【摘 要】
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风电功率预测是缓解弃风现象的有效手段。文中针对风电波动性,提出了一种在模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means algorithm,FCM)中引入湍流值I T的风电功率预测方法。在FCM算法
【机 构】
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太原理工大学电气与动力工程学院,山西省电力公司计量中心,太原理工大学水利科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(41606220);国家自然科学基金资助项目(41776199);山西省自然科学基金资助项目(201701D121127)
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风电功率预测是缓解弃风现象的有效手段。文中针对风电波动性,提出了一种在模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-Means algorithm,FCM)中引入湍流值I T的风电功率预测方法。在FCM算法中引入湍流值I T对训练样本进行聚类,可以进一步增强训练样本与预测样本间的相似性,避免因训练样本减少,导致风电功率波动性影响能力增大的情况。以山西某风电场实测数据为依据,在MATLAB平台上通过支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对FCM的聚类结果进行训练和预测,仿真结果表明,FCM
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