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基于HS-Clustering的风电场机组分组功率预测
被引量：
4
1
作者
高小力
张智博
+1 位作者
田启明
刘永前
《现代电力》
北大核心
2017年第3期12-18,共7页
为了寻求风电场功率预测精度和计算效率二者的平衡,提出了一种基于霍普金斯统计量与聚类算法(HSClustering)的风电场机组分组功率预测方法,该方法将霍普金斯统计量与聚类算法的优势有效结合,采用霍普金斯统计量确定场内机组分组个数,通...
为了寻求风电场功率预测精度和计算效率二者的平衡,提出了一种基于霍普金斯统计量与聚类算法(HSClustering)的风电场机组分组功率预测方法,该方法将霍普金斯统计量与聚类算法的优势有效结合,采用霍普金斯统计量确定场内机组分组个数,通过聚类算法识别不同机组的相似性将风电场分成不同的机组群,然后对每组机群分别建立功率预测模型,从而叠加得到整场输出功率;另外以实测风速、实测功率及二者组合作为机组分组模型输入,分析其对预测精度的影响程度。实例分析表明基于HSClustering的分组预测方法可以显著提高预测精度,同时保证较高的计算效率;风速是影响分组效果的主要因素,对于某些分组模型,功率又可以作为风速的重要补充。
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关键词
机组分组个数
功率预测
霍普金斯统计量
聚类算法
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职称材料
题名
基于HS-Clustering的风电场机组分组功率预测
被引量：
4
1
作者
高小力
张智博
田启明
刘永前
机构
中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
出处
《现代电力》
北大核心
2017年第3期12-18,共7页
文摘
为了寻求风电场功率预测精度和计算效率二者的平衡,提出了一种基于霍普金斯统计量与聚类算法(HSClustering)的风电场机组分组功率预测方法,该方法将霍普金斯统计量与聚类算法的优势有效结合,采用霍普金斯统计量确定场内机组分组个数,通过聚类算法识别不同机组的相似性将风电场分成不同的机组群,然后对每组机群分别建立功率预测模型,从而叠加得到整场输出功率;另外以实测风速、实测功率及二者组合作为机组分组模型输入,分析其对预测精度的影响程度。实例分析表明基于HSClustering的分组预测方法可以显著提高预测精度,同时保证较高的计算效率;风速是影响分组效果的主要因素,对于某些分组模型,功率又可以作为风速的重要补充。
关键词
机组分组个数
功率预测
霍普金斯统计量
聚类算法
Keywords
cluster number
wind power forecasting
Hop-kins statistics
clustering methods
分类号
TK89 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HS-Clustering的风电场机组分组功率预测
高小力
张智博
田启明
刘永前
《现代电力》
北大核心
2017
4
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