基于集对分析聚类法的超短期风电功率区间预测

• 作者: 孙涌 李大勇 杨茂 贾云彭 都键
• 来源期刊: 可再生能源
• 学科: 工学
• 关键词: 风电功率 区间预测 集对分析 聚类分析
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 页码范围: 1324-1330
• 页数: 7页
• 分类号: TK81
• 字数: 4833字
• 语种: 中文

摘要

高精度的风电功率预测是保证含高渗透率风电电力系统安全经济运行的重要手段.文章在传统ARIMA算法的基础上,引入集对分析理论对风电功率进行超短期区间滚动预测.首先采用改进的K-means算法,建立风电功率与风速、风向之间的集对关系;在点预测结果的基础上,估计区间上下限,经过误差调整,最后得到区间预测结果.文章引入3个模型评价指标对不同方法进行比较.算例表明,所提出的基于集对分析聚类算法的超短期风电功率区间预测能够得到更精确的预测区间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙涌		5	35	4.0	5.0
2	李大勇		2	10	2.0	2.0