基于连续时间段聚类的支持向量机风电功率预测方法

• 作者: 丁志勇 张臻 杨曦 杨苹
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 交通运输
• 关键词: 风力发电 功率预测 时间段聚类 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（14）
• 所属期刊栏目: 绿色电力自动化
• 页码范围: 131-135,149
• 页数: 6页
• 分类号: U463.6
• 字数: 4651字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于连续时间段聚类的支持向量机风电功率预测方法。通过2次聚类把全年分为若干个类型的连续时间段,并对同类型时间段使用支持向量机建模,建立后的模型用于其他年份对应时间段的预测。与神经网络相比,支持向量机建模方法避免了局部最优。利用国内某风电场数据进行对比实验,证明了所述方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨苹	广东省绿色能源技术重点实验室华南理工大学电力学院	24	251	8.0	15.0
2	杨曦	广东省绿色能源技术重点实验室华南理工大学电力学院	2	86	1.0	2.0
3	丁志勇	广东省绿色能源技术重点实验室华南理工大学电力学院	1	85	1.0	1.0
4	张臻	广东省绿色能源技术重点实验室华南理工大学电力学院	1	85	1.0	1.0