基于分区建模的复杂山地风电功率预测

打开文本图片集

摘  要：受地表粗糙度、复杂地形等因素的影响，对山地风电场整体风电功率进行预测存在较大困难。为解决此问题，提出利用K-means聚类算法对风电机组进行分区建模，根据风电机组的预测精度以及风电机组与子区域的相关系数，选择每个子区域内的参考风电机组。采用BP神经网络分位数回归模型对参考风电机组的风电功率进行预测。（剩余9734字）

网站仅支持在线阅读（不支持PDF下载），如需保存文章，可以选择【打印】保存。