摘要: |
考虑到短期风电功率预测模型建立时,样本的选取对预测模型的精度有较大影响,提出了运用聚类方法对历史风速数据进行处理,实现了历史数据的自动分类。根据预测日的平均风速和最大风速等特征参数,按照相似度最大的原则,选择合适的类别作为预测建模用的训练样本。运用时间序列方法,建立风速预测模型,与不经过预处理的相比,所建立预测精度得到了提高,验证了运用聚类进行数据预处理的正确性。运用风力发电机的出力曲线,得到了未来日的风电功率的预测值,为含风电系统的电力系统运行计划的制定,提供了基础数据支持。 |
关键词: 风电预测 聚类分析 最大相似度 时间序列模型 |
DOI:10.7667/j.issn.1674-3415.2011.11.012 |
|
基金项目: |
|
|
|
() |
Abstract: |
|
Key words: |