【摘 要】
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为解决基于动态神经网络的超短期风电功率预测方法中预测模型输入变量多、模型复杂等问题,文中将平均影响值(MIU)和主元分析(PCA)方法相结合,对预测模型进行了优化。MIU方法
【机 构】
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中国能源建设集团广东省电力设计研究院,南瑞集团有限公司,国电南瑞南京控制系统有限公司,江苏大学电气信息工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB0905000)
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为解决基于动态神经网络的超短期风电功率预测方法中预测模型输入变量多、模型复杂等问题,文中将平均影响值(MIU)和主元分析(PCA)方法相结合,对预测模型进行了优化。MIU方法表征了输入变量对输出的影响程度,可筛选出对预测输出具有最大影响的输入变量,简化预测模型,但变量的信息利用率不高。PCA法从剩余的输入变量中提取出主元,通过增加少量的主元变量提高信息利用率,弥补MIU方法的不足。数据分析及实验结果表明,通过MIU和PCA法优化的预测模型的输入变量能在获得较高的累计贡献率的同时降低模型复杂度,保留原系统的
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