来源:《可再生能源》2018年第12期  作者:张里;王兰;李红军;廖小君;王婷婷;张江林;刘友波;
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基于聚类分析的风电功率预测数据预处理方法

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为了提高预测模型精度以及降低模型的复杂程度,减小模型的训练时间,文章提出一种基于改进模糊C均值聚类算法的数据预处理方法,以提高风电功率时间序列的预测模型的预测性能。首先,对实测风电功率混沌时间序列进行了相空间重构;其次,对相空间中的各维输入序列与输出功率序列进行相关性分析,使用相点与相对相关系数的加权建立聚类判据;然后,结合减聚类算法对模糊C均值聚类的收敛速度进行改进,改进的模糊C均值算法将输入序列聚为4类,对每类数据建模。结果表明,对原始数据进行聚类预处理后,预测模型的精度得到了提高。(本文共计6页)......[继续阅读本文]

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