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| 针对风速、风向和风功率之间的关联知识，提出了一种短期风电功率预测的云推理模型。利用云变换将风速等历史数据转换成多个云的定性概念，并用云的合并方法得到跃升概念，再用极大判定法进行概念隶属判定，得到约简数据库，用Apriori算法挖掘得到风速、风向和风功率之间的关联规则，最后形成云推理的规则发生器，利用规则发生器的不确定性推理来完成未来24个小时的风电功率预测。实验得到一系列有稳定倾向的预测值集合，取其期望值与Arima模型和RBF神经网络的预测值比较，相对误差均有不同程度的减小，显示了该模型较高的实用和推广价值。 |
| 关键词: 风电预测 云模型 云变换 概念跃升 关联规则挖掘 规则发生器 云推理 |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2012.18.020 |
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