基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法

《基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法》是一篇关于风电场短期功率预测的研究论文，全文共28页。该文主要探讨了如何利用高斯混合模型（GMM）进行风电场功率数据的聚类分析，从而提高短期功率预测的准确性。随着可再生能源的发展，风电作为重要的清洁能源之一，其功率输出具有显著的波动性和不确定性，这对电网调度和能源管理提出了更高的要求。

文章首先介绍了风电功率预测的重要性以及当前研究中存在的问题，指出传统方法在处理非线性、多变的风电数据时存在一定的局限性。随后，作者提出了一种基于高斯混合模型的聚类方法，通过将风电场的历史功率数据进行聚类分析，提取出不同工况下的特征模式，进而构建更精确的预测模型。

该方法的核心思想是利用高斯混合模型对风电功率数据进行建模，通过聚类将相似的数据点归为一类，再针对每一类数据分别建立预测模型。这种方法能够有效捕捉风电功率变化的复杂性，提高预测精度。同时，文章还详细描述了模型的训练过程、参数优化策略以及验证方法。

实验部分采用实际风电场的数据进行测试，结果表明，与传统的预测方法相比，基于高斯混合模型聚类的方法在预测精度和稳定性方面均有明显提升。这为风电场的运行管理提供了有力的技术支持，也为后续的风能资源评估和电力系统调度提供了参考依据。