基于统计聚类与时序分析的风电场短期风速预测模型

• 作者: 陈勤勤 陈国初
• 来源期刊: 上海电机学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 风速预测 时间序列分析 统计聚类分析 相似性原则 预测精度
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 机电工程
• 页码范围: 76-82
• 页数: 7页
• 分类号: TM614
• 字数: 4533字
• 语种: 中文

摘要

在时间序列预测法的基础上,运用统计聚类分析的方法对历史风速数据进行预处理,综合考虑了气象因素对风速的影响.根据预测日的平均风速、最大和最小风速、风向及温度等特征参数,按照相似性最大的原则,选择合适的风速数据作为预测建模用的训练样本.与未经预处理的数据所建立的模型相比,预测精度得到了显著提高,并验证了采用统计聚类分析来预处理数据的正确性,为更精确地预测风电功率提供了条件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈国初	上海电机学院电气学院	78	405	11.0	17.0
2	陈勤勤	上海电机学院电气学院	3	11	3.0	3.0