[发明专利]一种基于分段聚类及组合优化的风电功率预测方法在审
| 申请号： | 201910499160.8 | 申请日： | 2019-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN110298494A | 公开（公告）日： | 2019-10-01 |
| 发明（设计）人： | 王玉荣;王东川 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 许方 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分段聚类及组合优化的风电功率预测方法，该方法包括以下步骤：(1)对风电历史数据进行聚类分段；(2)使用风电功率数据样本进行自回归滑动平均模型训练；(3)使用风电功率、风速、温度历史数据样本进行基于粒子群优化的支持向量机模型PSO‑SVM训练；(4)使用ARMA预测模型和PSO‑SVM预测模型建立组合预测模型；(5)基于分段聚类划分结果和组合预测模型进行风电功率预测。本发明组合预测模型具有较强的适用性，可以根据实际需求改变聚类分段数量实现精度和计算资源的平衡；能够快速准确预测风电场下一时间点的出力大小，稳定性好；本发明能够为电力系统调度员提供风电场出力的参考值，对保证电力系统安全稳定运行具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 聚类 分段 预测模型 风电功率预测 风电功率 组合优化 风电场 自回归滑动平均模型 出力 电力系统安全稳定 支持向量机模型 温度历史数据 粒子群优化 电力系统 划分结果 计算资源 历史数据 实际需求 数据样本 重要意义 风电 风速 样本 参考 预测 平衡 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于分段聚类及组合优化的风电功率预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)对采集的风电数据进行聚类分段；(2)使用风电功率数据样本进行ARMA模型训练；(3)使用风电功率、风速、温度数据样本进行PSO‑SVM模型训练；(4)使用ARMA预测模型和PSO‑SVM预测模型建立组合预测模型；(5)基于分段聚类划分结果和组合预测模型进行风电功率预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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