一种基于改进GPR和Bagging的短期风电功率组合预测方法

《一种基于改进GPR和Bagging的短期风电功率组合预测方法》是一篇探讨风电功率预测技术的研究论文。文章针对传统预测方法在处理风电功率数据时存在的精度不足和稳定性差的问题，提出了一种结合改进高斯过程回归（GPR）与Bagging集成学习的组合预测方法。

该方法首先对风电功率数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和标准化等步骤，以提高后续模型的输入质量。随后，作者对传统的GPR模型进行了改进，引入了自适应核函数和参数优化策略，以增强模型对非线性关系的拟合能力。

在模型构建过程中，采用了Bagging集成学习方法，通过多次采样和模型训练，提高了预测结果的稳定性和泛化能力。这种方法能够有效降低单一模型的偏差和方差，从而提升整体预测性能。

文章还通过实验验证了所提方法的有效性，选取了实际风电场的数据集进行测试，并与传统的预测方法进行了对比分析。实验结果表明，该组合方法在预测精度和稳定性方面均优于现有方法，具有较高的实用价值。

此外，该研究为风电功率预测领域提供了新的思路和技术手段，有助于提升风电并网运行的安全性和经济性。对于从事风能开发和电力系统研究的相关人员来说，这篇论文具有重要的参考价值。

综上所述，《一种基于改进GPR和Bagging的短期风电功率组合预测方法》是一篇具有创新性和实用性的学术论文，为风电功率预测技术的发展做出了积极贡献。