基于相似日聚类的径向基神经网络风速预测方法

摘要：

本文将短期负荷预测中相似日的概念引入到风速预测中，提出了一种基于相似日聚类和径向基神经网络的风速预测方法。该方法先对历史日风速数据进行聚类分析，找出与预测时刻前24小时风速序列变化趋势相似的风速数据。然后对聚类的结果作频谱分析，选取与预测时刻相关性较大的风速值作人工神经网络的输入量，建立径向基神经网络进行预测。本文所提方法适用于提前1小时的风速预测情况。从某风电场风速实际预测的结果来看，本文所提方法明显的降低了风速预测的误差。

关键词： 风电场 风速预测 短期负荷预测 相似日聚类 径向基神经网络

作者: 朱锋 周玮 孙辉

作者单位: 大连理工大学电气工程与应用电子技术系，辽宁省，大连市

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国可再生能源学会海洋能专业学术委员会成立大会暨第一届学术讨论会

会议地点: 杭州

会议语种:中文

页码: 195-202

在线出版日期: 2008-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）