【摘 要】
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针对短期风电功率时间序列,提出一类基于字典的稀疏编码预测方法。为构建预测模型,将历史风电功率时间序列数据组成具有时延的输入-输出数据对,其输入与输出数据向量以原子形
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助（51467008）, 兰州交通大学优秀科研团队项目资助（201701）
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针对短期风电功率时间序列,提出一类基于字典的稀疏编码预测方法。为构建预测模型,将历史风电功率时间序列数据组成具有时延的输入-输出数据对,其输入与输出数据向量以原子形式分别构成两个字典,无需模型的训练阶段。针对待预测的时延输入数据向量,使用1l范数或弹性网络正则化的稀疏分解凸优化算法计算稀疏编码的权值,进一步借助历史输出数据所构成的字典,以得到相应的预测输出。与此同时,还分析了将测试数据实时加入字典,并维持字典容量不变的三种自适应更新策略,以进一步提升模型的预测精度。为了验证该方法的有效性,将不同的稀疏编码
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