改进Bayesian后验比的异常风速值检测方法

	改进Bayesian后验比的异常风速值检测方法
	陈伟; 吴布托; 裴喜平; 王懿喆
刊名	电网与清洁能源
	2017-02-25
期号	2017年02期页码:104-111+116
关键词	异常风速值检测组合预测模型残差分析 Bayesian后验比
ISSN号	ISSN：1674-3814
英文摘要	风电场运行数据中含有异常风速值,为了优化风电数据的质量,提出了组合预测与Bayesian后验比的异常值检测方法。为了降低预测误差,先对风速序列建立Adaboost-BP网络和EMD-LV-SVM的组合预测模型,利用预测值与测量值的偏差得到含有粗大误差的残差序列;为了提高检测方法的可靠性,采用Bayesian后验比的检验方法识别残差序列中粗大误差,从而确定异常风速值的位置,并利用ARIMA方法修正异常风速值。RBF预测结果表明,所提方法能准确识别异常值,从而提高了风电场短期风速预测精度。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://119.78.100.223/handle/2XXMBERH/4312]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	兰州理工大学电气工程与信息工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	陈伟,吴布托,裴喜平,等. 改进Bayesian后验比的异常风速值检测方法[J]. 电网与清洁能源,2017(2017年02期):104-111+116.
APA	陈伟,吴布托,裴喜平,&王懿喆.(2017).改进Bayesian后验比的异常风速值检测方法.电网与清洁能源(2017年02期),104-111+116.
MLA	陈伟,et al."改进Bayesian后验比的异常风速值检测方法".电网与清洁能源 .2017年02期(2017):104-111+116.