基于相似日和特征提取的短期风电功率预测

• 作者: 宗阳 张颖超 成金杰 章璇 邓华
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 离散Fréchet距离 相似日 核熵成分分析 支持向量机 功率预测
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 电气与动力工程
• 页码范围: 44-49
• 页数: 6页
• 分类号: TM614
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6833.2020.02.023

摘要

为提高短期风电功率预测精度,增强预测模型对特定天气状况的代表性和适应性,提出一种基于离散Fréchet距离与核熵成分分析(KECA)相结合的数据处理方法.通过引入离散Fréchet距离,建立匹配相似日的数学模型,提取与预测日相似的样本,使用KECA从多种气象要素中提取合适的非线性主元作为支持向量机(SVM)模型的输入.实验结果表明:所提出的方法明显提高了预测精度并具有一定的适用性.