基于统计聚类分析的短期风电功率预测
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    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。

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    引证文献
引用本文

方江晓,周晖,黄梅,等.基于统计聚类分析的短期风电功率预测[J].电力系统保护与控制,2011,39(11):67-73,78.[.[J]. Power System Protection and Control,2011,V39(11):67-73,78]

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