基于最大-最小贴近度和诱导有序加权算子的风电功率短期预测模型

《基于最大-最小贴近度和诱导有序加权算子的风电功率短期预测模型》是一篇探讨风电功率短期预测方法的研究论文，全文共8页。该研究针对风力发电功率预测中的不确定性问题，提出了一种结合最大-最小贴近度与诱导有序加权算子的新型预测模型。

文章首先分析了风电功率预测的重要性及其面临的挑战，指出传统方法在处理复杂气象条件和非线性关系时存在一定的局限性。为提高预测精度，作者引入了最大-最小贴近度概念，用于衡量不同数据点之间的相似性，从而增强模型对历史数据的适应能力。

此外，文章还结合了诱导有序加权算子（IOWA）技术，通过动态调整权重，进一步提升模型的灵活性和准确性。这种方法能够根据实际数据的变化情况自动优化权重分配，使预测结果更加贴近真实值。

该模型在实际风电场数据集上进行了验证，实验结果表明，与传统预测方法相比，所提出的模型在预测精度和稳定性方面均表现出明显优势。这为风电功率的准确预测提供了新的思路和技术支持。

本文结构清晰，逻辑严谨，既有理论分析又有实验验证，具有较强的实用价值和学术参考意义。对于从事风能利用、电力系统优化以及数据挖掘等相关领域的研究人员和工程技术人员来说，是一篇值得深入阅读和借鉴的文献。