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王懿喆

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：电气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇BAYESI...
  • 1篇残差

机构

  • 1篇兰州理工大学

作者

  • 1篇裴喜平
  • 1篇陈伟
  • 1篇吴布托
  • 1篇王懿喆

传媒

  • 1篇电网与清洁能...

年份

  • 1篇2017
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
改进Bayesian后验比的异常风速值检测方法被引量：2
2017年
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。
陈伟吴布托裴喜平王懿喆
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