基于数据挖掘技术的短期风电预测

摘要

本文提出一个基于数据挖掘技术的短期风电预测方法,它能够预测十五分钟内的风电功率。研究的重点是用多变量时间序列模型ARIMA、集中延时神经网络（FTDNN）和风力涡轮机的现象学模型来预测风电场发出的电力。通过对风电场实测数据进行仿真模拟,提出新的数据预处理方法,从而提高预测精度。