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《第十六届沈阳科学学术年会论文集(理工农医)》2019年
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基于数据处理和k近邻的风速预测模型

顾东红  陈哲  
【摘要】:风速预测的准确性对电网的稳定运行和风能合理的开发利用具有重要意义,有助于可再生能源的消纳,改善能源结构。针对因风速数据存在异常、缺失导致的预测精度降低等问题,本文提出了一种基于数据预处理和k近邻的风速预测模型。采用动态绝对平均值法和三次样条插值法消除异常值,对缺失数据进行处理,动态绝对平均值法通过设置分割长度和分割系数的值,有效地定义了异常值的范围。并计及风速的空间相关性,使预测数据转变为多维时间序列,克服了传统风速预测模型的局限性,在预测模型中引入k近邻算法,提高了预测结果的精确度。以吉林某地风电场为实例进行仿真,仿真结果表明,本文所提出的预测模型可有效提高预测精度。
【作者单位】:沈阳工业大学电气工程学院
【分类号】:TM614;TP301.6

【参考文献】
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【相似文献】
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