一种基于风速波划分与聚类的短期风电功率预测方法

本发明提供了一种基于风速波划分与聚类的短期风电功率预测方法，涉及短期风电功率预测领域，本方法通过SG滤波、风速波划分、特征提取、风速波聚类和DBN网络建模，提出了一种短期风电功率预测方法。在风速波划分和特征提取部分，利用SG滤波器对NWP风速序列进行滤波，得到趋势序列，并对风速波进行划分，然后提取形状特征、统计特征等7个特征。在风速波聚类部分，采用FCM聚类算法将风速波聚类成不同的簇。建模部分，基于DBN网络，针对不同聚类的历史数据集建立分类预测模型。本发明的有益效果是：SG‑FCM‑DBN预测方法比其他基本模型能够更好地提高风电功率预测精度。