湍流值对风电功率预测的影响与分析 - 陈燕; 马春燕; 谭沛然; 窦银科; 常晓敏 (电测与仪表, 2018)
TM73; 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IT的风电功率预测方法.在FCM算法中引入湍流值IT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-IT-SVM能有效增强风电功率的相似性,减小预测误差.