【摘 要】
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提出了一种基点气象相似聚合的短期风电功率预测方法。先以风电功率预测时间点（简称基点）的气象为核心对历史气象记录按灰色关联度进行相似聚合,以突出基点气象对应的风电功率
【机 构】
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国家电网湖南省电力公司经济技术研究院,深圳大学光电工程学院,深圳大学机电与控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51177102）
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提出了一种基点气象相似聚合的短期风电功率预测方法。先以风电功率预测时间点（简称基点）的气象为核心对历史气象记录按灰色关联度进行相似聚合,以突出基点气象对应的风电功率变化规律。再对聚合中历史记录的气象因素按因子分析法降维、求取独立因素,以去除原始气象因素之间的相关性、降低因果关系的非线性度。然后基于径向基神经网络建立＂独立因素-风电功率＂的映射关系,从而实现风电功率预测。结合实例对此方法进行了仿真,结果表明,此方法预测得到的风电功率,其准确度比基于主成分的径向基神经网络方法的高、比径向基神经网络方法的更高。
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