖掘特征与功率之间的联系,最后根据这种联系对功率数据进行补齐。利用该方法对吉林省某风电场进行算例验证,结果表明,随机缺失的数据补齐之后的准确率高于连续缺失后补齐的结果,而且基于相关向量机模型补齐的输出功率的结果误差减小,准确率提高。

英文摘要:

The power-related variables was analyzed, then the variables were selected according to mutual information theory and the principle of maximum related minimum redundancy (MRMR), the relation between features and power was excavated, finally the power data were polished according to the relation. The method was used to verify a certain wind farm in Jilin province as numerical example. The results indicate that the accuracy of polished random missing data are higher than that of polished continuously missing data, and the error of polished output power results based on relevance vector machine model is reduced, the accuracy is improved.

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期刊信息
  • 《太阳能学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国可再生能源学会
  • 主编:
  • 地址:北京市海淀区花园路3号
  • 邮编:100083
  • 邮箱:
  • 电话:010-62001037
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0096
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2082/TK
  • 邮发代号:2-165
  • 获奖情况:
  • 1992年北京新闻出版局评比全优期刊奖,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:20390