基于模糊聚類預處理的風電場短期風速和發(fā)電功率預測.pdf

1、上海交通大學碩士學位論文基于模糊聚類預處理的風電場短期風速和發(fā)電功率預測姓名：李伯頤申請學位級別：碩士專業(yè)：電力系統(tǒng)及其自動化指導教師：蔣傳文20090101II預處理技術，綜合考慮了氣象因素對風速的影響。由于受現(xiàn)有條件的限制，氣象因素僅考慮溫度、濕度、風力等級?；陲L速和氣象因素的特征，本文構造了一種新的隸屬度函數(shù)即“相關系數(shù)＋歐氏距離”加權組合的隸屬度函數(shù)，將歷史日樣本根據氣象特征因素模糊劃分為若干類，通過模式識別判別與預測日最相似

2、的一類歷史日樣本，將其作為預測模型的輸入樣本。實踐表明，通過輸入樣本的模糊聚類預處理，風速預測的精度得到了顯著的提高。對于風電場發(fā)電功率預測，由于風電場發(fā)電功率受風速、風向、地理、氣象等多方面因素的影響，其既具有時間相關性，也具有空間相關性，單一的預測模型往往達不到預期效果。本文基于模糊聚類預處理技術，利用時間序列法和人工神經網絡法預測得到的風速值，計算得到相應的風電功率預測值，以這兩種預測模型建立風電場發(fā)電功率自適應權重的組合預測模型