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基于统计聚类分析的短期风电功率预测
被引:44
作者
:
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方江晓
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周晖
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黄梅
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北京交通大学电气工程学院
北京交通大学电气工程学院
黄梅
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TSSidhu
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Department of Electric Power Engineering University of Western
北京交通大学电气工程学院
TSSidhu
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]
机构
:
[1]
北京交通大学电气工程学院
[2]
Department of Electric Power Engineering University of Western
来源
:
电力系统保护与控制
|
2011年
/ 39卷
/ 11期
关键词
:
风电预测;
聚类分析;
最大相似度;
时间序列模型;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
:
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。
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页码:67 / 73+78 +78
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