机译:概率风电功率预测的多模型组合方法
Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control, Shandong University, Jinan, China;
Key Laboratory of Power System Intelligent Dispatch and Control, Shandong University, Jinan, China;
College of Electrical Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, China;
Department of Electrical Engineering, Southern Methodist University, Dallas, TX, USA;
Department of Electrical and Computer Engineering, University of Macau, Macau, China;
Predictive models; Forecasting; Wind power generation; Probabilistic logic; Wind forecasting; Adaptation models; Uncertainty;
机译:评论“多模型组合能否真正提高概率整体预报的预测能力?”
机译:多模型组合真的可以增强概率集合预报的预测能力吗?
机译:利用神经模糊系统结合小波包分解,数据预处理和预测组合框架的风电预测方法
机译:基于CEEMDAN-PSO-NNCT多模型的超短期风速组合预测研究
机译:使用先进的数据分析和机器学习技术对风能和太阳能进行确定性和概率性预测
机译:使用简单的一维逆风方案利用近太阳条件的大集合进行概率太阳风预报
机译:概率风电的多模型组合方法 预测