面向超短期风电不确定性特征的K-前向邻居稀疏动态加权概率预测研究
报告人：车金星，南昌工程学院 教授 硕士生导师
时间： 2023年11月23日（周四）16：00
地点： 实验楼819
摘要:大多数研究都集中在准确的预测上，以帮助管理风电并网。考虑定量建模的所涉及的内生随机波动和不确定性困扰，本报告开展面向超短期风电不确定性特征的K-前向邻居稀疏动态加权概率预测研究，包括数据分解、多尺度特征选择、个体模型训练、分位数交叉、K-FSDW动态加权、RF纠错建模和KDE概率密度预测，为电网调度和运行创建不确定性量化。以中国山东省为例，结合蓬莱区某海上风电场的实际数据，开展该研究的实证分析。
报告专家简介：
车金星，南昌工程学院教授，硕士生导师，江西省双千计划人选。主要研究方向：复杂数据分析与智慧电力统计建模；工业统计与预测评估；数理统计与人工智能。目前已主持国家自然科学基金青年项目、国家自然科学基金面上项目、及其他省部级重点及一般项目3项,2018年获得江西省自然科学奖三等奖，在国际知名期刊发表SCI论文40余篇。担任中国人工智能学会因果与不确定性人工智能专委会委员；中国现场统计学会大数据统计分会理事；江西省数学学会理事；江西省现场统计研究会常务理事。担任SCI期刊《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》副主编、FMS高质量国际期刊《数据科学与管理（英文）》青年编委，担任《武汉大学学报》、《西安电子科技大学学报》、《IEEE Transactions on Information Theory》、《Information Sciences》、《Applied Energy》、《Energy Conversion and Management》、《Journal of Forecasting》、《Journal of Applied Statistics》、《Applied Soft Computing》等20余种国内外一流学术期刊审稿人，已评审200余篇学术论文。