空间相关性k近邻超短期风速预测方法

"采用k近邻进行空间相关性超短期风速预测" 文章主要探讨了超短期风速预测的一种方法，即利用空间相关性和k近邻算法。超短期风速预测对于风电功率预测至关重要，它直接影响电力系统的运行效率和稳定性。在风电场的运营中，精确的超短期预测能够帮助优化调度，减少弃风损失，提高经济效益。 k近邻(k-Nearest Neighbors, k-NN)是一种基于实例的学习方法，用于分类和回归问题。在这个研究中，k-NN被用来进行风速预测。首先，研究者结合本地最新风速观测值和上游风速观测值（通过最优延迟时间调整）来创建一个参考矢量，这个矢量代表了当前的空间相关性状况。然后，通过计算相关系数作为评价指标，从历史观测值中选取与参考矢量最相似的k个邻居。选择k个最近邻的目的是利用这些邻居的历史数据相似性来预测本地未来的风速。 在实际应用中，研究者使用了七种不同的回归模型进行预测，其中包括线性回归、偏最小二乘回归(PLSR)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)等。通过对荷兰Huibertgat地区的冬季风速预测仿真，发现在优化模型中，k-NN的最优近邻数量大约为100，而历史数据的最佳年数为10年。这种空间相关性k-NN风速预测方法能有效地利用历史数据，提高了预测的可靠性。 通过国家自然科学基金资助的项目，研究人员进行了深入的分析和实验，证明了这种方法的有效性。在风电功率预测的各个时间尺度中，超短期预测的重要性日益凸显，因为它对于实时电力系统的操作决策具有直接影响。因此，利用k-NN和空间相关性来提高超短期风速预测的准确性，对于推动风电产业的可持续发展具有积极意义。 总结来说，本文介绍了一种利用k-NN算法和空间相关性的超短期风速预测技术，该技术通过对历史观测值的深度挖掘，找到最相似的邻居，并结合多种回归模型，提高了预测的精度和可靠性。这种方法在实际案例中得到了验证，对于风电场的管理和电力市场的运营提供了有价值的工具。