基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法 说明该方法结合数据分布特征利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群借助贝叶斯信息准则指标评价获得风电场内最优机组分组方案。 最后基于径向基函数radial basis functionRBF神经网络的功率预测方法验证所提聚类方法的有效性以及相较于其他聚类方法的优越性。 编程语言MATLAB1. 方法概述本文介绍了一种结合高斯混合模型聚类与深度学习模型的风电场短期功率预测方法。该方法首先对风电机组进行聚类分析提取代表性机组再基于聚类结果构建时间序列预测模型有效提升了预测精度与可解释性。2. 整体流程该方法主要包含以下几个步骤数据预处理与特征提取机组聚类分析GMM K-means代表性机组选择Pearson 相关性构建合成数据集深度学习模型训练与预测结果分析与模型评估3. 功能模块详解3.1 数据预处理与特征提取data_process.m读取风电场中所有机组的功率与风速数据。处理缺失值使用移动中位数进行填充。提取每台机组的功率与风速的均值与标准差作为特征。对特征进行归一化处理便于后续聚类分析。3.2 聚类分析3.2.1 K-means 聚类使用城市街区距离曼哈顿距离进行聚类。通过轮廓系数评估聚类效果选择最佳聚类数。3.2.2 高斯混合模型聚类gmm_main.m使用 GMM 对归一化后的特征进行聚类。基于贝叶斯信息准则评估聚类效果。输出每个样本的聚类标签、负对数似然、迭代次数和 BIC 值。3.3 代表性机组选择AICC.m对每个聚类中的机组计算其功率序列与其他机组之间的 Pearson 相关系数。选取每个聚类中平均相关系数最高的机组作为该类的代表性机组。输出代表性机组的 ID 和相关系数得分。3.4 合成数据集构建将每个聚类中所有机组的功率相加形成该类别的总功率序列。将代表性机组的风速作为该类别的风速序列。导出三个聚类类别的合成数据集cluster1.csv、cluster2.csv、cluster3.csv。3.5 深度学习模型构建与训练model.py、main.py模型结构CNN_BiLSTM卷积层 双向 LSTM 全连接层CNNBiLSTMAttn在上述基础上引入注意力机制Attention_utils.py训练流程使用滑动时间窗口构建输入序列。将数据划分为训练集与测试集。对功率数据进行归一化处理。训练模型并保存训练过程中的损失与评估指标。3.6 结果分析result_analysis.m分别加载三个聚类类别和整体风电场的预测结果。计算并比较以下指标RMSE均方根误差MAE平均绝对误差R²决定系数可视化真实值与预测值的对比曲线。4. 方法优势聚类提升代表性通过 GMM 聚类将风电机组划分为具有相似特性的群组减少冗余计算。注意力机制增强时序建模在 BiLSTM 基础上引入注意力机制提升对关键时间步的捕捉能力。多模型对比支持有无注意力机制的模型对比便于选择最佳模型。完整评估体系提供多维度评估指标全面分析预测效果。5. 总结本文提出的方法结合了传统聚类技术与现代深度学习模型通过机组聚类与代表性选择有效降低了数据复杂度提升了预测模型的精度与鲁棒性。该方法适用于大型风电场的短期功率预测任务具备较强的工程应用价值。基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法 说明该方法结合数据分布特征利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群借助贝叶斯信息准则指标评价获得风电场内最优机组分组方案。 最后基于径向基函数radial basis functionRBF神经网络的功率预测方法验证所提聚类方法的有效性以及相较于其他聚类方法的优越性。 编程语言MATLAB
基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法 说明：该方法结合数据分布特征，利用 GMM
发布时间：2026/7/14 17:02:39
基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法 说明该方法结合数据分布特征利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群借助贝叶斯信息准则指标评价获得风电场内最优机组分组方案。 最后基于径向基函数radial basis functionRBF神经网络的功率预测方法验证所提聚类方法的有效性以及相较于其他聚类方法的优越性。 编程语言MATLAB1. 方法概述本文介绍了一种结合高斯混合模型聚类与深度学习模型的风电场短期功率预测方法。该方法首先对风电机组进行聚类分析提取代表性机组再基于聚类结果构建时间序列预测模型有效提升了预测精度与可解释性。2. 整体流程该方法主要包含以下几个步骤数据预处理与特征提取机组聚类分析GMM K-means代表性机组选择Pearson 相关性构建合成数据集深度学习模型训练与预测结果分析与模型评估3. 功能模块详解3.1 数据预处理与特征提取data_process.m读取风电场中所有机组的功率与风速数据。处理缺失值使用移动中位数进行填充。提取每台机组的功率与风速的均值与标准差作为特征。对特征进行归一化处理便于后续聚类分析。3.2 聚类分析3.2.1 K-means 聚类使用城市街区距离曼哈顿距离进行聚类。通过轮廓系数评估聚类效果选择最佳聚类数。3.2.2 高斯混合模型聚类gmm_main.m使用 GMM 对归一化后的特征进行聚类。基于贝叶斯信息准则评估聚类效果。输出每个样本的聚类标签、负对数似然、迭代次数和 BIC 值。3.3 代表性机组选择AICC.m对每个聚类中的机组计算其功率序列与其他机组之间的 Pearson 相关系数。选取每个聚类中平均相关系数最高的机组作为该类的代表性机组。输出代表性机组的 ID 和相关系数得分。3.4 合成数据集构建将每个聚类中所有机组的功率相加形成该类别的总功率序列。将代表性机组的风速作为该类别的风速序列。导出三个聚类类别的合成数据集cluster1.csv、cluster2.csv、cluster3.csv。3.5 深度学习模型构建与训练model.py、main.py模型结构CNN_BiLSTM卷积层 双向 LSTM 全连接层CNNBiLSTMAttn在上述基础上引入注意力机制Attention_utils.py训练流程使用滑动时间窗口构建输入序列。将数据划分为训练集与测试集。对功率数据进行归一化处理。训练模型并保存训练过程中的损失与评估指标。3.6 结果分析result_analysis.m分别加载三个聚类类别和整体风电场的预测结果。计算并比较以下指标RMSE均方根误差MAE平均绝对误差R²决定系数可视化真实值与预测值的对比曲线。4. 方法优势聚类提升代表性通过 GMM 聚类将风电机组划分为具有相似特性的群组减少冗余计算。注意力机制增强时序建模在 BiLSTM 基础上引入注意力机制提升对关键时间步的捕捉能力。多模型对比支持有无注意力机制的模型对比便于选择最佳模型。完整评估体系提供多维度评估指标全面分析预测效果。5. 总结本文提出的方法结合了传统聚类技术与现代深度学习模型通过机组聚类与代表性选择有效降低了数据复杂度提升了预测模型的精度与鲁棒性。该方法适用于大型风电场的短期功率预测任务具备较强的工程应用价值。基于高斯混合模型聚类的风电场短期功率预测方法 说明该方法结合数据分布特征利用 GMM 聚类将大型风电场划分为若干机组群借助贝叶斯信息准则指标评价获得风电场内最优机组分组方案。 最后基于径向基函数radial basis functionRBF神经网络的功率预测方法验证所提聚类方法的有效性以及相较于其他聚类方法的优越性。 编程语言MATLAB
