基于深度学习分位数回归的风电功率概率密度预测

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本研究提出了一种利用深度学习技术进行风电功率预测的新方法，采用分位数回归算法预测风电功率的概率密度分布，提高预测精度和可靠性。针对风电功率预测问题，在现有方法与概率性区间预测的基础上，本段落提出了一种基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法利用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下估计长短期记忆神经网络（LSTM）的输入、遗忘、记忆和输出参数，并得出未来200小时内各个时刻风电功率的概率密度函数。根据美国PJM电网的实际数据进行仿真验证，结果表明所提出的方法不仅能提供精确的点预测值，还能获得完整的概率分布预测。相较于传统的神经网络分位数回归方法，该方法不仅具有更高的精度，在相同置信度下还拥有更小的预测区间范围。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于深度学习分位数回归的风电功率概率密度预测

优质

本研究提出了一种利用深度学习技术进行风电功率预测的新方法，采用分位数回归算法预测风电功率的概率密度分布，提高预测精度和可靠性。针对风电功率预测问题，在现有方法与概率性区间预测的基础上，本段落提出了一种基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法利用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下估计长短期记忆神经网络（LSTM）的输入、遗忘、记忆和输出参数，并得出未来200小时内各个时刻风电功率的概率密度函数。根据美国PJM电网的实际数据进行仿真验证，结果表明所提出的方法不仅能提供精确的点预测值，还能获得完整的概率分布预测。相较于传统的神经网络分位数回归方法，该方法不仅具有更高的精度，在相同置信度下还拥有更小的预测区间范围。

基于深度学习分位数回归的风电功率概率密度预测

优质

本研究提出了一种利用深度学习技术进行风电功率概率密度预测的方法，通过分位数回归模型提高预测精度与可靠性。针对风电功率预测问题，在现有方法及概率性区间预测的基础上，本段落提出了一种基于深度学习分位数回归的风电功率概率预测方法。该方法利用Adam随机梯度下降法在不同分位数条件下对长短期记忆神经网络（LSTM）的输入、遗忘、记忆和输出参数进行估计，并得出未来200小时内的各个时刻风电功率的概率密度函数。根据美国PJM电网上的实际数据仿真结果表明，所提方法不仅能提供精确的点预测结果，还能获得完整的概率密度函数预测结果。与神经网络分位数回归相比，该方法在精度上更高，在同等置信度下的预测区间范围更小。

基于深度学习分位数回归的风电功率概率密度预测.pdf

优质

本文提出了一种基于深度学习分位数回归的方法，用于风电功率的概率密度预测，旨在提升风力发电系统的可靠性和效率。本段落探讨了基于深度学习的分位数回归模型在风电功率概率密度预测中的应用。通过构建先进的神经网络架构，该研究旨在提高风力发电预测的准确性和可靠性，为可再生能源的有效利用提供技术支持。研究表明，所提出的模型能够有效捕捉风电数据的时间序列特征，并生成更为精确的概率分布预测结果。

基于神经网络分位数回归和核密度估计的概率密度预测技术

优质

本文提出了一种结合神经网络分位数回归与核密度估计的方法，用于概率密度预测，为不确定性分析提供有力工具。本段落结合神经网络的强大非线性自适应能力和分位数回归对解释变量进行细致刻画的优点，并引入核密度估计方法，提出了一种基于神经网络分位数回归的概率密度预测方法。

基于MATLAB的CNN-LSTM深度学习模型在风电功率预测中的应用

优质

本研究探讨了利用MATLAB平台开发的CNN-LSTM混合深度学习架构，在风电功率预测领域内的高效应用。通过结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），该模型显著提升了预测精度，为可再生能源的有效管理提供了有力工具。本段落介绍了利用MATLAB实现的CNN-LSTM深度学习模型在风电功率时间序列预测中的应用。该模型结合了卷积神经网络（CNN）提取局部特征的能力与长短期记忆网络（LSTM）捕捉长时间依赖性的优势，有效解决了风电功率不确定性及随机性带来的挑战，并提出了一种高精度的预测方法。文章详细探讨了项目的背景、目标、所面临的技术难题及其创新之处，并提供了模型构建流程和详细的代码实现说明。此外，还通过实际预测效果展示了该模型的有效性和准确性。本段落适合电力系统管理、数据分析以及机器学习领域的研究人员阅读，尤其是那些具备深度学习经验的数据科学家和技术开发者。项目的主要应用场景及目标包括：①提高风电功率的预测精度，从而优化电力系统的规划；②帮助风力发电厂实现更有效的功率控制和调度；③为新能源比例分配分析及应急方案制定提供决策支持。本段落附带完整的MATLAB代码示例与实际数据集，便于读者快速搭建并测试模型。

