基于改进KNN算法的风电功率实时预测研究-

《基于改进KNN算法的风电功率实时预测研究》是一篇关于风力发电功率预测的研究论文，全文共6页。该研究针对传统KNN（K-Nearest Neighbor）算法在风电功率预测中存在的一些不足，提出了改进的KNN算法模型，以提高预测精度和实时性。

文章首先介绍了风电功率预测的重要性，指出随着可再生能源的发展，风电在电力系统中的占比不断增加，准确预测风电功率对于电网调度和能源管理具有重要意义。传统的KNN算法虽然具有简单、易于实现的优点，但在处理高维数据和非线性关系时表现不够理想。

为了提升预测效果，本文对KNN算法进行了多方面的改进。例如，引入了权重因子，使距离较近的样本对预测结果的影响更大；同时结合时间序列分析方法，增强了模型对风速、风向等气象因素变化的适应能力。此外，还通过实验验证了改进算法的有效性，并与传统KNN算法和其他常用预测方法进行了对比。

研究结果表明，改进后的KNN算法在风电功率预测任务中表现出更高的准确性和稳定性，能够更好地满足实际应用中的实时性需求。该研究为风电功率预测提供了一种新的思路和方法，对推动风电产业的智能化发展具有积极意义。

总之，《基于改进KNN算法的风电功率实时预测研究》是一篇具有实用价值和理论深度的研究论文，为风电领域提供了有效的技术支持和参考依据。