风电功率预测模型的多指标融合评价方法_魏爱雪1

【风电功率预测模型的多指标融合评价方法】是一种在风电功率预测领域中，解决单一指标评价局限性问题的评估策略。传统的风电功率预测模型选择往往依赖于单一的性能指标，如预测误差、均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等。然而，这些指标可能无法全面反映模型的性能，导致在不同指标下最优的模型可能不一致。为了解决这个问题，魏爱雪等人提出了一种基于离差最大化的多指标融合评价方法。 该方法首先构建了一个风电功率预测模型的评价指标体系，这个体系可能包括但不限于预测精度、稳定性、计算效率等多个维度。每个指标都对模型的整体性能有重要影响，但它们的重要性可能会因场景和需求而异。因此，确定各指标的权重系数是关键步骤。 离差最大化的思想用于确定这些权重系数。这种方法旨在通过最大化不同指标之间的差异，以确保每个指标都能对评价结果产生显著影响，从而得到更全面的评价。具体来说，通过计算各指标下的模型表现与理想值之间的偏差，找出使得总体偏差最大的权重分配方式，这样能确保所有指标都被充分考虑。 在实际应用中，该方法使用MATLAB进行仿真实验，并利用山西某风电场的实际数据进行测试。通过对比两组预测数据的评价结果，证明了该融合评价方法可以提供更全面、稳定且不受单一指标限制的评价。它简化了操作流程，为模型的优化选择提供了有力的指导。 总结来说，"风电功率预测模型的多指标融合评价方法"是一种创新的评估策略，它克服了传统单指标评价的局限性，通过综合多个评价指标并运用离差最大化来确定权重，实现了对风电功率预测模型全面而准确的评估，有助于在实际应用中选择最佳的预测模型。这种方法对于提升风电功率预测的准确性和风电场的运行效率具有重要意义。