摘要：讨论超短期风电功率预测(USTWPP)模型的适用性。提出的USTWPP方法,从历史数据的风电功率时间序列(WPTS)中筛选特征量,选择门限值,并将短窗口内的WPTS划分为不同形态的子集,以及一个囊括所有不具有排他性分类特征的"非形态子集"。然后在离线环境下,分别按对应的训练样本优化各子集专用的预测模型及参数。在线应用时,将当前时刻前一个短窗口的WPTS与各子集的分类判据比对,以归入上述子集之一,然后调用相应的预测模型完成USTWPP。最后,以实际算例验证了该方法的有效性。

关键词：风电预测 时间序列特征 序列趋势分类 离线优化 在线匹配 

单位：南京理工大学自动化学院 南瑞集团公司(国网电力科学研究院) 浙江大学电气工程学院 文莱科技大学电机与电子工程系 南方电网科学研究院 The University of Sydney The University of Western Australia Queen’s University Belfast