风电功率预测新方法：模糊聚类与神经网络结合

"基于模糊聚类分析的风电功率预测研究" 风电功率预测是可再生能源领域中的一个关键问题，尤其是在风电大规模并网的情况下，准确的短期风电功率预测对于电力系统的稳定运行和电网调度至关重要。传统的预测方法可能无法充分考虑到风速、风向等气象条件的复杂性和不确定性，导致预测误差较大。本文提出了一种结合减法聚类和模糊C均值聚类（FCM）的风电功率预测新方法，旨在提高预测精度。 减法聚类是一种非监督学习方法，它通过寻找数据集中最简单的子集（即具有最低内部复杂性的簇）来划分数据。这种方法有助于识别出数据的主要模式，从而简化后续的模型构建过程。而模糊C均值聚类则允许样本同时属于多个簇，可以更好地处理数据的模糊性和不确定性，适应风电功率预测中的不规则变化。 论文中，作者首先将训练样本用减法聚类和FCM方法进行预处理，将数据划分为不同的聚类集合。每个聚类集合代表了特定的风况特征。随后，针对每个聚类集建立相应的预测模型库，这些模型可能是基于神经网络或其他预测算法。当需要进行预测时，新的数据会被分配到最相似的聚类中，选取该聚类对应的模型进行预测，这样能够确保模型与实际风况更匹配。 通过使用山西某风电场的实际数据进行大量仿真实验，研究发现，与传统的单一模型相比，这种基于模糊聚类的预测方法能显著减少大的预测误差点，提高了风电功率预测的准确性。这表明该方法对于处理风电功率预测的复杂性和不确定性具有较高的适用性，有助于提升风电并网的稳定性。 关键词：风电功率预测；模糊C均值聚类；神经网络；训练样本处理；减法聚类 该研究工作对风电功率预测技术的发展具有重要意义，为未来的风电预测模型设计提供了新的思路。同时，它也为电力系统调度和风电场运营提供了更可靠的数据支持，有利于优化能源结构，促进可再生能源的高效利用。未来的研究可以进一步探索如何优化聚类过程，以及如何结合其他机器学习或深度学习方法来提升预测模型的性能。