基于FKNN算法的风电功率短期预测-

《基于FKNN算法的风电功率短期预测》是一篇关于风力发电功率预测的研究论文，全文共7页。文章主要探讨了如何利用FKNN（Fuzzy K-Nearest Neighbor）算法对风电功率进行短期预测，以提高风力发电系统的运行效率和稳定性。

在当前能源结构转型的背景下，风能作为一种清洁可再生能源，其应用日益广泛。然而，风电功率具有间歇性和波动性等特点，给电网调度和电力系统运行带来了挑战。因此，准确的风电功率预测对于优化能源配置、提升电网安全性和经济性具有重要意义。

本文提出了一种基于FKNN算法的风电功率短期预测模型。该模型结合了K近邻算法与模糊理论的优势，能够有效处理风电数据中的不确定性与复杂性。通过引入模糊权重，提高了模型对不同气象条件下的适应能力，从而提升了预测精度。

研究过程中，作者选取了实际风电场的历史数据作为实验样本，并通过对比实验验证了FKNN算法在风电功率预测中的有效性。结果表明，与传统方法相比，FKNN算法在预测精度和稳定性方面均表现出明显优势。

此外，文章还讨论了模型的优化方向和实际应用前景，为后续研究提供了参考依据。通过对风电功率的精准预测，有助于推动风力发电技术的发展，促进可再生能源的高效利用。

综上所述，《基于FKNN算法的风电功率短期预测》是一篇具有实际应用价值的研究论文，为风电功率预测领域提供了新的思路和方法。

文章结构清晰，内容详实，适合相关领域的研究人员和技术人员阅读与参考。