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基于RBF核函数的空间多维风电功率数据降维及重构方法

摘要

本发明公开了基于RBF核函数的空间多维风电功率数据降维方法,包括:采集多座风电场连续多个小时级功率数据样本;计算核矩阵;计算核矩阵的特征值与特征向量;将特征值进行降序排列,取特征值序列中前r个特征值和对应的特征向量;利用核矩阵和选出的特征值、特征向量计算降维结果。本发明还公开了对应的数据重构方法,包括:以原始数据降维结果和构造的同质数据降维结果的误差最小为优化目标,搜寻最优核参数;对核主成分分析法降维结果进行重构。­本发明的方法使数据变得更少而特征更加独立,有利于大规模风电数据实现并网运行;本发明的降维数据在可信赖性与连续性方面优于现有的降维方法;本发明方法得到的重构数据与原始数据的误差小。

著录项

  • 公开/公告号CN111539482B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 三峡大学;

    申请/专利号CN202010351995.1

  • 申请日2020-04-28

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);

  • 代理机构42103 宜昌市三峡专利事务所;

  • 代理人成钢

  • 地址 443002 湖北省宜昌市西陵区大学路8号

  • 入库时间 2022-08-23 11:34:24

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