[发明专利]一种基于数据挖掘的风电功率预测方法在审
| 申请号： | 201810815187.9 | 申请日： | 2018-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN110717610A | 公开（公告）日： | 2020-01-21 |
| 发明（设计）人： | 李俊卿;李秋佳 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学(保定) |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 071003 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于数据挖掘的风电功率预测方法，包括以下步骤：a.数据采集与预处理；b.分别使用属性快速约简算法、互信息算法和随机森林算法选出预测模型的输入向量集；c.使用选出的输入向量，基于最小二乘支持向量回归算法初步预测出风电功率；d.算出初步预测功率与实际功率的误差，使用迭代自组织数据分析算法对误差自动分类后基于马尔科夫链原理算出误差的状态转移概率矩阵，进一步得到功率修正值；e.根据误差性能指标择优。本发明考虑了输入向量影响，并首次提出了基于迭代自组织数据分析和马尔科夫链的修正方法，不仅实现了输入向量的有效降维还提高了预测速度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 输入向量 算法 马尔科夫链 迭代 自组织数据分析算法 状态转移概率矩阵 预处理 风电功率预测 最小二乘支持 风电功率 实际功率 数据采集 数据分析 数据挖掘 随机森林 向量回归 预测功率 预测模型 自动分类 互信息 自组织 预测 降维 约简 修正 | ||
【主权项】：
1.一种基于数据挖掘的风电功率预测方法，其特征在于，使用数据挖掘技术对功率预测模型进行了输入向量的筛选、初步预测和最终修正。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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