为解决风电功率预测中较强的随机性和波动性的问题,提出一种考虑相似时段聚类的风电功率短期预测算法。该算法通过分析历史数据,确定相似时段的最佳长度。在此基础上采用K-means算法对功率曲线形状特征进行聚类。预测过程中,应用自适应分类算法对基准功率向量进行类簇划分,并结合气象因素筛选出最优相似时段集合。以该集合作为训练样本,以功率曲线和气象信息作为输入建立Elman神经网络模型,迭代地预测未来时段的风电功率。最后通过实际算例,验证了该算法的有效性。
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