基于决策树理论的风电功率实时预测方法

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风电功率的不确定性会对电网造成冲击,风电功率实时预测是缓解电网调频压力,保证电网稳定运行的重要手段。通过分析两种单一预测模型的特点,提出一种基于历史数据和NWP数据相结合的组合预测模型。分析历史数据的序列特征和适用的预测方法,建立决策树分类模型,在预测时通过时数据序列特征分析,选择最佳预测方法。针对两不同风电场的数据进行预测分析,结果表明,组合模型预测精度高于单一模型,通过决策树模型进行实时序列特征分析,并选配最佳预测模型能有效提高预测精度。
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