【摘 要】
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针对大量历史风电数据中存在的异常数据以及风电数据采集时受到噪声污染的问题,采用曲线拟合数据挖掘方法修改历史数据中的异常数据提高了数据质量,小波变换法消除原始信号中的噪声降低了数据的波动性。根据经数据挖掘与小波去噪处理的风电数据建立自动回归滑动平均(ARMA)预测模型。以国内西北某风电场的实测风电数据进行仿真分析,与传统预测方法对比。仿真结果表明,所提预测方法有效地提高了短期风电功率预测精度。
【机 构】
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新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830047
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针对大量历史风电数据中存在的异常数据以及风电数据采集时受到噪声污染的问题,采用曲线拟合数据挖掘方法修改历史数据中的异常数据提高了数据质量,小波变换法消除原始信号中的噪声降低了数据的波动性。根据经数据挖掘与小波去噪处理的风电数据建立自动回归滑动平均(ARMA)预测模型。以国内西北某风电场的实测风电数据进行仿真分析,与传统预测方法对比。仿真结果表明,所提预测方法有效地提高了短期风电功率预测精度。
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