基于聚类分析的风电场短期功率预测方法研究

• 作者: 董存 郝颖 高爽 高阳
• 来源期刊: 可持续能源
• 学科: 工学
• 关键词: 短期功率预测 聚类分析 K均值聚类法 日相似性 数值天气预报(NWP)
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 17-23
• 页数: 7页
• 分类号: TM6

摘要

为了充分利用历史风速数据所蕴含的信息,本文根据风速和风电功率的日相似性提出基于聚类分析的短期功率预测方法,通过对原样本数据进行预处理,选取与预测日NWP特征参数相似的历史日数据,以此作为建立模型的训练样本,将气象部门提供预测日的NWP信息作为预测日的特征参数,计算特征参数间的欧式距离,以此作为相似性度量的依据,最后利用聚类后的相似样本建立预测模型,以NWP数据为输入参数,实际风电功率为目标值,经过训练后得到聚类风电功率短期预测模型。经实际风电场测试,预测精度明显提高。