基于数据挖掘和模糊聚类的风电功率实时预测研究

《基于数据挖掘和模糊聚类的风电功率实时预测研究(共6页)》是一篇探讨如何利用数据挖掘和模糊聚类技术进行风电功率实时预测的研究论文。文章旨在提高风电功率预测的准确性，为风力发电系统的稳定运行提供科学依据。

随着可再生能源的快速发展，风力发电在能源结构中的比重不断上升。然而，风电功率具有波动性和间歇性的特点，这对电网调度和能源管理提出了更高的要求。因此，准确的风电功率预测成为当前研究的热点问题。

本文结合数据挖掘技术和模糊聚类算法，构建了一个风电功率预测模型。数据挖掘技术能够从大量的历史数据中提取有价值的信息，而模糊聚类则可以对数据进行有效的分类和处理，从而提高预测的精度。

研究过程中，作者首先对风电功率的历史数据进行了预处理，包括数据清洗、特征选择和标准化等步骤。随后，利用模糊C均值聚类算法对数据进行分组，以识别不同天气条件下的风电特性。接着，通过建立回归模型或神经网络模型，实现对风电功率的实时预测。

文章还对预测结果进行了评估，采用了多种评价指标，如均方误差、平均绝对百分比误差等，以验证模型的有效性。实验结果表明，该方法在一定程度上提高了风电功率预测的准确性，具有一定的实用价值。

总之，《基于数据挖掘和模糊聚类的风电功率实时预测研究(共6页)》为风电功率预测提供了新的思路和方法，对于推动风力发电技术的发展具有重要意义。