结合多重聚类和分层聚类的超短期风电功率预测方法

《结合多重聚类和分层聚类的超短期风电功率预测方法》是一篇关于风电功率预测的研究性论文，全文共32页。该文针对当前风电功率预测中存在的精度不足、模型复杂度高等问题，提出了一种融合多重聚类与分层聚类的新型预测方法。通过引入多种聚类算法，文章旨在提升风电功率预测的准确性与稳定性。

在研究中，作者首先对风电功率数据进行了预处理，包括数据清洗、特征提取以及时间序列分析等步骤。随后，文章详细介绍了多重聚类和分层聚类的基本原理，并探讨了它们在风电功率预测中的适用性。通过将这两种聚类方法相结合，能够更好地捕捉风电机组运行状态的变化规律，提高预测模型的适应能力。

文章还构建了一个基于聚类结果的预测模型，利用不同聚类类别下的历史数据进行训练，从而实现对风电功率的精准预测。实验部分采用了多个实际风电场的数据集进行验证，结果显示，所提出的预测方法在超短期（如15分钟至1小时）预测任务中表现优于传统方法，具有较高的实用价值。

此外，论文还对模型的性能进行了多方面的评估，包括误差分析、计算效率以及鲁棒性测试等。通过对不同场景下的对比实验，进一步验证了该方法的可行性与优越性。最后，文章总结了研究的主要成果，并提出了未来可能的研究方向，如引入深度学习等先进算法以进一步优化预测效果。