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風速的變化具有很強的間歇性和波動性，風電功率與風速的大小存在著一定的對應關(guān)系，因此風電功率也具有隨機性和間歇性。由于風速是影響風電功率的重要因素，因此短期風速預測對于電網(wǎng)調(diào)度和協(xié)調(diào)優(yōu)化具有重要作用。如果能夠準確地預報風電場的風速，不但可以有效地降低風速的確定性對于電力網(wǎng)絡的負面影響，保障電力網(wǎng)絡的電能質(zhì)量，降低系統(tǒng)的旋轉(zhuǎn)備用容量，而且可以提高系統(tǒng)對風電的消納能力。
傳統(tǒng)的風速預測方法往往通過經(jīng)驗來確定模型結(jié)構(gòu)，未考慮輸入變量選取、系統(tǒng)的動態(tài)特性等問題，導致系統(tǒng)在不同時間尺度下的動態(tài)特性沒有得以充分反映，降低模型的推廣泛化能力。針對上述問題，提出一種基于流形算法和RBF網(wǎng)絡相結(jié)合的方法，通過模型結(jié)構(gòu)設計和本質(zhì)特征提取等方法，增加模型預測結(jié)果的穩(wěn)定性和魯棒性，以提高模型的推廣能力。以華東某風電場數(shù)據(jù)進行實驗分析，結(jié)果表明，與傳統(tǒng)風速預測方法相比，該模型結(jié)構(gòu)選擇方法可提高模型計算效率，降低樣本復雜度，能夠得到更好的預測效果。
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