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一种新型模块化风速预测方法
被引量：
10
1
作者
潘超
秦本双
+1 位作者
蔡国伟
袁翀
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期2196-2204,共9页
针对风电场风速随机性强、波动性明显以及预测难度高等问题,提出一种新型模块化风速预测的方法。该方法主要包含3个模块:风速属性加权模块、智能优化聚类模块及极限学习机风速预测模块。首先考虑不同气象属性对风速的影响和风速的时间...
针对风电场风速随机性强、波动性明显以及预测难度高等问题,提出一种新型模块化风速预测的方法。该方法主要包含3个模块:风速属性加权模块、智能优化聚类模块及极限学习机风速预测模块。首先考虑不同气象属性对风速的影响和风速的时间波动特性,计算风速属性矩阵元素的皮尔逊系数值并进行加权;然后采用遗传-模拟退火算法优化模糊c均值聚类方法,对加权风速属性矩阵矢量进行聚类;再通过极限学习机构建各类别的风速预测模型,进行短期风速预测。最后结合美国一风电场(N39.91°,W105.29°)的实测数据对风速进行预测,通过对比仿真结果与实测数据验证该文方法的正确性和有效性,结果表明该方法具有较高的预测精度。
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关键词
风速预测
属性加权
模糊聚类
极限学习机
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职称材料
题名
一种新型模块化风速预测方法
被引量：
10
1
作者
潘超
秦本双
蔡国伟
袁翀
机构
东北电力大学电气工程学院
国网浙江淳安供电公司
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期2196-2204,共9页
基金
国家高技术研究发展(863)计划(SS2014AA052502)
国家自然科学基金(51507027)
文摘
针对风电场风速随机性强、波动性明显以及预测难度高等问题,提出一种新型模块化风速预测的方法。该方法主要包含3个模块:风速属性加权模块、智能优化聚类模块及极限学习机风速预测模块。首先考虑不同气象属性对风速的影响和风速的时间波动特性,计算风速属性矩阵元素的皮尔逊系数值并进行加权;然后采用遗传-模拟退火算法优化模糊c均值聚类方法,对加权风速属性矩阵矢量进行聚类;再通过极限学习机构建各类别的风速预测模型,进行短期风速预测。最后结合美国一风电场(N39.91°,W105.29°)的实测数据对风速进行预测,通过对比仿真结果与实测数据验证该文方法的正确性和有效性,结果表明该方法具有较高的预测精度。
关键词
风速预测
属性加权
模糊聚类
极限学习机
Keywords
wind speed forecasting
attributes weighted
fuzzy c-means clustering
extreme learning machine
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新型模块化风速预测方法
潘超
秦本双
蔡国伟
袁翀
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
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