基于空間深度置信網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速預(yù)測(cè)優(yōu)化方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
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標(biāo)簽： 深度置信網(wǎng)絡(luò) 風(fēng)速預(yù)測(cè) 高斯過(guò)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(chǎng)的穩(wěn)定和安全運(yùn)行，風(fēng)速的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)至關(guān)重要。除傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)以外，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于不同時(shí)間尺度的風(fēng)速預(yù)測(cè)。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(méi)有考慮和利用風(fēng)速的空間相關(guān)性。對(duì)此，使用深度置信網(wǎng)絡(luò)(Deep Belief Network，DBN)對(duì)同一區(qū)域內(nèi)多個(gè)地點(diǎn)的風(fēng)速序列進(jìn)行空間相關(guān)性特征識(shí)別。在訓(xùn)練過(guò)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(lái)的風(fēng)速預(yù)測(cè)。多組風(fēng)速預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn)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(cè)誤差，經(jīng)過(guò)空間深度置信網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)后的風(fēng)速預(yù)測(cè)誤差平均降低了0.4 m/s。
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