【摘 要】
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提高短期风电功率预测精度是风电大规模发展的迫切要求,同时也是保障风电并网运行的关键。笔者在不增加模型复杂度的前提下,提出了聚类建模方法。该方法首先采用减法聚类与模
【机 构】
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太原理工大学信息工程学院,太原理工大学电力系统运行与控制山西省重点实验室,太原理工大学机械工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51277127)
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提高短期风电功率预测精度是风电大规模发展的迫切要求,同时也是保障风电并网运行的关键。笔者在不增加模型复杂度的前提下,提出了聚类建模方法。该方法首先采用减法聚类与模糊C均值聚类(FCM)方法相结合对训练样本进行处理,然后建立不同聚类集下对应的预测模型库,最后将预测数据与聚类后的样本数据进行匹配,选择合理的模型进行预测。采用山西某风电场实际数据进行大量仿真,并将预测结果与单一模型结果对比,结果表明,该方法可以减少大的预测误差点数,有效提高风电功率预测精度。
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