本發(fā)明公開一種基于遷移學(xué)習(xí)的風(fēng)電功率概率預(yù)測方法,包括如下步驟:S1、通過遷移算法對歷史時段和未來時段的風(fēng)電數(shù)據(jù)進行劃分構(gòu)建多層極限學(xué)習(xí)神經(jīng)機;S2、通過粒子群算法對多層極限學(xué)習(xí)神經(jīng)機的輸出層的映射參數(shù)進行優(yōu)化;S3、通過權(quán)重優(yōu)化方法對歷史時段的多層極限學(xué)習(xí)神經(jīng)機的訓(xùn)集生成權(quán)重數(shù)據(jù)集;S4、通過權(quán)重數(shù)據(jù)集采用特征遷移算法對未來時段的多層極限學(xué)習(xí)神經(jīng)機的權(quán)重更新;該方法對于提高風(fēng)電出力預(yù)測的準(zhǔn)確可靠性,促進新能源電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟、高效運行具有重要意義。
聲明:
“基于遷移學(xué)習(xí)的風(fēng)電功率概率預(yù)測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)