基于云推理的短期风电功率预测模型 |
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作者姓名: | 李如琦 凌武能 李芝荣 唐林权 王维志 |
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作者单位: | 广西电力系统最优化与节能技术重点实验室(广西大学),广西 南宁 530004 |
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摘 要: | 针对风速、风向和风功率之间的关联知识,提出了一种短期风电功率预测的云推理模型。利用云变换将风速等历史数据转换成多个云的定性概念,并用云的合并方法得到跃升概念,再用极大判定法进行概念隶属判定,得到约简数据库,用Apriori算法挖掘得到风速、风向和风功率之间的关联规则,最后形成云推理的规则发生器,利用规则发生器的不确定性推理来完成未来24个小时的风电功率预测。实验得到一系列有稳定倾向的预测值集合,取其期望值与Arima模型和RBF神经网络的预测值比较,相对误差均有不同程度的减小,显示了该模型较高的实用和推广价值。
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关 键 词: | 风电预测;云模型;云变换;概念跃升;关联规则挖掘;规则发生器;云推理 |
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