基于云推理的短期风电功率预测模型

李如琦; 凌武能; 李芝荣; 唐林权; 王维志

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基于云推理的短期风电功率预测模型

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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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来源
《电力系统保护与控制》 |2012年第18期|106-111|共6页
作者
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;

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;

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;

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;

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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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
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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