吴布托

作品数：3被引量：18H指数：2
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供职机构：兰州理工大学电气工程与信息工程学院更多>>
发文主题：RBF神经网络风速预测多模型算法模糊C均值数据预处理更多>>
发文领域：电气工程更多>>
发文期刊：《电力系统及其自动化学报》《电工技术学报》《电网与清洁能源》更多>>
所获基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金更多>>
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基于深层玻尔兹曼机的风电场异常风速值自适应检测预处理方法被引量：2
《电工技术学报》2018年第A01期205-212,共8页林洁 吴布托 陈伟 
国家重点研发计划(2016YFB0601600);国家自然科学基金(51767017);甘肃省基础研究创新群体项目(18JR3RA133)资助
为提高现有风电场数据采集系统的准确性和可利用性,提出了深层玻尔兹曼机(DBM)、经验模态分解(EMD)和隐马尔科夫(HMM)组合算法处理运行数据含有少量异常风速值的自适应检测方法。针对风速序列的随机多变性,采用DBM预测方法挖掘异常风速...
关键词：异常值检测 风速序列 深层玻尔兹曼机 经验模态分解 隐马尔科夫模型 
风电机组异常数据预处理的分类多模型算法被引量：14
《电力系统及其自动化学报》2018年第4期137-143,共7页陈伟 吴布托 裴喜平 
国家自然科学基金资助项目(51267012);甘肃省科技支撑工业计划资助项目(1504GKCA033);甘肃省自然科学基金资助项目(1308RJZA245;1310RJYA079)
针对风电机组异常风速-功率数据的产生原因和分布特点进行分析,提出一种异常数据分类多模型算法。对不同类别异常数据建立弃风、4分位和模糊C均值数据处理模型,识别弃风产生数据、离群孤立点数据、偏差簇数据,并利用3次样条方法修正异...
关键词：异常数据 数据预处理 4分位法 模糊C均值 风速预测 RBF神经网络 
改进Bayesian后验比的异常风速值检测方法被引量：2
《电网与清洁能源》2017年第2期104-111,116,共9页陈伟 吴布托 裴喜平 王懿喆 
国家重点研发计划(2016YFB0601600);国家自然科学基金项目(51267012);甘肃省科技支撑工业计划项目(1504GKCA033)~~
风电场运行数据中含有异常风速值,为了优化风电数据的质量,提出了组合预测与Bayesian后验比的异常值检测方法。为了降低预测误差,先对风速序列建立Adaboost-BP网络和EMD-LV-SVM的组合预测模型,利用预测值与测量值的偏差得到含有粗大误...
关键词：异常风速值检测 组合预测模型 残差分 Bayesian后验比 
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