基于统计聚类分析的短期风电功率预测

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

所属期刊栏目：39

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2011-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：67-73,78