概率密度分布函数图表.rar_matlab 概率密度_分布概率密度_概率密度图表_正态函数_韦伯分布

优质

本资源包含多种概率密度分布函数的MATLAB绘制代码及图表，包括但不限于正态分布与韦伯分布，适用于学习和研究概率统计中的分布特性。使用MATLAB仿真了常用的概率分布图，包括瑞利分布、对数正态分布和韦布尔分布的概率密度函数图像。

概率密度估计及非参数回归.pdf

优质

本文探讨了概率密度估计与非参数回归方法，分析了各种技术在数据分析中的应用，并提供了理论证明和实例研究。本段落档整理了概率密度估计的方法及其性质，并主要介绍了非参数估计方法。同时对文中介绍的方法进行了证明。此外，还梳理了非参数线性回归方法。

风功率预测Matlab代码.zip_8S2_预测_风功率_风功率Matlab_风功率预测

优质

本资源为一个用于进行风功率预测的MATLAB代码包。通过应用统计和机器学习方法，该工具旨在提高风电场运营效率与电网稳定性。包含详细文档。使用MATLAB进行风功率预测时可以采用最小二乘法来优化模型参数，提高预测准确性。这种方法通过最小化误差的平方和来求解最佳拟合曲线或直线，适用于处理大量数据的情况，在风电领域具有广泛应用价值。

关于深度学习进行回归预测的文集

优质

本文集汇集了多篇探讨深度学习技术在回归预测领域应用的文章，涵盖理论分析与实践案例，旨在为研究者和从业者提供深入见解。这段文字包含了许多关于使用神经网络进行回归预测的参考文献，具有很高的参考价值。喜欢的话可以下载查阅。

用于风功率预测的某大型风电场风功率数据.zip

优质

该压缩文件包含了某一大型风电场所搜集的详尽风功率数据，适用于研究与开发风功率预测模型和算法。标题中的“某大型风电场风功率数据.zip”表明这是一个包含用于风功率预测的数据集，可能由一个或多个大型风电场的实际运行数据组成。这些数据是进行预测模型训练的关键，通常包括风速、风向、温度、湿度等气象参数以及对应的风力发电机产生的功率输出。描述中提到的“matlab python 风功率预测机器学习深度学习”暗示了两个主要的信息：首先，这个项目可能涉及到使用MATLAB和Python这两种编程语言进行数据分析和建模；其次，预测方法可能基于机器学习和深度学习技术。MATLAB以其强大的数学计算和可视化能力常用于科学计算与数据分析，而Python则因其丰富的数据科学库（如Pandas, NumPy, Scikit-learn等）以及易于阅读的语法成为数据科学领域的首选语言。在机器学习领域，风功率预测通常涉及监督学习方法，例如回归分析。通过训练模型来学习输入变量（比如风速、风向）与输出变量（即风电场产生的电能）之间的关系。深度学习则可能采用神经网络结构如循环神经网络(RNN)或长短时记忆网络(LSTM)，这些网络对时间序列数据有很好的处理能力，能够捕捉到风功率数据中的时间依赖性。标签“人工智能、机器学习、深度学习、matlab、python”进一步强调了本项目的技术重点。AI是这些技术的总称，其中机器学习和深度学习是重要的分支领域，用于构建能自我学习并不断改进算法的能力。MATLAB与Python则是实现这些技术的重要工具。压缩包内的“某大型风电场风功率数据”可能是CSV或MAT格式文件，包含了不同时间点多个风电场所观测的数据记录。实际操作中需要先对原始数据进行预处理，例如清洗缺失值、异常值，并可能还需要创建新的特征或者归一化现有特征以提高模型性能。最后，在使用MATLAB或Python的机器学习库（如Scikit-learn或TensorFlow）构建预测模型后，通过交叉验证和调参优化来提升模型的表现。这些模型可以用于风电场运营决策中的电力输出稳定性分析及减少电网波动方面的问题解决。