电网技术

2016, v.40;No.387(02) 335-340

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于模糊序优化的风功率概率模型非参数核密度估计方法
Research on Nonparametric Kernel Density Estimation for Modeling of Wind Power Probability Characteristics Based on Fuzzy Ordinal Optimization

杨楠;崔家展;周峥;张善咏;张刘峰;刘涤尘;胡伟毅;

摘要(Abstract):

风功率概率分布模型的研究对于风电场规划以及运行都具有重要意义。提出了一种基于模糊序优化的风功率概率密度模型非参数核密度估计方法。该方法利用风电运行数据样本构建风功率概率密度的非参数核密度估计模型;然后建立用于模型带宽选择的多目标优化模型;最后利用模糊序优化对带宽优化模型进行求解。实际算例结果表明,所提建模方法完全由样本数据驱动,不需要对概率密度模型进行先验主观假设,因而具有更高的建模精度和更强的适用性。

关键词(KeyWords): 序优化;隶属度函数;非参数核密度估计;概率密度;风电

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(51207113)~~

作者(Author): 杨楠;崔家展;周峥;张善咏;张刘峰;刘涤尘;胡伟毅;

Email:

DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2016.02.001

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享