【摘 要】
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为了提高风电功率的区间评估精度,结合预测误差数据的特性,提出了一种基于误差分类的区间评估方法.首先,引入K-means聚类算法,以欧氏距离为聚类指标对风电预测误差的整体水平
【机 构】
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中国矿业大学电气与动力工程学院,江苏省徐州市 221116
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为了提高风电功率的区间评估精度,结合预测误差数据的特性,提出了一种基于误差分类的区间评估方法.首先,引入K-means聚类算法,以欧氏距离为聚类指标对风电预测误差的整体水平进行分类.然后,建立误差区间评估模型,以风电功率数据和历史预测误差为模型输入,以预测误差区间为输出,利用长短期记忆(LSTM)神经网络深度学习模型输入和输出之间的关联.最后,利用Elia网站风电数据进行验证,结果表明,与其他评估模型和传统的误差概率分布方法相比,所提方法更能抓住误差数据的特性,能够得到更为准确的风电功率区间评估结果.
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