本文關鍵詞：基于模糊粗糙集與改進聚類的神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測　出處：《中國電機工程學報》2014年19期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 風電場 風速預測 神經(jīng)網(wǎng)絡 模糊粗糙集 屬性約簡 改進聚類 加權歐氏距離

【摘要】：提高風電功率預測精度是保障風電場和電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的有效手段。神經(jīng)網(wǎng)絡方法已在風電功率預測中得到了廣泛應用,并取得了不錯的效果,而網(wǎng)絡的輸入變量與訓練樣本對其預測性能有著重要影響�；诖�,提出一種基于模糊粗糙集與改進聚類的神經(jīng)網(wǎng)絡風速預測方法。采用模糊粗糙集對影響風電場風速的多種因素進行了屬性約簡,得到優(yōu)化了的模型輸入及各屬性對風速的重要性;采用基于屬性重要性的加權歐氏距離對傳統(tǒng)聚類進行改進,建立了各聚類預測模型,并提取相似性較高的數(shù)據(jù)作為訓練樣本訓練各類預測模型,對訓練樣本實現(xiàn)了優(yōu)選;根據(jù)當前屬性值選擇匹配的模型對風速進行預測。以華北地區(qū)某風電場實際數(shù)據(jù)為例進行了實驗,結果表明該方法能在較少的模型輸入下有效地提高預測精度。
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學);
【基金】：國家自然科學基金項目(51277075) 河北省自然科學基金項目(E2012502047) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助(12ZX19)~~
【分類號】：TM614
【正文快照】： 0引言風能具有高隨機性與波動性,導致大規(guī)模風電并網(wǎng)后可能會出現(xiàn)電壓和頻率發(fā)生偏差、電壓波動、甚至脫網(wǎng)等現(xiàn)象[1]。對風電輸出功率進行準確預測,可以為電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟和優(yōu)質運行提供重要支持[2-3]。風電功率預測方法可以劃分為物理方法與統(tǒng)計方法兩大類。其中,物理方

【參考文獻】

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【共引文獻】

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