基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测

发布时间：2017-12-26 07:01

  本文关键词：基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测　出处：《中国电机工程学报》2014年19期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：提高风电功率预测精度是保障风电场和电力系统安全稳定运行的有效手段。神经网络方法已在风电功率预测中得到了广泛应用,并取得了不错的效果,而网络的输入变量与训练样本对其预测性能有着重要影响。基于此,提出一种基于模糊粗糙集与改进聚类的神经网络风速预测方法。采用模糊粗糙集对影响风电场风速的多种因素进行了属性约简,得到优化了的模型输入及各属性对风速的重要性;采用基于属性重要性的加权欧氏距离对传统聚类进行改进,建立了各聚类预测模型,并提取相似性较高的数据作为训练样本训练各类预测模型,对训练样本实现了优选;根据当前属性值选择匹配的模型对风速进行预测。以华北地区某风电场实际数据为例进行了实验,结果表明该方法能在较少的模型输入下有效地提高预测精度。
【作者单位】： 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学);
【基金】：国家自然科学基金项目(51277075) 河北省自然科学基金项目(E2012502047) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(12ZX19)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言风能具有高随机性与波动性,导致大规模风电并网后可能会出现电压和频率发生偏差、电压波动、甚至脱网等现象[1]。对风电输出功率进行准确预测,可以为电力系统的安全、经济和优质运行提供重要支持[2-3]。风电功率预测方法可以划分为物理方法与统计方法两大类。其中,物理方

【参考文献】

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【共引文献】

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6 吴s，

本文编号：1336271