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基于风电场功率预测的数据价值研究
作者姓名:赵越  徐博涵  王聪  高锋  宋洁
作者单位:1. 北京大学工学院;2. 首都经济贸易大学统计学院;3. 北京大学光华管理学院
摘    要:风电系统的运行伴随着海量数据的生成,是数据应用的重要场景。风电系统的输出受天气等因素影响,波动较大,因此风电输出的预测对于电力系统平衡、经济调度意义重大。为了探索风电系统中的数据价值,本文基于风电场的发电功率数据建立了小时级的多输入—多输出日前预测模型。进一步,本文对数据—模型—经济收益的链路进行梳理,结合合作博弈中的沙普利值思想,对模型中的数据点和特征进行价值评估。本文通过算例分析探索高价值数据的特点,结果表明筛选高价值数据能够实现风电系统降本增效,在此基础上为风电系统中数据的管理与共享提出了相应的建议。

关 键 词:数据价值  风电场功率预测  沙普利值  神经网络  数据治理
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