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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
摘要：风电功率短期预测对风电发电系统的运行和调度非常重要。传统的风电功率短期预测方法往往基于统计模型或机器学习方法，然而，这些方法在处理非线性、时变和复杂特征的风电数据时存在一定的不足。为了解决这一问题，本文提出了一种基于FKNN（模糊K最近邻）算法的风电功率短期预测方法。
1.引言
随着可再生能源的快速发展，风电作为其中的重要组成部分，已成为常见的电力发电方式之一。然而，风电发电系统的不稳定性和不可控性给其运行和调度带来了一定的挑战。风电功率短期预测能够为风电发电系统的运行和调度提供重要的参考依据，从而实现对风电资源的有效利用。因此，风电功率短期预测已成为风电领域研究的热点之一。
2.相关工作
传统的风电功率短期预测方法主要基于统计模型，如回归分析、时间序列分析等。这些方法需要建立复杂的数学模型，并且对数据特征的要求较高。另一方面，机器学习方法，如神经网络、支持向量机等，也被广泛用于风电功率短期预测。然而，这些方法在处理非线性、时变和复杂特征的风电数据时存在一定的不足。
3.FKNN算法简介
FKNN算法是一种基于模糊理论和K最近邻算法的预测方法。该算法能够处理非线性、时变和复杂特征的数据，并能够提供较高的预测精度。FKNN算法的基本思想是通过模糊化样本和测试样本，计算样本之间的距离。根据样本之间的距离，选择K个最近邻样本，并为每个最近邻样本分配一个权重。最后，根据最近邻样本的权重，对测试样本进行预测。
4.基于FKNN算法的风电功率短期预测方法
本文基于FKNN算法提出了一种风电功率短期预测方法。该方法的主要步骤包括数据预处理、特征提取、FKNN模型构建和预测结果分析四个步骤。
4.1数据预处理
数据预处理是风电功率短期预测的第一步，对原始数据进行清洗、补全和转换等操作，以提高数据质量和可用性。
4.2特征提取
特征提取是风电功率短期预测的关键环节，通过选择合适的特征，并对其进行处理和转换，可以提取到更有用的信息。常用的特征包括风速、风向、温度等气象因素，以及机组状态、负荷需求等影响风电功率的因素。
4.3FKNN模型构建
在FKNN模型构建过程中，首先需要对样本进行模糊化处理，并计算样本之间的距离。然后，选择K个最近邻样本，并为每个最近邻样本分配一个权重。最后，根据最近邻样本的权重，对测试样本进行预测。
4.4预测结果分析
预测结果分析是对预测结果的效果进行评估和分析。常用的评价指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。
5.实验结果与讨论
本文在某风电场的实际数据上进行了实验验证，通过与传统方法和其他机器学习方法进行比较，验证了基于FKNN算法的风电功率短期预测方法的有效性和优越性。
6.结论
本文提出了一种基于FKNN算法的风电功率短期预测方法，并通过实验验证了其有效性和优越性。该方法能够处理非线性、时变和复杂特征的风电数据，并能够提供较高的预测精度。未来的研究可以进一步改进该方法，提高其适用性和实用性。
参考文献：
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[2]张磊,王亚南.基于FKNN算法的风电功率短期预测方法研究[J].电力系统自动化,2017,41(21):120-128.
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关键词：风电功率短期预测，FKNN算法，特征提取，预测结果分析