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摘要
本发明提出了一种考虑概念漂移和隐私保护的增量式光伏功率预测方法,包括以下步骤：以能量距离作为虚拟漂移判据来度量数据分布变化,以预测误差变化作为真实漂移判据来判定漂移时间,为了融合更丰富的数据特征,通过区域数据共享联合训练了一个基于宽度学习系统的光伏预测模型,此外,本发明设计了分布式联合学习框架下的增量式宽度学习系统模型,以保护数据隐私,最后,提出了增量式的在线更新策略,在概念漂移发生后持续不遗忘地学习新特征,公开数据集下的测试结果表明本发明可以有效检测流数据的概念漂移,实现模型的快速在线更新,并在保护隐私的前提下显著提高预测精度。
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