基于聚类分析和神经网络的短期风电功率预测.pdf

"基于聚类分析和神经网络的短期风电功率预测" 本文提出了一种基于聚类分析和神经网络的短期风电功率预测方法。该方法首先使用灰色相关度选取相似日，然后使用Ｋ均值聚类方法将属性相似的风电数据归类处理，接着使用这些数据训练Ｅｌｍａｎ神经网络。该方法提高了Ｅｌｍａｎ神经网络模型的预测精度，该方法的有效性通过实例得以验证。 本文的主要贡献在于提出了一个新的短期风电功率预测方法，该方法结合了聚类分析和神经网络的优点，提高了预测的精度和效率。 聚类分析是数据挖掘的一个重要步骤，它可以将相似的数据对象聚类到一起，从而发现隐藏的模式和规律。在风电功率预测中，聚类分析可以将相似的风速和方向数据聚类到一起，从而提高预测的精度。 神经网络是一种常用的机器学习算法，它可以学习和模拟复杂的非线性关系。在风电功率预测中，神经网络可以学习风速和方向的关系，从而预测风电功率。 本文的方法可以分为两个步骤：第一步是使用灰色相关度选取相似日，然后使用Ｋ均值聚类方法将属性相似的风电数据归类处理；第二步是使用这些数据训练Ｅｌｍａｎ神经网络。 在第一步中，我们使用灰色相关度选取相似日，这可以帮助我们选择最相似的风电数据，从而提高预测的精度。接着，我们使用Ｋ均值聚类方法将属性相似的风电数据归类处理，这可以帮助我们发现隐藏的模式和规律。 在第二步中，我们使用这些数据训练Ｅｌｍａｎ神经网络。这可以帮助我们学习风速和方向的关系，从而预测风电功率。 本文的方法可以提高风电功率预测的精度和效率，它可以帮助风电企业和研究人员更好地预测风电功率，从而提高风电的发电效率和经济效益。 本文提出了一种基于聚类分析和神经网络的短期风电功率预测方法，该方法可以提高预测的精度和效率，提高风电的发电效率和经济效益。 关键词：聚类分析、神经网络、短期风电功率预测、数据挖掘、机器学习。 中图分类号：ＴＭ７２ 文献标识码：ＢＳｈｏｒｔｔｅｒｍ Ｗｉｎｄ Ｐｏｗｅｒ Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ 作者简介：李春涛（国网湖南省电力有限公司永州供电分公司，湖南永州425000） 摘 要：为了提高短期风电功率预测的精度，提出了基于聚类分析和Ｅｌｍａｎ神经网络的短期风电功率预测方法。该方法首先使用灰色相关度选取相似日，然后使用Ｋ均值聚类方法将属性相似的风电数据归类处理，接着使用这些数据训练Ｅｌｍａｎ神经网络。该方法提高了Ｅｌｍａｎ神经网络模型的预测精度，该方法的有效性通过实例得以验证。