信息粒化和相似数据结合的短期风速预测

廖玲珑，李培强，唐　捷，李欣然，李　慧，李文英（湖南大学电气与信息工程学院，长沙 4008；.广东电网公司韶关供电局，韶关 5000）

信息粒化和相似数据结合的短期风速预测

廖玲珑1，李培强1，唐捷2，李欣然1，李慧1，李文英1
（湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082；2.广东电网公司韶关供电局，韶关 512000）

准确地短期风速预测对电网安全稳定具有重要意义。该文将信息粒化和相似数据搜索应用于风速预测中，实现对风速变化区间的预测。对原始风速数据用模糊信息粒化处理，在此基础上运用新的相似数据搜索法和支持向量机结合的模型进行预测，得到变化区间。实例仿真表明，粒化后的数据反映了风速变化特征，减少了数据的冗余，新的相似数据搜索法提高预测模型训练样本和预测样本的相关性，提高了预测精度。通过风电场实际风速数据验证，该模型能有效预测风速的变化范围。

风速变化区间；信息粒化；相似数据搜索；支持向量机

DOI：10.3969/j.issn.1003-8930.2016.04.003

风能作为清洁能源和可再生能源已得到世界各国的高度重视与大力发展。由于风能的间歇性和波动性，大规模的风电接入电网会对电力系统的安全稳定运行以及保证电能质量带来严峻挑战［1］，风电功率预测是解决这一问题的有效手段之一［2］。通过准确的风电功率预测，可以大幅度降低电网旋转备用容量，从而有效降低风力发电系统的运行成本，为电网调度提供可靠依据［3］。风电场输出功率与风电场风速有很大的关系，对风电场风速预测，再由风电场功率曲线得到风力发电功率，这是进行风力发电功率预测的有效途径之一［4］。……