基于云推理的短期风电功率预测模型

• 作者: 凌武能 唐林权 李如琦 李芝荣 王维志
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 风电预测 云模型 云变换 概念跃升 关联规则挖掘 规则发生器 云推理
• 年，卷（期）: 2012,（18）
• 页码范围: 106-111
• 分类号: TM715
• 字数: 4095字
• 语种: 中文

摘要

针对风速、风向和风功率之间的关联知识,提出了一种短期风电功率预测的云推理模型.利用云变换将风速等历史数据转换成多个云的定性概念,并用云的合并方法得到跃升概念,再用极大判定法进行概念隶属判定,得到约简数据库,用Apriori 算法挖掘得到风速、风向和风功率之间的关联规则,最后形成云推理的规则发生器,利用规则发生器的不确定性推理来完成未来24个小时的风电功率预测.实验得到一系列有稳定倾向的预测值集合,取其期望值与 Arima 模型和 RBF 神经网络的预测值比较,相对误差均有不同程度的减小,显示了该模型较高的实用和推广价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李如琦		4	84	4.0	4.0
2	唐林权		4	84	4.0	4.0
3	凌武能		4	84	4.0	4.0
4	李芝荣		4	84	4.0	4.0
5	王维志		3	45	3.0	3.0