【摘 要】
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数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)对风电功率短期预测起着重要作用,考虑风电场周围多个位置的NWP信息,提出利用聚类分析与机器学习相结合的方法对海上风力发
【机 构】
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广西电网电力调度控制中心,北京心知科技有限公司
【基金项目】
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中国南方电网有限责任公司科技项目“基于广西电网新能源运行特性的调度综合管理应用研究”(GXKJXM20181020)。
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数值天气预报(Numerical Weather Prediction,NWP)对风电功率短期预测起着重要作用,考虑风电场周围多个位置的NWP信息,提出利用聚类分析与机器学习相结合的方法对海上风力发电短期功率预测进行研究。同时考虑风电场内部空间差异,通过层次聚类分析将机组内多个风机风速划分为若干组代表风速,基于优选机器学习方法进行订正后处理,获得更加准确反映风电场特性的若干组初始预报风速。在此基础上,将该若干组风速作为输入特征,基于正则化极限学习机(Regularized Extreme Learning
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