论文部分内容阅读
大规模风电并网给现有电力系统的运营与管理带来严重的问题与极大的挑战.已经有许多来自产业界和学术界的研究人员致力于为风速预测开发可靠的技术.本文提出一种基于双胞胎高斯过程(TGP)的混合模型用于短期风速预测.在所提混合模型中,经验小波转换算法作为数据预处理器用于从时间序列中获取有用的子序列信息,TGP作为预测器产生短期风速的概率分布预测.在TGP中,高斯过程作为输入输出的先验分布,并且最小化在有限的训练集和测试集上进行拟合的高斯过程(正态分布)之间的Kullback-Leibler(KL)距离.本文利用中国一个风电场采集的数据来验证所提模型的有效性.模拟结果表明,所提出的模型相较于其他模型,能够取得更好的风速预测效果.