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| 1 | 基于KPCA-KMPMR的短期风电功率概率预测显示文摘针对短期风电功率概率预测,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与核最小最大概率回归机(KMPMR)相结合的方法。KPCA方法可对数据进行预处理,在特征空间中有效提取模型输入的非线性主元;KMPMR方法在仅需假定产生预测模型的数据分布的均值与协方差矩阵已知时,将最小最大概率分类机(KMPMC)的分类超平面看作预测模型的输出,可最大化模型的输出位于其真实值边界内的最小概率。实验结果表明,所提方法在预测精度上优于现有的预测方法,并能提供预测误差的分布范围。 | 李军 常燕芝 | 2017 | 电力自动化设备2017，37，2： | 12 |
| 2 | 基于EWT-KMPMR组合模型的光伏电站短期功率预测显示文摘为提高光伏电站短期功率预测的精度,提出一种基于经验小波变换(empirical wavelet transform,EWT))和核最小最大概率回归机(kernel mini max probability machine regression,KMPMR)的组合预测模型,对晴天、阴天和雨天3种天气类型下的光伏电站出力分别进行了预测分析。该文首先采用EWT将相似日光伏功率序列分解为具有特征差异的AM-FM分量,然后根据各AM-FM分量的变化特点建立相应的KMPMR预测模型分别进行预测并叠加得到最终预测结果。试验结果表明,相比SVM方法,该文方法在晴天、阴天和雨天可提高预测精度(MAE)分别为56.19%、54.15%和76.33%;相比EMD-KMPMR方法,在降低近一半左右计算规模的同时,可提高预测精度(MAE)分别为9.42%、38.74%和64.52%。以阿克苏地区光伏电站实际运行数据进行试验验证表明,该文方法在3种天气类型下均可取得较高的预测精度。 | 李青 孙谊媊 于永军 王琛 马天娇 | 2017 | 农业工程学报2017，33，20： | 5 |
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