一种用于短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法
Abstract:
本发明公开了一种用于短期风电功率预测的气象因素波动特征提取方法。包括:一、构建数值天气预报模式输出的气象因素日前数据集;二、分析实测风电功率与日前数据集中不同气象因素之间的相关性,筛选最优气象因素特征子集;三、划分最优气象因素特征子集中特征气象因素的波动类型,分析不同气象因素波动与风电功率波动的映射关系;四、提取特征气象因素波动时间颗粒度与特征参数,建立特征气象因素波动特征矩阵;五、将特征气象因素波动特征矩阵作为模型输入,预测日前风电场短期风电功率。本发明克服了不同气象因素波动复杂性与风电功率匹配难的问题,可以有效的降低预测模型输入的数据维度与数据量,同时避免了预测时出现的过拟合等问题。
Patent Agency Ranking
0/0