为了对短期风电功率的预测进行研究,提出了一种基于最大最小概率回归机(MPMR)的预测方法.MPMR方法是将最小最大概率分类机(MPMC)向回归问题的应用推广.该方法仅须假定产生预测模型的数据分布均值与协方差矩阵已知,即能够最大化模型的预测输出位于其真实值边界内的最小概率.验证试验表明,MPMR方法能更好地跟踪风电功率的变化,有效地提高风电功率的预测精度,具有很好的应用前景.
最大最小概率回归机 最小最大概率分类机 卡尔曼滤波法 支持向量机 人工智能 功率预测 风电