一种基于T-S模糊模型的风电功率超短期预测方法

摘要

本发明公开了一种基于T‑S模糊模型的风电功率超短期预测方法，首先，通过相关性分析得到影响风电功率预测的主要因素，然后，对历史时刻的风速和功率进行预处理和归一化，建立训练样本集和预测样本集。最后，分别采用模糊C均值聚类算法和带遗忘因子的递推最小二乘法对模型进行结构划分和参数辨识，从而得到以风速和功率为输入的风电功率超短期预测的T‑S模糊模型。本发明过程简单，计算量小，结果准确。