基于改进KNN算法的风电功率实时预测研究
[Abstract]:The integration of large-scale wind power into the power grid will have a significant impact on the planning and construction of the power network, analysis and control, and power quality, etc. High-precision ultra-short-term wind power prediction can provide a reliable basis for safe dispatching and stable operation of wind power systems with large-scale wind power. In this paper, the ultra-short-term wind power prediction method is studied. Based on chaos theory, the parameters of phase space reconstruction are calculated, and a real-time wind power prediction method based on improved KNN (KNearest Neighbor) algorithm is proposed. Several evaluation indexes are used to evaluate the prediction results. The validity of the model is verified by taking the measured data of a wind farm in the west of Jilin Province as an example.
【作者单位】： 东北电力大学电气工程学院;泰安东平供电公司;
【基金】：国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(2013CB228201) 国家自然科学基金资助项目(51307017) 吉林省科技发展计划项目(20140520129JH) 吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(吉教科合字[2014]第474号) 吉林市科技发展计划资助项目(2013625004)
【分类号】：TM614
【参考文献】
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【共引文献】
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，本文编号：2254900
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