基于优化聚类的组合风速短期预测

• 作者: 张圆美 李富强 栗惠惠 郝飞 陈记牢
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 风速预测 模拟退化遗传算法 FCM聚类 极限学习机
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 页码范围: 1841-1846
• 页数: 6页
• 分类号: TK81
• 字数: 3403字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5292.2017.12.017

摘要

准确的风功率预测对电力系统安全、稳定运行具有重要意义,而风速预测是风功率预测的关键.文章提出一种基于优化模糊C均值(Optimal Fuzzy C means,OFCM)聚类的组合风速短期预测方法.首先,采用模拟退火遗传算法优化模糊C均值聚类算法的初始聚类中心;其次,基于优化模糊C均值聚类算法将初始风速属性样本数据进行分组;再根据不同风速样本组,运用极限学习机(Extremely Learning Machine,ELM)构建组合风速预测模型;最后,通过风速实测值与预测值的对比,验证了该方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈记牢	呼和浩特职业学院机电学院	1	2	1.0	1.0
2	栗惠惠	呼和浩特职业学院机电学院	1	2	1.0	1.0
3	李富强	呼和浩特职业学院机电学院	1	2	1.0	1.0
4	郝飞	呼和浩特职业学院机电学院	1	2	1.0	1.0
5	张圆美	国网吉林省电力有限公司经济技术研究院	2	3	1.0	1.0