[发明专利]一种基于实例迁移的风力发电的分位数预测方法有效
| 申请号： | 201911158049.9 | 申请日： | 2019-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN110969197B | 公开（公告）日： | 2022-01-04 |
| 发明（设计）人： | 顾洁;温洪林;蔡珑;金之俭 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 张雪 |
| 地址： | 200030 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于实例迁移的风力发电的分位数预测方法，包括以下步骤：采集其他地区的风力发电数据，采取实例迁移的方法构建目标问题的训练集；构建基于实例迁移的风力发电的分位数预测模型；分析基于实例迁移的梯度提升树模型的误差；重新推导权重的公式；采用据最大似然法推出参数θ最有可能的取值；求解最优的预测函数；采用基于迭代的方式求解权重；本发明通过将迁移学习的方法与风力发电概率预测问题结合，通过利用其它地区的信息，在缺乏历史数据情况下的风力发电概率预测的精度能够显著提升，并通过针对概率预测设计了独特的算法结构，以及结合广义负荷的概率预测的特点重新推导了权重的公式，提高了权重求解速度，减少了计算量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 实例 迁移 风力 发电 位数 预测 方法 | ||
【主权项】：
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