基于空間深度置信網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測優(yōu)化方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：757 K
標(biāo)簽： 深度置信網(wǎng)絡(luò) 風(fēng)速預(yù)測 高斯過程回歸
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文檔介紹：風(fēng)能是目前應(yīng)用最為廣泛、技術(shù)最為成熟的可再生能源。為了保證風(fēng)電場的穩(wěn)定和安全運(yùn)行，風(fēng)速的準(zhǔn)確預(yù)測至關(guān)重要。除傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預(yù)報以外，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于不同時間尺度的風(fēng)速預(yù)測。然而這些工作大多局限于單一地點(diǎn)的風(fēng)速序列分析，沒有考慮和利用風(fēng)速的空間相關(guān)性。對此，使用深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network，DBN)對同一區(qū)域內(nèi)多個地點(diǎn)的風(fēng)速序列進(jìn)行空間相關(guān)性特征識別。在訓(xùn)練過程中，深度置信網(wǎng)絡(luò)充分挖掘了該區(qū)域內(nèi)歷史風(fēng)速的聯(lián)合分布，借此改善未來的風(fēng)速預(yù)測。多組風(fēng)速預(yù)測實驗表明，空間深度置信網(wǎng)絡(luò)能夠有效降低風(fēng)速的預(yù)測誤差，經(jīng)過空間深度置信網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)后的風(fēng)速預(yù)測誤差平均降低了0.4 m/s。
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