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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供了一种基于风速波划分与聚类的短期风电功率预测方法，涉及短期风电功率预测领域，本方法通过SG滤波、风速波划分、特征提取、风速波聚类和DBN网络建模，提出了一种短期风电功率预测方法。在风速波划分和特征提取部分，利用SG滤波器对NWP风速序列进行滤波，得到趋势序列，并对风速波进行划分，然后提取形状特征、统计特征等7个特征。在风速波聚类部分，采用FCM聚类算法将风速波聚类成不同的簇。建模部分，基于DBN网络，针对不同聚类的历史数据集建立分类预测模型。本发明的有益效果是：SG‑FCM‑DBN预测方法比其他基本模型能够更好地提高风电功率预测精度。
主权项：1.一种基于风速波划分与聚类的短期风电功率预测方法，其特征在于：包括：S1：获取原始数据：历史风电功率数据、数值天气预报风速数据，并对该原始数据进行归一化处理；S2：通过SG滤波器对归一化处理后的原始数据进行滤波，获得数值天气预报风速趋势序列；S3：在数值天气预报风速趋势序列的基础上，根据极值点法划分风速波；S4：根据风速波划分的结果，提取每个风速波的特征；S5：根据S4提取到的关于历史风电功率数据的风速波的特征，利用聚类方法将相似的风速波划分为同一类，划分多个数据集；S6：利用数据集中的数据对建立的DBN网络进行训练，得到多个预测模型，该模型输入为风速，输出为功率；S7：利用数据集和S4提取到的关于数值天气预报风速数据的风速波的特征进行风速波所属簇匹配；S8：根据匹配的风速波所属簇采用对应的预测模型进行短期风电功率预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 一种基于风速波划分与聚类的短期风电功率预测方法
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