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