一种基于相似图识别的风电超短期功率集合预测方法

    公开(公告)号:CN118916703A

    公开(公告)日:2024-11-08

    申请号:CN202410928090.4

    申请日:2024-07-11

    摘要: 本发明公开了一种基于相似图识别的风电超短期功率集合预测方法,采用K‑means方法对历史数据集中的异常历史数据进行剔除,并基于k邻近值法填充剔除的历史数据的异常值;基于相似图识别方法筛选待预测日的相似日,作为风电功率超短期预测模型的样本数据;基于灰色关联分析法筛选关键气象因素,作为风电功率超短期预测模型中的气象因素;基于WRF模式进行动力降尺度处理,采用多模式加权集合平均法得到风电站未来关键气象数据;基于Informer构建风电功率超短期预测模型对风电功率进行超短期预测。能够准确识别各个气象变量对风电功率的影响,有助于提高预测精度,进而实现超短期的风电功率预测。