基于统计聚类分析的短期风电功率预测

方江晓<sup>1</sup>; 周晖<sup>1; 2</sup>; 黄梅<sup>1</sup>; T.S.Sidhu<sup>2</sup>

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.
	,et al.[J].Power System Protection and Control,2011,39(11):67-73，78

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基于统计聚类分析的短期风电功率预测
方江晓¹, 周晖², 黄梅, T.S.Sidhu
1.北京交通大学电气工程学院，北京 100044;2.Department of Electric Power Engineering, University of Western Ontario，London，Canada，N6A5B9

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

分类号:

基金项目:

,et al

Abstract:

Key words: